Hugging Face：发布双推理、小参数模型！

今天凌晨，著名大模型开放平台Hugging Face发布了一个顶级小参数模型——SmolLM3。
据介绍，SmolLM3只有30亿参数，性能却大幅度超过了Llama-3.2-3B 、Qwen2.5-3B等同类开源模型。它拥有128k的上下文窗口，支持英语、法语、西班牙语、德语等6种语言，支持深度思考和非思考双推理模式，用户可以灵活切换。
从试用情况看，这个SmolLM3的架构细节、数据混合方式、三阶段预训练以及构建混合推理模型的方法，都已全部开放使用，这对于开发人员深度研究或优化自己的模型是很有帮助的。
它是在通用数据上训练模型，进而在数学、代码、通用推理、指令遵循、多语言和工具调用方面，融合了推理和非推理模式，不断优化自己模型。
Hugging Face的联合创始人Thomas Wolf对该模型进行了强烈推荐，认为它是3B领域的SOTA模型，非常适合用于开源模型的优化测试。

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