ai/smollm3
SmolLM3是一个31亿参数的语言模型，专为高效设备端部署设计，在聊天、文本处理等多种语言任务中保持出色性能，兼具改进的指令遵循、推理能力和知识保留能力。
SmolLM3
!https://github.com/docker/model-cards/raw/refs/heads/main/logos/***
SmolLM3是一个紧凑的31亿参数语言模型，专为高效设备端部署设计，同时在多种语言任务中保持出色性能。基于SmolLM系列的成功，SmolLM3以轻量级包提供改进的指令遵循、推理能力和知识保留能力，适用于聊天助手、文本处理和各种自然语言理解任务。
预期用途
SmolLM3设计用于：
- 聊天助手和对话AI
- 文本摘要与重写
- 问答与知识检索
- 代码辅助与文本生成
- 设备端AI应用
模型特性
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 提供方 | Hugging Face |
| 架构 | SmolLM3 |
| 数据截止日期 | 2024年10月 |
| 支持语言 | 英语 |
| 工具调用 | ✅ |
| 输入模态 | 文本 |
| 输出模态 | 文本 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
可用模型变体
| 模型变体 | 参数规模 | 量化方式 | 上下文窗口 | 显存¹ | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
ai/smollm3:latestai/smollm3:Q4_K_M | 3.1B | MOSTLY_Q4_K_M | 66K tokens | 2.45 GiB | 1.78 GB |
ai/smollm3:F16 | 3.1B | MOSTLY_F16 | 66K tokens | 6.40 GiB | 5.73 GB |
ai/smollm3:Q8_0 | 3.1B | MOSTLY_Q8_0 | 66K tokens | 3.72 GiB | 3.04 GB |
¹：VRAM基于模型特性估算
latest→Q4_K_M
使用Docker Model Runner运行AI模型
首先，拉取模型：
bashdocker model pull ai/smollm3
然后运行模型：
bashdocker model run ai/smollm3
有关Docker Model Runner的更多信息，请查阅文档。
相关链接
- Hugging Face上的SmolLM3 GGUF版本
- Hugging Face上的SmolLM3原始模型
- SmolLM3博客文章
- SmolLM系列研究
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