与卡帕西此前开发的nanoGPT不同，nanochat构建了完整的全栈训练/推理流程。项目采用Rust语言实现分词器训练，在FineWeb数据集上进行Transformer模型预训练，并通过CORE指标体系评估模型的基础能力。开发者仅需启动云GPU实例并运行单一脚本，即可在4小时内完成从零开始的模型训练，生成可进行简单对话、创作诗歌、解答基础问题的AI系统。
技术实现层面，项目整合了多项创新：中期训练阶段引入SmolTalk对话数据与选择题数据，指令微调阶段覆盖常识推理（ARC-E/C）、数学计算（GSM8K）、代码生成（Humaneval）等基准测试。特别设计的"GRPO"算法支持GSM8K数据集上的强化学习，配合带KV缓存的推理引擎，实现了包含工具调用（Python解释器）的高效交互，用户可通过命令行或网页界面与模型交互。
性能表现方面，训练12小时的模型已在CORE指标上超越GPT-2。当预算提升至1000美元（约合人民币7114.7元）时，41.6小时训练可使模型具备基础数学与编程能力。具体测试数据显示，深度30的模型训练24小时后，在MMLU语言理解基准取得40+分，ARC-Easy常识推理突破70分，GSM8K数学测试获得20+分，性能相当于GPT-3千分之一计算量的水平。
项目代码库包含8304行实现，涵盖从数据预处理到模型评估的全流程。开发者可生成单页Markdown报告，以可视化方式追踪训练进度。卡帕西展示的对话案例显示，基础版模型已能完成诗歌创作等创意任务。开源社区迅速响应，已有开发者制作出交互式代码图谱，帮助新手更直观地理解项目架构。
这项成果为AI开发成本控制提供了新范式。通过架构优化与流程简化，项目证明了在有限预算下实现基础AI功能的可行性。尽管当前性能与商业大模型存在差距，但其展现的性价比优势为AI技术普及开辟了新路径。随着社区持续优化，这种高效开发模式有望推动AI技术在更多场景的落地应用。
