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Hugging Face lanza SmolLM3, un modelo de lenguaje pequeño, multilingüe y con razonamiento de contexto largo

Hugging Face presentó SmolLM3, un modelo de lenguaje de 3.000 millones de parámetros entrenado con 11 billones de tokens, que supera a Llama-3.2-3B y Qwen2.5-3B y compite con modelos de 4B. El modelo es totalmente abierto, multilingüe (seis idiomas, incluido el español), soporta contexto de hasta 128k tokens y tiene modo dual de instrucción y razonamiento. La empresa publicó además la receta completa de entrenamiento, los conjuntos de datos y los checkpoints intermedios.

Periodista: Elie Bakouch, Loubna Ben Allal, Anton Lozhkov, Nouamane Tazi, Lewis Tunstall, Carlos Miguel Patiño, Edward Beeching, Aymeric Roucher, Aksel Joonas Reedi, Quentin Gallouédec, Kashif Rasul, Nathan Habib, Clémentine Fourrier, Hynek Kydlicek, Guilherme Penedo, Hugo Larcher, Mathieu Morlon, Vaibhav Srivastav, Joshua Lochner, Xuan-Son Nguyen, Colin Raffel, Leandro von Werra, Thomas Wolf