Aurora-80K ist ein von Reddit-Nutzer /u/Tall_Abrocoma_3533 veröffentlichtes Sprachmodell an der absoluten unteren Grenze dessen, was als „Sprachmodell" bezeichnet werden kann. Mit exakt 80.000 Parametern liegt es weit unterhalb bekannter Tiny-LM-Vergleichsmodelle wie TinyLlama (1,1 Mrd. Parameter) oder MobileLLM. Bemerkenswert ist die Architekturentscheidung, ein faktorisiertes Vokabular mit 4.096 Token einzusetzen — eine Technik, die es erlaubt, trotz extremer Parameterbeschränkung ein funktionales Vokabular abzudecken, ohne den Embedding-Layer zu dominieren. Der Wikitext-2-BPB-Wert von 3,2902 (Bits per Byte) gibt Aufschluss über die Sprachmodellierungsqualität; zum Vergleich erreichen deutlich größere Modelle Werte unter 1,0. Der BLiMP-Score von 52,31 % liegt nur knapp über dem Zufallsniveau von 50 %, was zeigt, dass grammatikalisches Wissen auf dieser Parameterstufe kaum systematisch erworben wird. Arc-Easy mit 26,05 % fällt sogar unter das Zufallsniveau eines Vierwahlformats (25 % wäre Zufall), was die Grenzen des Modells bei Reasoning-Aufgaben klar markiert. Das Modell ist auf Hugging Face verfügbar und richtet sich primär an Forschende, die die untere Parametergrenze funktionierender Sprachmodelle empirisch untersuchen wollen.