Famille SmolLM · 1.7B paramètres★ Made in France

SmolLM2 1.7B Instruct

1.7B Apache 2.0 très téléchargé. Bat Qwen2.5-1.5B de ~6 pts MMLU-Pro. BFCL function calling 27%.

🇫🇷 HuggingFace·Licence Apache 2.0·Contexte 8k tokens·Sortie Novembre 2024← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Très téléchargé sur HF
  • Apache 2.0
  • Bat Qwen 2.5 1.5B de ~6 pts MMLU-Pro
Limites à connaître
  • Anglais-first
  • Ctx 8k
Architecture
Dense type Llama 2 · SFT + DPO (UltraFeedback)
Entraînement
11T tokens.
Idéal pour
Edge/laptopTool calling léger

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
1.2 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
1.5 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
2.2 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
3.5 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 4 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner SmolLM2 1.7B Instruct ?

Pour exécuter SmolLM2 1.7B Instruct en local en quantification Q4, il faut environ 1.2 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).

Où acheter le RTX 5060
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03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~40t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~120t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~230t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks publics

Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.

BFCL (function calling)
27

05Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama run smollm2:1.7b
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.