SmolLM3-3B
3B指令模型，突出混合推理、长上下文与公开训练配置。
最后核实：
https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B特点与限制
主要特点
- 支持混合推理
- 训练64K，上探128K用YaRN
- 官方列出六种原生支持语言
使用边界
- 六种原生语言为英、法、西、德、意、葡；metadata不代表其他语言有同等支持。
- 128K依赖YaRN和运行时配置。
- 本站未复现评测或设备表现。
模型信息
- 家族与版本
- SmolLM / 3
- 输入与输出
- 文本 → 文本
- 公开参数规模
- 3B（以以下来源口径为准）
- 激活 / 有效参数
- 未提供 / 未提供
- 参数口径
- 官方卡将其描述为3B参数级，摘要未给更精确总参数。 参数来源
- 原生上下文
- 65,536 tokens
- 扩展上下文
- 131,072 tokens；卡片称训练使用64K，上探至128K需YaRN外推。
- 语言声明
- 英语、法语、西班牙语、德语、意大利语、葡萄牙语；语言支持不代表对应语言的评测水平。
- 权重许可
- Apache-2.0
- 代码许可
- 未核实
- 训练资料
- 模型卡公开训练数据混合与训练配置；未逐条列明所有样本来源。
能力依据
模型变体：指令版；家族与版本：SmolLM / 3
文本生成 仅官方依据
IFEval76.7%官方报告 · en · 思考关闭Global MMLU53.5%官方报告 · multilingual · 思考关闭IFEval71.2%官方报告 · en · 思考开启查看评估与来源收起补充信息 · 共 4 项成绩
文本生成 仅官方依据
IFEval76.7%官方报告 · en · 思考关闭
Global MMLU53.5%官方报告 · multilingual · 思考关闭
IFEval71.2%官方报告 · en · 思考开启
官方 zero-shot 表报告 Global MMLU 关闭思考为 53.5%、开启扩展思考为 64.1%；IFEval 则分别为 76.7% 和 71.2%。结果显示模式会改变不同任务的表现，不能把单一模式成绩泛化为整体对话质量。
已有依据支持
- 官方将两种 extended thinking 设置分表报告，可观察模式变化。
- Global MMLU 提供多语言知识问答信号。
证据限制
- Global MMLU 汇总分不说明中文单独表现；不能用其替代中文专项评测。
- 开启思考并未令 IFEval 同步提升；运行成本和输出长度也未在该分数中体现。
IFEval · 76.7%官方报告 · HuggingFaceTB
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- HuggingFaceTB/SmolLM3-3B / 未提供
- 思考模式
- 关闭
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- IFEval / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 官方模型卡未注明基准版本
- Few-shot / 输出上限
- 0 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；HuggingFaceTB 官方卡说明评测使用 lighteval，除非另有说明均为 zero-shot；该行分属 No Extended Thinking 表。本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅摘录少量官方评测事实并署名链接；模型权重Apache-2.0不代表评测表数据自动采用相同许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：官方卡未披露权重revision、提示模板、生成预算及完整解码条件，且扩展思考模式必须与关闭模式分开比较。
Global MMLU · 53.5%官方报告 · HuggingFaceTB
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- HuggingFaceTB/SmolLM3-3B / 未提供
- 思考模式
- 关闭
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- Global MMLU / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 官方模型卡未注明基准版本
- Few-shot / 输出上限
- 0 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；HuggingFaceTB 官方卡说明评测使用 lighteval，除非另有说明均为 zero-shot；该行分属 No Extended Thinking 表。本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅摘录少量官方评测事实并署名链接；模型权重Apache-2.0不代表评测表数据自动采用相同许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：官方卡未披露权重revision、提示模板、生成预算及完整解码条件，且扩展思考模式必须与关闭模式分开比较。
IFEval · 71.2%官方报告 · HuggingFaceTB
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- HuggingFaceTB/SmolLM3-3B / 未提供
- 思考模式
- 启用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- IFEval / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 官方模型卡未注明基准版本
- Few-shot / 输出上限
- 0 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；HuggingFaceTB 官方卡说明评测使用 lighteval，除非另有说明均为 zero-shot；该行分属 Extended Thinking 表。本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅摘录少量官方评测事实并署名链接；模型权重Apache-2.0不代表评测表数据自动采用相同许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：官方卡未披露权重revision、提示模板、生成预算及完整解码条件，且扩展思考模式必须与关闭模式分开比较。
Global MMLU · 64.1%官方报告 · HuggingFaceTB
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- HuggingFaceTB/SmolLM3-3B / 未提供
- 思考模式
- 启用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- Global MMLU / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 官方模型卡未注明基准版本
- Few-shot / 输出上限
- 0 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；HuggingFaceTB 官方卡说明评测使用 lighteval，除非另有说明均为 zero-shot；该行分属 Extended Thinking 表。本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅摘录少量官方评测事实并署名链接；模型权重Apache-2.0不代表评测表数据自动采用相同许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：官方卡未披露权重revision、提示模板、生成预算及完整解码条件，且扩展思考模式必须与关闭模式分开比较。
代码 仅官方依据
LiveCodeBench15.2%官方报告 · en · 思考关闭LiveCodeBench30%官方报告 · en · 思考开启查看评估与来源收起补充信息
代码 仅官方依据
LiveCodeBench15.2%官方报告 · en · 思考关闭
LiveCodeBench30%官方报告 · en · 思考开启
官方 LiveCodeBench v4 zero-shot 分数为关闭思考 15.2%、开启扩展思考 30.0%；说明此基准对思考模式敏感，但不代表任意代码任务成功率。
已有依据支持
- 同一官方评测来源报告了两种模式，可明确呈现模式差异。
证据限制
- 仓库内复杂代码修改仍需真实运行测试验证。
- 评测者为模型发布方，尚无独立复测；采样和生成预算未充分披露。
LiveCodeBench · 15.2%官方报告 · HuggingFaceTB
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- HuggingFaceTB/SmolLM3-3B / 未提供
- 思考模式
- 关闭
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- LiveCodeBench / 未提供
- 基准 / 报告版本
- v4
- Few-shot / 输出上限
- 0 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；HuggingFaceTB 官方卡说明评测使用 lighteval，除非另有说明均为 zero-shot；该行分属 No Extended Thinking 表。本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅摘录少量官方评测事实并署名链接；模型权重Apache-2.0不代表评测表数据自动采用相同许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：官方卡未披露权重revision、提示模板、生成预算及完整解码条件，且扩展思考模式必须与关闭模式分开比较。
LiveCodeBench · 30%官方报告 · HuggingFaceTB
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- HuggingFaceTB/SmolLM3-3B / 未提供
- 思考模式
- 启用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- LiveCodeBench / 未提供
- 基准 / 报告版本
- v4
- Few-shot / 输出上限
- 0 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；HuggingFaceTB 官方卡说明评测使用 lighteval，除非另有说明均为 zero-shot；该行分属 Extended Thinking 表。本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-02
- 来源
- https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅摘录少量官方评测事实并署名链接；模型权重Apache-2.0不代表评测表数据自动采用相同许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：官方卡未披露权重revision、提示模板、生成预算及完整解码条件，且扩展思考模式必须与关闭模式分开比较。
运行条件与获取
Transformers
系统支持未提供 · Safetensors · 未指定量化
官方支持；本站尚未进行推理验证。
硬件：未核实。本站未实测；内存、显存和速度取决于精度、输入、运行时与硬件，不从参数量或文件体积推算资源保证。
内存：未核实；显存：未核实。
依赖：transformers>=4.53.0、torch。
STEP 01 准备运行环境
使用 Transformers 4.53.0 或更新版本，并安装兼容的 PyTorch。
python -m pip install -U transformers torchSTEP 02 加载模型
加载 HuggingFaceTB/SmolLM3-3B；扩展至128K时按卡片设置YaRN。