M5Stack LLM (large language model) Module (AX630C)
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Description

Note: All products are tax-inclusive.

Module LLM is an integrated offline Large Language Model (LLM) inference module designed for terminal devices that require efficient and intelligent interaction. Whether for smart homes, voice assistants, or industrial control, Module LLM provides a smooth and natural AI experience without relying on the cloud, ensuring privacy and stability. Integrated with the StackFlow framework and Arduino/UiFlow libraries, smart features can be easily implemented with just a few lines of code.

Powered by the advanced AX630C SoC processor, it integrates a 3.2 TOPs high-efficiency NPU with native support for Transformer models, handling complex AI tasks with ease. Equipped with 4GB LPDDR4 memory (1GB available for user applications, 3GB dedicated to hardware acceleration) and 32GB eMMC storage, it supports parallel loading and sequential inference of multiple models, ensuring smooth multitasking. The main chip is manufactured using TSMC’s 12nm process, with a runtime power consumption of approximately 1.5W, making it highly efficient and suitable for long-term operation.

It features a built-in microphone, speaker, TF storage card, USB OTG, and RGB status light, meeting diverse application needs with support for voice interaction and data transfer. The module offers flexible expansion: the onboard SD card slot supports cold/hot firmware upgrades, and the UART communication interface simplifies connection and debugging, ensuring continuous optimization and expansion of module functionality. The USB port supports master-slave auto-switching, serving as both a debugging port and allowing connection to additional USB devices like cameras. Users can purchase the LLM debugging kit to add a 100 Mbps Ethernet port and kernel serial port, using it as an SBC.

The module is compatible with multiple models and comes pre-installed with the Qwen2.5-0.5B language model. It features KWS (wake word), ASR (speech recognition), LLM (large language model), and TTS (text-to-speech) functionalities, with support for standalone calls or pipeline automatic transfer for convenient development. Future support includes Qwen2.5-1.5B, Llama3.2-1B, and InternVL2-1B models, allowing hot model updates to keep up with community trends and accommodate various complex AI tasks. Vision recognition capabilities include support for CLIP, YoloWorld, and future updates for DepthAnything, SegmentAnything, and other advanced models to enhance intelligent recognition and analysis.

Plug and play with M5 hosts, Module LLM offers an easy-to-use AI interaction experience. Users can quickly integrate it into existing smart devices without complex settings, enabling smart functionality and improving device intelligence. This product is suitable for offline voice assistants, text-to-speech conversion, smart home control, interactive robots, and more.

 

 

Features

  • Offline inference, 3.2T@INT8 precision computing power
  • Integrated KWS (wake word), ASR (speech recognition), LLM (large language model), TTS (text-to-speech generation)
  • Multi-model parallel processing
  • Onboard 32GB eMMC storage and 4GB LPDDR4 memory
  • Onboard microphone and speaker
  • Serial communication
  • SD card firmware upgrade
  • Supports ADB debugging
  • RGB indicator light
  • Built-in Ubuntu system
  • Supports OTG functionality
  • Compatible with Arduino/UIFlow

 

Includes

  • 1x Module LLM

 

Applications

  • Offline voice assistants
  • Text-to-speech conversion
  • Smart home control
  • Interactive robots

 

Specifications

Specification Parameter
Processor SoC AX630C@Dual Cortex A53 1.2 GHz
MAX.12.8 TOPS @INT4 and 3.2 TOPS @INT8
Memory 4GB LPDDR4 (1GB system memory + 3GB dedicated for hardware acceleration)
Storage 32GB eMMC5.1
Communication Serial communication default baud rate 115200@8N1 (adjustable)
Microphone MSM421A
Audio Driver AW8737
Speaker 8Ω@1W, Size:2014 cavity speaker
Built-in Units KWS (wake word), ASR (speech recognition), LLM (large language model), TTS (text-to-speech)
RGB Light 3x RGB LED@2020 driven by LP5562 (status indication)
Power Idle: 5V@0.5W, Full load: 5V@1.5W
Button For entering download mode for firmware upgrade
Upgrade Port SD card / Type-C port
Working Temp 0-40°C
Product Size 54*54*13mm
Packaging Size 133*95*16mm
Product Weight 17.4g
Packaging Weight 32.0g

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  • UE de l'Est : 7 à 10 jours ouvrables
  • Amérique du Nord : 5 à 8 jours ouvrables
  • Amérique du Sud : 7-15 jours ouvrables
  • Australie : 5-8 jours ouvrables
  • Afrique : 5-15 jours ouvrables

Délais de livraison (Depuis l'entrepôt allemand)

  • Allemagne : 2-4 jours ouvrables
  • UE de l'Ouest : 3-5 jours ouvrables
  • UE de l'Est : 4-6 jours ouvrables

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Date d'entrée en vigueur : 25 mars 2024

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Période de garantie

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  • OpenELAB fournira un effort économique pour remplacer ou réparer le produit gratuitement si les défauts sont causés pour des raisons liées aux matières premières, à la désignation ou au processus de fabrication.
  • OpenELAB réparera et remplacera le produit à des frais raisonnables pour le client si les défauts du produit répondent à cette politique de garantie.
  • OpenELAB réparera, remplacera le produit défectueux ou fournira une assistance technique sur site pour les produits dépassant la période de garantie, moyennant des frais raisonnables.

Des exceptions
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  1. Les produits ont dépassé la période de garantie ; ou
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  4. Les clients ont mené des actions de réparation sur les produits.
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