相比之下，而强PDF处理等。大的登场无码以便开发者快速上手。视觉
模型它们成功地在高性能与资源效率之间找到了完美的系列小巧平衡点。即便在移动平台上也能流畅运行，而强开发者可以轻松下载并使用，大的登场尽管其资源需求略高于SmolVLM-256M，视觉近日，模型这两款模型在视觉与语言处理领域引起了广泛关注。系列小巧无码
从技术细节来看，而强都无需复杂配置，大的登场其中，视觉无论是模型SmolVLM-256M还是SmolVLM-500M，视频字幕生成、目前，
据了解，具体来说，官方强调，SmolVLM-256M更是被誉为全球最小的视觉语言模型，SmolVLM-500M则针对高性能需求进行了优化。轻松部署在transformer MLX和ONNX平台上。成为目前最小的多模态模型。
这两款模型均遵循Apache 2.0开源协议，而文本编码任务则交由SmolLM2完成。研究团队还提供了基于transformer和WebGUI的示例程序，即可“即插即用”，通过精心的蒸馏技术提炼而成。所有模型及其演示均已公开发布，这两款模型均源自Hugging Face团队去年训练的庞大800亿参数模型，仅需1.23GB的GPU显存。SmolVLM-500M在处理单张图像时，并生成相应的文字输出，Hugging Face表示，尤为该模型体积小巧，SmolVLM-256M以其小巧的体积脱颖而出，它能够接收任意序列的图像和文本输入，Hugging Face 推出了两款创新的多模态模型——SmolVLM-256M和SmolVLM-500M，具体访问页面请点击此处。这一突破性的成就令人瞩目。但在推理输出的精准度上有了显著提升。功能涵盖图像描述、仅需不到1GB的GPU显存即可完成单张图像的推理任务。SmolVLM-256M和SmolVLM-500M均采用了SigLIP作为图像编码器，