SmolLM3 3B

3B

Hugging Face SmolLM

Hugging Face 完全开源的 3B 模型,训练数据和训练方法随权重一起公开。它带一个可开关的推理模式,实际训练到的上下文窗口是 64K,128K 要靠 YaRN 外推。只有 4 个 KV 头,缓存很小,所以长窗口也负担得起:Q4_K_M 下短上下文能放进 4 GB 显卡,用满训练窗口也能放进 8 GB 显卡。这也让它成为本站少数在纯 CPU 机器上也现实可用的模型之一。下方体积使用计算器的通用比特率,因为未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。

⬇ 617.0K HF 下载量♥ 1042 点赞HuggingFaceTB/SmolLM3-3B· 数据更新于 10/3/2026
消费级显卡Mac / 苹果芯片CPU / 轻量VPS

66K

最大上下文

2

量化变体

GGUF Q8_0

最佳质量

—

精度保留率

量化变体对比

各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度

实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ4_K_M4.852.3 GB——估算
计算HF
GGUFQ8_08.53.7 GB——估算
计算HF

在本地运行 SmolLM3 3B

在 Q4_K_M、4K 上下文下,SmolLM3 3B 约需 2.3 GB —— 权重 1.8 GB、KV 缓存 0.28 GB、激活缓冲 0.2 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 8 GB 显卡 —— 共 10 张,Mac M1 8G 起步;70 张卡中有 70 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。

上下文变长会多花多少

从 4K 提到 32K 约多占 1.97 GB,总量来到 4.4 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 64K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 7 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 SmolLM3 3B 的 GGUF 格式,共 2 个档位(Q4_K_M、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。

常见问题

SmolLM3 3B 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 2.3 GB,到 32K 时约 4.4 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
SmolLM3 3B 能在 8GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 2.3 GB,在 Mac M1 8G 上还剩 3.7 GB,本索引中 10 张 8 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;70 张中有 70 张可以。
SmolLM3 3B 该用哪个量化档位?
该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 2 个档位是 Q4_K_M、Q8_0。

这个模型能跑在哪

按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。

提供格式
GGUF

本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-03 RSS → /zh/feed.xml