Update README.md

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-license: mit
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+license: mit
+language:
+- de
+base_model:
+- Atomic-Ai/AtomicGPT-T1-18042025
+library_name: transformers
+metrics:
+- f1
+- perplexity
+- exact_match
+tags:
+- conversational
+- ai
+- artificialintelligence
+- ki
+- machinelearning
+- deeplearning
+- neuralnetworks
+- nlp
+- computervision
+- generativeai
+- gpt2
+- r1
+- o3
+- GPT
+- Transformers
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+# AtomicThink 2.0 mini – Das smarte deutsche KI-Modell für höchste Ansprüche
+
+## Warum AtomicThink 2.0 mini?
+
+AtomicThink 2.0 mini ist die ideale Wahl für alle, die ein leistungsstarkes, kompaktes und deutschsprachiges KI-Modell suchen.  
+Mit über 10 MB Trainingsdaten, modernster Architektur und einer Unterstützung von bis zu **1024 Tokens** pro Eingabe liefert dieses Modell herausragende Ergebnisse in verschiedensten Anwendungsbereichen – von Chatbots über Wissensabfragen bis hin zu kreativen Textgenerierungen.
+
+**Vorteile auf einen Blick:**
+- **Hervorragende Antwortqualität:** Präzise, durchdachte und kontextstarke Antworten.
+- **Großer Wissensumfang:** Dank erweitertem Datensatz vielseitig einsetzbar.
+- **Schnell & effizient:** Optimiert für schnelle Inferenz auf CPU und GPU.
+- **Einfach zu integrieren:** Kompatibel mit HuggingFace Transformers.
+- **Made in Germany:** Fokus auf deutsche Sprache und Anforderungen.
+
+Steigere die Qualität deiner KI-Anwendungen – lade AtomicThink 2.0 mini jetzt herunter und überzeuge dich selbst!
+
+## Beschreibung
+
+**AtomicThink 2.0 mini** ist die nächste Evolutionsstufe nach AtomicGPT T1.5 mini.  
+Dieses Update bringt deutliche Verbesserungen bei der Antwortqualität, dem Verständnis und der Kontextverarbeitung. Das Modell denkt noch reflektierter und liefert dadurch fundiertere und relevantere Antworten.
+
+### Was ist neu?
+
+- **Größerer Datensatz**:  
+  Das Training erfolgte mit einem Datensatz von **über 10 MB** – ein deutlicher Sprung im Vergleich zu vorherigen Versionen.  
+  Dadurch verfügt das Modell über ein deutlich erweitertes Wissen und kann vielseitigere Anfragen beantworten.
+
+- **Verbessertes Training**:  
+  Das Training dauerte etwa eine Stunde mit insgesamt **10 Epochen**.
+
+### Fun Fact
+
+Das **"Think"** im Namen steht für **Denken** – weil dieses Modell nicht nur antwortet, sondern mitdenkt.
+
+Für das Training wurde das Vorgängermodell **AtomicGPT-T1 (18042025)** als Basis verwendet.  
+So kann das Modell auf einem soliden Fundament aufbauen und noch bessere Ergebnisse liefern!
+
+**AtomicThink 2.0 mini** ist ein kompaktes deutsches KI-Modell, das hochwertige Antworten in **deutscher Sprache** liefert.  
+Es ist nicht perfekt, wird aber kontinuierlich mit verbessertem Wissen und neuen Fähigkeiten ausgestattet.  
+**Das Modell unterstützt bis zu 1024 Tokens pro Eingabe.**
+
+## Vergleiche
+
+| Aufgaben         | L-GPT_1.5 | AtomicGPT 3.0 | AtomicGPT T1 18042025 | AtomicGPT 1.5 mini | AtomicThink 2.0 mini |
+|------------------|-----------|---------------|----------------------|--------------------|----------------------|
+| Q&A              | 73,33%    | 90%           | 100%                 | 64,17%             | **100%**             |
+| Hard Q&A         | –         | 62,50%        | 93,33%               | –                  | **100,00%**          |
+| **High Context** | –         | 20,75%        | 46,25%               | –                  | **57,50%**           |
+| **Allgemeinwissen** | -      | 66,00%        | 24,00%               | -                  | **100,00%**          |
+
+---
+
+## Verwendung
+
+Um das Modell zu verwenden, stelle sicher, dass der Prompt im folgenden Format gesendet wird:
+
+```text
+<user>prompt<End><AI Assistent>
+```
+
+Wenn `<End>` erkannt wird, sollte die Generierung gestoppt werden.
+
+```python
+from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+# Modell und Tokenizer laden
+MODEL_PATH = "Atomic-Ai/AtomicThink-2.0-mini"
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH)
+
+print("Spezielle Tokens:", tokenizer.additional_special_tokens)
+print("Pad Token:", tokenizer.pad_token)
+print("EOS Token:", tokenizer.eos_token)
+
+device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
+print(f"Verwende {'GPU' if device == 0 else 'CPU'} für Inferenz")
+
+chatbot = pipeline(
+    "text-generation",
+    model=model,
+    tokenizer=tokenizer,
+    device=device
+)
+
+def generate_response(prompt):
+    output = chatbot(
+        prompt,
+        max_new_tokens=2048,
+        eos_token_id=50268,
+        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
+        do_sample=True,
+        temperature=0.7,
+        top_p=0.9,
+        top_k=50,
+        repetition_penalty=1.1
+    )
+    return output[0]['generated_text']
+
+def format_chat(user_input):
+    return f"<user>{user_input}<End><AI Assistent>"
+
+def extract_assistant_response(full_text):
+    try:
+        parts = full_text.split("<AI Assistent>")
+        if len(parts) > 1:
+            response_part = parts[1]
+            if "<End>" in response_part:
+                return response_part.split("<End>")[0].strip()
+            else:
+                return response_part.strip()
+        return "Fehler: Antwortformat ungültig"
+    except Exception as e:
+        return f"Fehler bei der Extraktion: {str(e)}"
+
+def main():
+    print("\n=== AtomicGPT Chat ===")
+    print("Chat gestartet! Gib 'exit' ein, um zu beenden.")
+    print("----------------------------------")
+    
+    while True:
+        user_input = input("\nDu: ")
+        if user_input.lower() in ['exit', 'quit', 'ende']:
+            print("Chat beendet. Auf Wiedersehen!")
+            break
+            
+        try:
+            prompt = format_chat(user_input)
+            full_response = generate_response(prompt)
+            assistant_response = extract_assistant_response(full_response)
+            print(f"\nAI Assistent: {assistant_response}")
+        except Exception as e:
+            print(f"\nFehler: {str(e)}")
+            print("Versuche es mit einer anderen Eingabe.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+```
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+Tritt unserer Community bei:  
+👉 **[Discord Server](https://discord.gg/atKjP6Jb)**
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