Hugging Face推出了两款多模态模型SmolVLM-256M和SmolVLM-500M，其中SmolVLM-256M号称是世界上最小的视觉语言模型。这两款模型基于Hugging Face团队去年训练的80B参数模型蒸馏而来，旨在平衡性能和资源需求。SmolVLM-256M模型轻巧，可在移动平台运行，仅需不到1GB的GPU显存，功能包括描述图片内容、生成短视频字幕和处理PDF等。SmolVLM-500M模型则为更高性能场景设计，适合企业环境，推理单张图片需1.23GB显存，输出内容更精准。两款模型均开源，并提供示例程序便于开发者使用。

🖼️ SmolVLM-256M是目前世界上最小的视觉语言模型，它能够接受任意序列的图片和文本输入，并生成文字输出，实现了在资源受限设备上的多模态处理能力。

🎬 SmolVLM-256M模型功能多样，包括描述图片内容、为短视频生成字幕以及处理PDF文档等，应用场景广泛，满足了不同用户的需求。

🏢 SmolVLM-500M模型专为高性能场景设计，更适合在企业运营环境中使用，尽管其负载稍大，但能提供更精准的推理输出，满足企业对高精度的需求。

⚙️ 两款模型均采用Apache 2.0开源授权，并提供基于transformer和WebGUI的示例程序，方便开发者下载和使用，降低了模型的使用门槛，促进了技术普及。

IT之家 1 月 26 日消息，Hugging Face 发布了两款全新多模态模型 SmolVLM-256M 和 SmolVLM-500M，其中 SmolVLM-256M 号称是世界上最小的视觉语言模型（Video Language Model）。

据悉，相应模型主要基于 Hugging Face 团队去年训练的 80B 参数模型蒸馏而成，号称在性能和资源需求之间实现了平衡，官方称 SmolVLM-256M / 500M 两款模型均可“开箱即用”，可以直接部署在 transformer MLX 和 ONNX 平台上。

具体技术层面，SmolVLM-256M / 500M 两款模型均采用 SigLIP 作为图片编码器，使用 SmolLM2 作为文本编码器。其中 SmolVLM-256M 是目前最小的多模态模型，可以接受任意序列的图片和文本输入并生成文字输出，该模型功能包括描述图片内容、为短视频生成字幕、处理 PDF 等。Hugging Face 称由于该模型整体轻巧，可在移动平台轻松运行，仅需不到 1GB 的 GPU 显存便可在单张图片上完成推理。

而 SmolVLM-500M 针对需要更高性能的场景而设计，Hugging Face 称相关模型非常适合部署在企业运营环境中，该模型推理单张图片仅需 1.23GB 的 GPU 显存，相对 SmolVLM-256M 虽然负载更大，但推理输出的内容更精准。

IT之家注意到，两款模型均采用 Apache 2.0 开源授权，研究团队提供了基于 transformer 和 WebGUI 的示例程序。所有模型及其演示已公开便于开发者下载和使用，具体页面可（点此访问）。