Hugging Face 推出最小体积多模态模型，浏览器运行成为现实！

1. SmolVLM 模型家族简介

1.1 什么是 SmolVLM-256M 和 SmolVLM-500M，它们为何如此重要？

在人工智能的多模态模型领域，如何在有限的计算资源下实现强大性能一直是一个重要的挑战。SmolVLM-256M 和 SmolVLM-500M 是最近推出的两款视觉语言模型，它们不仅突破了传统“大模型”的局限，还实现了在体积极小的情况下，提供强大多模态处理能力的目标。

SmolVLM-256M 被誉为全球最小的 VLM，拥有仅 256 百万个参数，突破了以往对大模型参数量的认知。这两个模型的推出，标志着在计算资源受限的环境下仍然能够实现出色的多模态性能的新时代。这不仅有助于降低运行成本，也为 AI 技术的普及提供了新的契机。

SmolVLM-500M，虽然在参数上略大一些，但相较于之前的 2B 模型，依然保持了非常小巧的体积。其性能相较于 256M 模型有了进一步的提升，同时也更加适应生产环境中的高效推理。

1.2 SmolVLM-256M 和 SmolVLM-500M 与之前的 SmolVLM 2B 模型在性能和大小上的对比

与 SmolVLM 2B（20 亿参数）相比，SmolVLM-256M 的参数量减少了 8 倍，SmolVLM-500M 则减少了接近 4 倍。然而，这些新模型在多模态任务中的表现令人惊讶地出色，甚至在某些任务上超越了较大的模型。

例如，Smol