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一份比较最适合英语故事摘要的本地LLM的指南，根据性能和可访问性提供推荐。

Dango是一个18亿参数的大型语言模型，严格使用日语（L1）进行预训练，然后使用英语（L2）进行微调，以研究第二语言习得中的语言迁移效应。该模型从预训练语料库中过滤掉英语污染，并展现出类似人类的L2输出模式。

Inflect-Nano-v1 是一个极小的英文文本转语音模型，总推理参数（包括其声码器）为 4.63M，专为本地高效的语音合成实验而设计。

BloomBench是一个基于认知理论的双语（英语-阿拉伯语）多模态视觉语言模型基准，系统评估基于布鲁姆分类学的六个认知层次。实验揭示了当前模型中显著的认知不对称和跨语言性能差距。