Un benchmark evalúa LLMs pequeños (0.3B–3B parámetros) en la conversión de consultas en lenguaje natural a JSON estructurado, centrándose en el tipo de archivo, contexto temporal, especificidad y consultas combinadas. Los resultados muestran que los modelos con 0.8B–1.5B parámetros superan a los de menos de 0.5B, con el proyecto teniendo como objetivo ampliar el conjunto de pruebas y explorar el ajuste fino para mejorar el rendimiento.