SmolLM
Крошечные открытые модели Hugging Face для телефонов и ноутбуков. SmolLM3 на 3B умеет рассуждать и держит длинный контекст, весь рецепт обучения открыт.
- Разработчик
- Hugging Face, США
- Первый выпуск
- июл 2024
- Последний выпуск
- июл 2025
- Размеры
- 135M – 3B
- Лицензия
- Можно в коммерциюApache 2.0
- Русский язык
- Есть
- Готовые сборки
- GGUF, GPTQ, MLX (Apple)
- Запуск
- Есть в OllamaРаботает и без видеокарты
- Сферы
- Поддержка клиентов, Образование
Какие задачи решает
- Простой ассистент прямо на устройстве
- Классификация и маршрутизация обращений
- Основа для дообучения под узкую задачу
Где применяется
Требования к железу
Версии
- SmolLM3 3B
- SmolLM2
- SmolLM
Как запустить
Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам. Квантование — сжатие модели: она занимает меньше видеопамяти и работает на более скромном железе. Отвечает при этом чуть иначе, поэтому качество проверяют на своих примерах.
Частые вопросы
Можно ли использовать SmolLM в коммерческом проекте?
Да. Лицензия: Apache 2.0. Это разрешает коммерческое использование, но перед запуском лицензию всё равно стоит показать юристу.
Какое железо нужно для SmolLM?
Минимум: Ноутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии. Есть версии, которые работают и без видеокарты, на обычном процессоре. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.
Поддерживает ли SmolLM русский язык?
Да, русский язык заявлен в карточке модели.
Где скачать SmolLM и сколько это стоит?
Веса SmolLM лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.
Как внедряю у заказчика
- ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
- УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
- ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
- ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.
Сравнения
Статьи по теме
Похожие модели
Модели новой архитектуры для работы прямо на устройстве: быстрые на обычном процессоре и в телефоне. Есть версии для извлечения данных, RAG и инструментов, а также LFM2.5-VL для картинок и голосовая LFM2.5-Audio. Старшая LFM2.5-24B-A2B (2,45B активных, контекст 131 тысяча токенов, русский в списке языков) всегда рассуждает перед ответом и рассчитана на быстрых агентов на устройстве. В октябре вышло поколение LFM3 на новой трёхгибридной архитектуре: LFM3-1.7B для локальных агентов (контекст 256 тысяч токенов, около 1 ГБ памяти в 4 бита, предобучена на 22 трлн токенов), LFM3-VL-2B для картинок, LFM3-Audio-2B для речи и LFM3-Omni-2B, который понимает текст, картинки, видео и звук, а отвечает текстом и речью. Для сложного кода и многошаговых рассуждений авторы её не рекомендуют.
ПодробнееТекстPhiMicrosoft · СШАМожно в коммерциюМалые модели Microsoft, обученные на тщательно отобранных данных: сильны в логике и математике при скромном размере. Есть версии с картинками и речью.
ПодробнееТекстGemmaGoogle · СШАМожно в коммерциюКомпактные модели Google: хорошо работают на одном компьютере, старшие версии понимают картинки. Есть CodeGemma для кода, FunctionGemma 270M для вызова функций и быстрая DiffusionGemma.
ПодробнееИсточник: huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B. Данные сверены с карточкой модели 22.09.2026. Лицензию перед коммерческим запуском проверьте с юристом.