Hugging Face · 嵌入式与手机

SmolVLM2 本地视觉家族

从 256M 到 2.2B 的超轻量视频语言模型,覆盖手机本地视频理解、图像问答和浏览器端视觉任务。

查看官方资料 官方源核验于 2026/08/20
参数规模256M / 500M / 2.2B
架构Idefics3-based Compact VLM
模态文本、图像、视频
上下文以具体模型卡和视频采样配置为准
Local deployment verdict

部署判断

500M 模型官方给出视频推理约 1.8GB GPU RAM;256M 和 500M 可通过 MLX、ONNX/WebGPU 进入手机、浏览器和轻量设备。

推荐起点
嵌入式与手机
常见运行时
Transformers、MLX、ONNX Runtime、WebGPU
许可
Apache 2.0

型号与精度版本

256M Video Instruct
500M Video Instruct
2.2B Video Instruct
MLX
ONNX / WebGPU

同一模型家族中的基础、指令、推理、量化或多模态检查点用途可能完全不同。下载前应核对模型卡、提示模板、分词器、量化方法和运行时版本。

适合放进哪些本地工作流

手机视频理解
浏览器视觉问答
轻量文档图像处理
专用视觉微调

端侧模型更适合边界清楚、输入可控、失败可回退的任务。涉及客户承诺、财务写入、生产控制或复杂多步工具调用时,应保留云端高能力模型与人工审批作为升级路径。

进入数字员工路由前怎么测

  1. 加载测试记录具体设备、精度、运行时、上下文与首 Token 时间,避免只写“能跑”。
  2. 任务测试用脱敏企业样本测任务成功率、结构化输出和工具参数正确率。
  3. 压力测试加入长上下文、并发、热启动、内存峰值、功耗和降频观察。
  4. 治理测试验证模型许可、日志、更新、漏洞响应、人工接管与云端回退。

当前研究限制

  • 500M 的 1.8GB 是指定视频推理环境
  • 256M 更偏实验与专用微调
  • 视频长度、帧率和分辨率决定真实内存

本页是官方资料索引与企业选型分析,不构成速度、显存、质量、许可或合规承诺。社区量化与第三方运行时应作为独立供应链组件审计。