モデル ◆ 隠れた逸品

SmolVLM2-2.2B-Instruct

HuggingFaceTB/SmolVLM2-2.2B-Instruct · Apache-2.0

A vision-language model that fits on a laptop and reads video.

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SmolVLM2 is a 2.2B VLM that handles images and short video clips with low VRAM, good for document Q&A, UI understanding and on-device perception.

11.1 / 100 · スコア
♥ 336 いいね
117.2k ダウンロード
2.2B パラメータ
4 GB GPU

スコア

トレンド 18
活発度 30
品質 65
コミュニティ 16
関連 100

導入の要点

Modalityimage+video
Librarytransformers
GPU4 GB
インストール
pip install transformers

深読み

SmolVLM2 is a 2.2B vision-language model that understands both images and short video on consumer hardware — small enough for a laptop GPU, capable enough for real document and image QA.

It is trained on a compact but strong mixture (the Cauldron, Docmatix, LLaVA-OneVision data) and exposes the standard transformers path: AutoProcessor plus AutoModelForImageTextToText.

The family ships with a demo space, a SmolVLM2 highlights space and the vision docs in the smollm repository, so getting from weights to a working app is short.

ユースケース

Caption or index images on a weak GPU
Answer questions about a short clip
Power a local document-understanding agent

向いている / 向いていない

向いている

Edge and laptop inference
Document / UI understanding tasks
Privacy-first vision apps

向いていない

Heavy long-video understanding
Frontier accuracy on hard benchmarks

トレンド · 30d

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