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SmolLM3 3B

Hugging FaceHugging Face · 3,1B · Dense

SmolLM3 3B est un modèle de 3,1B de Hugging Face avec un contexte de 64K tokens. En Q4_K_M avec 8K de contexte, il demande environ 2,6 Go ; 5 Go laissent de la marge pour les longues conversations.

Hugging Face GGUF

Options de quantification

Quant.MémoireSur votre matériel
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Mémoire selon le contexte

En Q4_K_M. Le cache du contexte grandit à chaque token que le modèle garde en tête.

ContexteCache de contexteTotal
4K0,3 GB2,4 GB
8K0,6 GB2,6 GB
32K2,3 GB4,3 GB

Partager une vitesse mesurée

Lancez l’une de ces commandes et collez toute la sortie ci-dessous (ou seulement les tokens par seconde) :

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Publié anonymement et conservé. Aucun compte ni adresse stockés, seulement une empreinte qui change chaque jour pour limiter à dix envois par jour.

Pour aller plus loin

Alternatives plus légères

Des modèles qui demandent moins de mémoire que SmolLM3 3B et obtiennent un score proche ou meilleur.

Aucun modèle noté n’est à la fois plus léger et presque aussi intelligent que SmolLM3 3B.

Puis-je faire tourner SmolLM3 3B en local ?

Puis-je faire tourner SmolLM3 3B en local ?

Oui, si votre GPU ou votre Mac dispose d'environ 2,6 Go libres en Q4_K_M. Ouvrez cette page sur cet ordinateur pour voir la note de votre matériel, puis lancez-le avec llama.cpp, Ollama ou LM Studio.

De combien de mémoire SmolLM3 3B a-t-il besoin ?

Environ 2,6 Go en Q4_K_M avec 8K de contexte et 3,9 Go en Q8_0. Les quantifications plus basses tiennent sur des cartes plus petites avec une perte de qualité ; les longs contextes s'ajoutent au total.