Hugging Face 发布 SmolVLM 开源 AI模型：20 亿参数，用于端侧推理，体积小、速度快

Hugging Face 平台昨日（11 月 26 日）发布博文，宣布推出 SmolVLM AI 视觉语言模型（VLM），仅有 20 亿参数，用于设备端推理，凭借其极低的内存占用在同类模型中脱颖而出。

官方表示 SmolVLM AI 模型的优点在于体积小、速度快、内存高效，并且完全开源，所有模型检查点、VLM 数据集、训练配方和工具均在 Apache 2.0 许可证下发布。

SmolVLM AI 模型共有 SmolVLM-Base（用于下游微调）、SmolVLM-Synthetic（基于合成数据微调）和 SmolVLM-Instruct（指令微调版本，可以直接用于交互式应用）三个版本。

架构

SmolVLM 最大的特点在于巧妙的架构设计，借鉴了 Idefics3，使用了 SmolLM2 1.7B 作为语言主干，通过像素混洗策略将视觉信息的压缩率提高到 9 倍。

训练数据集包括 Cauldron 和 Docmatix，并对 SmolLM2 进行了上下文扩展，使其能够处理更长的文本序列和多张图像。该模型通过优化图像编码和推理过程，有效降低了内存占用，解决了以往大型模型在普通设备上运行缓慢甚至崩溃的问题。

内存

SmolVLM 将 384x384 像素的图像块编码为 81 个 tokens，因此在相同测试图片下，SmolVLM 仅使用 1200 个 tokens，而 Qwen2-VL 则使用 1.6 万个 tokens。

吞吐量

SmolVLM 在 MMMU、MathVista、MMStar、DocVQA 和 TextVQA 等多个基准测试中表现出色，且处理速度相比较 Qwen2-VL，预填充（prefill）吞吐量快 3.3 到 4.5 倍，生成吞吐量快 7.5 到 16 倍。