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Hugging Face BlogHugging 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.
- Elie Bakouch
- Carlos Miguel Patiño
- Anton Lozhkov
- Edward Beeching
- Aymeric Roucher
- Nouamane Tazi
- Aksel Joonas Reedi
- Guilherme Penedo
- Hynek Kydlicek
- Clémentine Fourrier
- Nathan Habib
- Kashif Rasul
- Quentin Gallouédec
- Hugo Larcher
- Mathieu Morlon
- Joshua Xenova
- Vaibhav Srivastav
- Xuan-Son Nguyen
- Colin Raffel
- Lewis Tunstall
- Loubna Ben Allal
- Leandro von Werra
- Thomas Wolf
SmolVLM2: llevar la comprensión de video a todos los dispositivos
Hugging Face lanzó SmolVLM2, una familia de modelos multimodales de 2.2B, 500M y 256M parámetros capaces de comprender video e imágenes en dispositivos locales, desde teléfonos hasta servidores. El modelo de 2.2B supera a otros modelos de su rango en el benchmark Video-MME, mientras que las variantes de 500M y 256M son los modelos de lenguaje para video más pequeños publicados hasta la fecha. La compañía presentó demos como una app de iPhone, una integración con VLC y un generador de momentos destacados, y liberó el uso con Transformers y MLX desde el primer día.
SmolVLM: el modelo de lenguaje visual pequeño pero potente
Hugging Face presentó SmolVLM, una familia de modelos de lenguaje visual de 2B parámetros, pequeños, rápidos y eficientes en memoria, publicados bajo licencia Apache 2.0. Incluye tres variantes (Base, Synthetic e Instruct) con pipelines de entrenamiento abiertos e integración en Transformers. Según los benchmarks, requiere solo 5 GB de RAM de GPU, muy por debajo de competidores como Qwen2-VL, y ofrece un throughput de generación hasta 16 veces más rápido.