Família SmolLM · 3B de parâmetros★ Feito na França

SmolLM3 3B

3B com dois modos (think/no-think). 6 idiomas. MMLU 59,7, GSM8K 70,9. Totalmente aberto (dados+receita).

🇫🇷 HuggingFace·Licença Apache 2.0·Contexto 125k tokens·Data de lançamento julho de 2025·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Modo de pensamento compacto
  • 6 idiomas
  • Apache 2.0
Limitações que você deve conhecer
  • —Sem Ollama oficial
Arquitetura
Denso 3B · modo duplo think/no-think · 64k nativo + YaRN
Treinamento
Plenamente aberto (dados + receita).
Ideal para
Raciocínio em edgeModo de pensamento compacto

05Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# HuggingFace : HuggingFaceTB/SmolLM3-3B
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
2 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
2.5 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
4 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
6 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 5 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para SmolLM3 3B?

Para executar SmolLM3 3B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 2 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

Oferta atual: RTX 5060 Ti 16 GB
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Em deslocamento: SmolLM3 3B também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~70t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~160t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks públicos

Pontuações reproduzidas a partir das fichas dos modelos ou de fontes do MMLU-Pro / da comunidade. Unidade: % de respostas corretas.

MMLU
59.7
GSM8K
70.9