Famiglia SmolLM · 3B parametri★ Made in France

SmolLM3 3B

3B a doppia modalità (think/no-think). 6 lingue. MMLU 59.7, GSM8K 70.9. Completamente aperto (dati+procedura di addestramento).

🇫🇷 HuggingFace·Licenza Apache 2.0·Contesto 125k tokens·Data di uscita luglio 2025·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Modalità Think compatta
  • 6 lingue
  • Apache 2.0
Limiti da conoscere
  • —Nessun Ollama ufficiale
Architettura
Denso 3B · doppia modalità think/no-think · 64k nativo + YaRN
Addestramento
Completamente aperto (dati + procedura di addestramento).
Ideale per
Ragionamento edgeThink-mode compatto

05Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace : HuggingFaceTB/SmolLM3-3B
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
2 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
2.5 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
4 GB
FP16
Piena precisione — uso server
6 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 5 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per SmolLM3 3B?

Per eseguire SmolLM3 3B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 2 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: RTX 5060 Ti 16 GB
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In mobilità: SmolLM3 3B funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~70t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~160t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

MMLU
59.7
GSM8K
70.9