SmolLM é uma série de modelos de linguagem pequenos e recentes, com versões de 135M, 360M e 1,7B de parâmetros. Esses modelos foram treinados em um corpus de treinamento de alta qualidade e cuidadosamente planejado, permitindo a execução em dispositivos locais, reduzindo significativamente o custo de inferência e melhorando a privacidade do usuário. Os modelos SmolLM apresentaram desempenho superior em diversos benchmarks, testando raciocínio de senso comum e conhecimento de mundo.