近期，人工智能开发平台 Hugging Face 团队发布了两款新型 AI 模型，SmolVLM-256M 和 SmolVLM-500M。他们自信地声称，这两款模型是目前为止体积最小的 AI 模型，能够同时处理图像、短视频和文本数据，尤其适合内存少于1GB 的设备如笔记本电脑。这一创新让开发者在处理大量数据时，能够以更低的成本实现更高的效率。这两款模型的参数分别为256百万和500百万，这意味着它们在解决问题的能力上也相应有所提升，参数越多，模型的表现通常越好。SmolVLM 系列能够执行的任务包括对图像或视频片段进

Hugging Face 推出了一款令人瞩目的 AI 模型 ——SmolVLM。这款视觉语言模型的体积小到可以在手机等小型设备上运行，且性能超越了那些需要大型数据中心支持的前辈模型。SmolVLM-256M 模型的 GPU 内存需求不足1GB，性能却超过了其前代 Idefics80B 模型，这一后者的规模是其300倍，标志着实用 AI 部署的一个重大进展。根据 Hugging Face 机器学习研究工程师安德烈斯・马拉菲奥提的说法，SmolVLM 模型在推向市场的同时，也为企业带来了显著的计算成本降低。“我们之前发布的 Idefics80B 在2023年8月是首个开

近年来，机器学习模型在视觉和语言任务方面的应用需求日益增长，但大多数模型都需要庞大的计算资源，无法在个人设备上高效运行。尤其是像笔记本电脑、消费级 GPU 和移动设备等小型设备，在处理视觉语言任务时面临巨大的挑战。以 Qwen2-VL 为例，虽然其性能卓越，但对硬件的要求较高，限制了其在实时应用中的可用性。因此，开发出轻量化模型以便于在较低资源下运行，成为了一项重要需求。Hugging Face 近期发布了 SmolVLM，这是一款专门为设备端推理设计的2B 参数视觉语言模型。SmolV