한 개발자가 Raspberry Pi 5에서 Needle3 모델로 Home Assistant의 전원 제어 도구를 호출하는 실험을 했다. 약 29MB는 모델 가중치 크기이지 실행 전체의 메모리 사용량이 아니며, AI HAT 없이 ARM64 환경과 명시적인 Python 도구 연결을 사용했다. 작성자는 자신의 환경에서 초당 약 280토큰의 디코딩을 보고했지만 이는 범용 언어 이해나 다른 하드웨어의 성능을 보장하지 않는다. 구형 Pi Zero의 ARMv6 환경에서는 그대로 동작하지 않았다. 작은 장치에 맞는 제한된 함수 호출과 구조화 출력을 설계하는 사례다.