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SmolVLM-500M-Instruct

HuggingFaceTB · オープンライセンス · 2025年1月20日公開

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サイズ0.5 Bパラメータ
4ビットのダウンロード0.3 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト8Kトークン、モデル設定より

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Arenaではこのモデルへの投票はありません。開発元の公式Hugging Faceページで人気の小型モデルのため掲載しています(月間102Kダウンロード)。

よく使われるハードウェアでの速度

ハードウェアGPUメモリ収まる?速度
RTX 3060 12 GB12 GBGPUに収まる146 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPUに収まる120 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる307 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる323 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる459 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる313 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる298 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる282 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる136 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる108 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる507 tok/s

4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。

必要なGPUメモリ

レベル8Kコンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M1.2 GB+10.5% 目立つ劣化
Q4_K_M1.2 GB+2.8% 小さな劣化
Q5_K_M1.3 GB+0.9% ごくわずかな劣化
Q6_K1.3 GB+0.3% ほぼ劣化なし
Q8_01.5 GB≈ 0% フル精度と同等
F161.9 GB≈ 0% フル精度と同等

重み+コンテキストキャッシュ(モデルのアーキテクチャから算出)+ランタイム。品質:フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。

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