Vote na Free Arena

Todos os modelos › HuggingFaceTB

SmolVLM2-2.2B-Instruct

HuggingFaceTB · licença aberta · lançado em 8 fev. 2025

Download Sem votos na Arena
Pontuação Arena—Ainda sem votos na Arena
Tamanho2.2 Bparâmetros
Download de 4 bits1.3 GBsó os pesos, Q4_K_M
Contexto máximo—

Onde usar de graça

Ainda sem votos na Arena

A Arena ainda não votou neste modelo. Ele aparece aqui por ser um modelo pequeno popular na página oficial do laboratório no Hugging Face (117K downloads por mês).

Velocidade em hardware popular

HardwareMemória da GPUCabe?Velocidade
RTX 3060 12 GB12 GBCabe na GPU148 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBCabe na GPU122 tok/s
RTX 309024 GBCabe na GPU310 tok/s
RTX 409024 GBCabe na GPU327 tok/s
RTX 509032 GBCabe na GPU463 tok/s
RX 7900 XTX24 GBCabe na GPU316 tok/s
2 × RTX 309048 GBCabe na GPU301 tok/s
4 × RTX 309096 GBCabe na GPU285 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBCabe na GPU137 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBCabe na GPU110 tok/s
8 × H100 SXM640 GBCabe na GPU510 tok/s

Estimativa com 4 bits e contexto de 32K, com 64 GB de DDR5 para offload. Velocidade ≈ largura de banda da memória × 78% ÷ dados lidos por token, mais um custo fixo por token, calibrada em 44 testes reais com llama.cpp; erro típico de cerca de ±10%. Compare todas as GPUs.

Memória de GPU necessária

NívelContexto de 8KContexto de 32KContexto de 128KQualidade vs. completo
Q3_K_M1.8 GB2.0 GB2.9 GB+10.5% perda perceptível
Q4_K_M2.0 GB2.2 GB3.1 GB+2.8% perda pequena
Q5_K_M2.2 GB2.5 GB3.3 GB+0.9% perda muito pequena
Q6_K2.5 GB2.7 GB3.6 GB+0.3% quase sem perda
Q8_03.0 GB3.2 GB4.1 GB≈ 0% igual ao completo
F165.1 GB5.3 GB6.2 GB≈ 0% igual ao completo

Pesos + cache de contexto (a partir da arquitetura do modelo) + runtime. Qualidade: aumento em perplexity em relação ao modelo completo, com base em testes com llama.cpp, ajustado pelo tamanho do modelo. Simule a sua configuração.

Compartilhe esta página:XLinkedInRedditWhatsApp