SmolLM3 3B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
3.08B dense, pretrained on 11.2T tokens across web, code, math and reasoning data. Native English, French, Spanish, German, Italian and Portuguese with additional Arabic, Chinese and Russian training. Runs on effectively anything — 2.7 GB at Q4_K_M — and unlike most small models the entire training pipeline is reproducible.
SmolLM3 3B potrzebuje około 3 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.
VRAM i szybkość według kwantyzacji
Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.
| Kwant. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 1.8 GB | ~242 tok/s | Mieści się | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 2.1 GB | ~220 tok/s | Mieści się | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 2.7 GB | ~190 tok/s | Mieści się | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 3 GB | ~176 tok/s | Mieści się | |
| Q6_K 6.56 bpw | 3.3 GB | ~163 tok/s | Mieści się | |
| Q8_0 8.50 bpw | 4.1 GB | ~140 tok/s | Mieści się | |
| F16 16.00 bpw | 7 GB | ~91 tok/s | Mieści się |
Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla SmolLM3 3B →
Uruchom SmolLM3 3B
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi SmolLM3 3B, to Intel Arc B570 (10 GB).
lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.
Jak uruchomić SmolLM3 3B
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run smollm3:3bSpecyfikacja
Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.
- Parametry
- 3.08 Billion
- Okno kontekstu
- 131,072
- Architektura
- Dense Transformer
- Dostawca
- Hugging Face
- Licencja
- Apache 2.0
- Practical deployment
- Edge device (phone, SBC)
- Określono przy
- Q4_K_M
- RAM systemowy
- 8 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2026-09-06
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Jakość i zastosowania
Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.
Czy uruchomię SmolLM3 3B na moim GPU?
SmolLM3 3B — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does SmolLM3 3B need?
About 3 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does SmolLM3 3B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. SmolLM3 3B needs about 3 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 190 tokens/sec.
How do I run SmolLM3 3B locally?
Install Ollama and run `ollama run smollm3:3b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.