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SmolLM3-3B-GGUF

unsloth · 工具包

用 SmolLM3 聊天和推理，这是个完全开放的 3B 模型，可以一步步思考，也可以直接回答，提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件，带聊天模板修复。能处理长文本和六种语言。

GPT-X3-150M

AxiomicLabs · 工具包

Axiomic Labs 的 149M 参数基础文本模型，会接着你给的文本往下写。模型卡报告它的 Intelligence Index 为 33.05，高于 SmolLM2-135M 的 27.13。F32 下约 598 MB。

SmolLM2-360M

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 3.62 亿参数、训练了 4 万亿词元、轻到能在设备上运行的基础语言模型，根据提示续写英文文本。适合想用小型基础模型做测试或微调的开发者。

SmolLM2-360M-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 3.62 亿参数、在普通硬件上就能运行的指令微调模型回答聊天式问题，也能做改写和摘要。适合想要比 135M 更有余量的小型聊天模型的开发者。

SmolLM2-135M

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的基础语言模型，根据提示续写英文文本。适合想用微型模型做测试或微调的开发者。

SmolLM2-135M-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的指令微调模型回答聊天式问题，也能做改写和摘要。适合需要在 Python 或 JavaScript 中使用微型聊天模型的开发者。

SmolLM2-1.7B-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

聊天、改写和总结文本，还能调用函数，是一个小到可以在设备上运行的 1.7B 紧凑模型。这是 HuggingFaceTB 经过指令微调的 SmolLM2，适合想要小型英文模型的开发者。

SmolLM3-3B

HuggingFaceTB · 工具包

作为小型 3B 开放模型来写作和回答问题，支持可切换的逐步思考、工具调用和长上下文，适合想在自己电脑上用紧凑模型的开发者。

DeepSmolLM3 3B Chat

Oxygen-Low · 工具包

DeepSmolLM3-3B 的浏览器聊天演示，这是一个 3B 参数的推理模型，会把长篇思考和答案分开显示。适合想不用 API 密钥就试试小型推理模型的人。

ZeroGPU Fast Mini-Trainer

Alibrown · 工具包

在 ZeroGPU Space 上用你自己的数据集，为小型 SmolLM 模型微调一个 LoRA 适配器。每个人登录后使用自己每天的 GPU 配额。适合刚接触微调的开发者。