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。