Famille SmolLM · 3B paramètres★ Made in France

SmolLM3 3B

3B dual-mode (think/no-think). 6 langues. MMLU 59.7, GSM8K 70.9. Fully open (données+recette).

🇫🇷 HuggingFace·Licence Apache 2.0·Contexte 125k tokens·Sortie Juillet 2025← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Think mode compact
  • 6 langues
  • Apache 2.0
Limites à connaître
  • —Pas d'Ollama officiel
Architecture
Dense 3B · dual-mode think/no-think · 64k natif + YaRN
Entraînement
Fully open (données + recette).
Idéal pour
Edge raisonnementThink-mode compact

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
2 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
2.5 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
4 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
6 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 5 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner SmolLM3 3B ?

Pour exécuter SmolLM3 3B en local en quantification Q4, il faut environ 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
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~70t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~160t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks publics

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

MMLU
59.7
GSM8K
70.9

05Installer

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

$# HuggingFace : HuggingFaceTB/SmolLM3-3B
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.