與卡帕西此前開發的nanoGPT不同，nanochat構建了完整的全棧訓練/推理流程。項目采用Rust語言實現分詞器訓練，在FineWeb數據集上進行Transformer模型預訓練，并通過CORE指標體系評估模型的基礎能力。開發者僅需啟動云GPU實例并運行單一腳本，即可在4小時內完成從零開始的模型訓練，生成可進行簡單對話、創作詩歌、解答基礎問題的AI系統。
技術實現層面，項目整合了多項創新：中期訓練階段引入SmolTalk對話數據與選擇題數據，指令微調階段覆蓋常識推理（ARC-E/C）、數學計算（GSM8K）、代碼生成（Humaneval）等基準測試。特別設計的"GRPO"算法支持GSM8K數據集上的強化學習，配合帶KV緩存的推理引擎，實現了包含工具調用（Python解釋器）的高效交互，用戶可通過命令行或網頁界面與模型交互。
性能表現方面，訓練12小時的模型已在CORE指標上超越GPT-2。當預算提升至1000美元（約合人民幣7114.7元）時，41.6小時訓練可使模型具備基礎數學與編程能力。具體測試數據顯示，深度30的模型訓練24小時后，在MMLU語言理解基準取得40+分，ARC-Easy常識推理突破70分，GSM8K數學測試獲得20+分，性能相當于GPT-3千分之一計算量的水平。
項目代碼庫包含8304行實現，涵蓋從數據預處理到模型評估的全流程。開發者可生成單頁Markdown報告，以可視化方式追蹤訓練進度。卡帕西展示的對話案例顯示，基礎版模型已能完成詩歌創作等創意任務。開源社區迅速響應，已有開發者制作出交互式代碼圖譜，幫助新手更直觀地理解項目架構。
這項成果為AI開發成本控制提供了新范式。通過架構優化與流程簡化，項目證明了在有限預算下實現基礎AI功能的可行性。盡管當前性能與商業大模型存在差距，但其展現的性價比優勢為AI技術普及開辟了新路徑。隨著社區持續優化，這種高效開發模式有望推動AI技術在更多場景的落地應用。
