huggingface/smollm

これは何？

主な機能

• 01SmolLM3は30億パラメータの言語モデルで、think/no-thinkの2種類の推論モードを備えています。
• 02英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語を含む6言語に対応しています。
• 03最大128kトークンのコンテキストを扱えます。
• 04SmolVLMは画像とテキストを処理し、視覚的な質問応答や画像の説明に対応します。
• 05学習データの公開ミックスと学習設定が、重みとあわせて公開されています。
• 06デバイス上でモデルを実行するためのローカル推論ツールが含まれています。

ユースケース

• クラウドAPIを使わずに、小型のチャットモデルや推論モデルをローカルで実行する。
• デバイス上で画像に関する質問に答える、画像対応アシスタントを構築する。
• ヨーロッパの言語に対応するコンパクトな多言語モデルを試す。
• 公開データと設定を使って小型モデルがどのように学習されるかを調べる。

クイックスタート

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   Hugging Face transformers ライブラリをインストールする

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   README の Python の例を使って SmolLM3 を読み込み、応答を生成する

使う前に知っておきたいこと

• !README に pip install コマンドが記載されていないため、セットアップにはリンク先のドキュメントに従う必要があります。
• !SmolLM3 のサンプルコードの実行には GPU が必要です。代わりに CPU も使用できます。

トピック

よくある質問

smollm とは？

Hugging Faceが提供する、デバイス上で動作するよう設計されたコンパクトなオープン言語モデル（SmolLM）と視覚言語モデル（SmolVLM）のシリーズ。 Smol Modelsは、テキストと画像を扱うHugging Faceの軽量AIモデルシリーズです。高い性能を保ちながらデバイス上で動作できるほど小型で、完全にオープンなモデルを開発することを目指しています。

smollm は無料で使えますか？ライセンスは？

smollm は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

smollm は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。smollm の最終コミットは 2026年10月6日 です。

smollm は何に使えますか？

クラウドAPIを使わずに、小型のチャットモデルや推論モデルをローカルで実行する。 デバイス上で画像に関する質問に答える、画像対応アシスタントを構築する。 ヨーロッパの言語に対応するコンパクトな多言語モデルを試す。 公開データと設定を使って小型モデルがどのように学習されるかを調べる。

smollm のインストール方法は？

Hugging Face transformers ライブラリをインストールする README の Python の例を使って SmolLM3 を読み込み、応答を生成する

smollm はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/huggingface/smollm