Hugging Face平台发布SmolVLM-256M-Instruct和SmolVLM-500M-Instruct两款轻量级AI模型，旨在算力有限的设备上发挥最大性能。其中，SmolVLM-256M-Instruct仅有2.56亿参数，是目前最小的视觉语言模型，可在内存低于1GB的PC上运行。SmolVLM-500M-Instruct则有5亿参数，主要解决硬件资源限制问题，帮助开发者进行大规模数据分析。SmolVLM模型具备多模态能力，可执行图像描述、短视频分析以及回答关于PDF或科学图表的问题。模型速度快，成本低，依赖于The Cauldron和Docmatix两个专有数据集，并优化了视觉编码器，提高了图像处理效率。

🚀 SmolVLM-256M-Instruct模型仅2.56亿参数，为史上最小视觉语言模型，可在1GB以下内存PC运行，实现高性能输出。

🎯 SmolVLM-500M-Instruct模型拥有5亿参数，主要解决硬件资源限制问题，助力开发者应对大规模数据分析挑战，提升AI处理效率。

🖼️ SmolVLM模型具备先进多模态能力，能够处理图像描述、短视频分析，并解答PDF或科学图表相关问题。

🗂️ 模型基于The Cauldron和Docmatix数据集训练，前者侧重多模态学习，后者专注于文档理解，提升模型整体性能。

⚙️ 模型采用更小的视觉编码器SigLIP base patch-16/512，优化图像标记处理，减少冗余，增强处理复杂数据的能力。

IT之家 1 月 24 日消息，Hugging Face 平台昨日（1 月 23 日）发布博文，宣布推出 SmolVLM-256M-Instruct 和 SmolVLM-500M-Instruct 两款轻量级 AI 模型，在 AI 算力有限的设备上，最大限度发挥其算力性能。

IT之家曾于 2024 年 11 月报道，Hugging Face 平台发布 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。

本次推出的 SmolVLM-256M-Instruct 仅有 2.56 亿参数，是有史以来发布的最小视觉语言模型，可以在内存低于 1GB 的 PC 上运行，提供卓越的性能输出。

SmolVLM-500M-Instruct 仅有 5 亿参数，主要针对硬件资源限制，帮助开发者迎接大规模数据分析挑战，实现 AI 处理效率和可访问性的突破。

SmolVLM 模型具备先进的多模态能力，可以执行图像描述、短视频分析以及回答关于 PDF 或科学图表的问题等任务。正如 Hugging Face 所解释的：“SmolVLM 构建可搜索数据库的速度更快、成本更低，其速度可媲美规模 10 倍于其自身的模型”。

模型的开发依赖于两个专有数据集：The Cauldron 和 Docmatix。The Cauldron 是一个包含 50 个高质量图像和文本数据集的精选集合，侧重于多模态学习，而 Docmatix 则专为文档理解而定制，将扫描文件与详细的标题配对以增强理解。

这两个模型采用更小的视觉编码器 SigLIP base patch-16/512，而不是 SmolVLM 2B 中使用的更大的 SigLIP 400M SO，通过优化图像标记的处理方式，减少了冗余并提高了模型处理复杂数据的能力。

SmolVLM 模型能够以每个标记 4096 像素的速率对图像进行编码，这比早期版本中每标记 1820 像素有了显著改进。