/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
smollm3 · dense
Базовая модель
SmolLM3-3B
Библиотека
mlx
Опубликована
11 сен 2026

SmolLM3-3B-chat-mlx-16bit

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

16-битная конверсия SmolLM3-3B для генерации текста и диалогов на компьютерах Apple Silicon с MLX.

143скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

SirSahOl подготовил 16-битную конверсию SmolLM3-3B для запуска на компьютерах Apple Silicon с библиотекой MLX. Это плотная причинная языковая модель на 3,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения; архитектура и поведение унаследованы от HuggingFaceTB/SmolLM3-3B. Модель поддерживает контекст до 65 536 токенов и распространяется в формате safetensors.

Конверсия ориентирована на устройства Apple Silicon с достаточным объёмом памяти. Карточка рекомендует этот вариант для оценки и исследований на компьютерах с 64 ГБ памяти и более; результаты бенчмарков пока не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговый помощник на Mac с Apple Silicon
  • генерация текста локально на устройстве Apple Silicon
  • оценка и исследование языковой модели в MLX

Ограничения

Для запуска через MLX требуется Apple Silicon; 16-битный вариант рассчитан на устройства с большим объёмом памяти. Бенчмарки в карточке пока не опубликованы.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SmolLM3-3B-mlx-16bit

16-bit MLX conversion of HuggingFaceTB/SmolLM3-3B for Apple Silicon.

Converted by: SirSahOl Source model: HuggingFaceTB/SmolLM3-3B Framework: MLX by Apple Quantization: 16-bit Format: safetensors License: apache-2.0


Quick Start

Installation

pip install mlx-lm

CLI Usage

# Chat interactively
mlx_lm.chat --model SirSahOl/SmolLM3-3B-chat-mlx-16bit

# Generate text
mlx_lm.generate --model SirSahOl/SmolLM3-3B-chat-mlx-16bit --prompt "Your prompt here"

Python Usage

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("SirSahOl/SmolLM3-3B-chat-mlx-16bit")
response = generate(model, tokenizer, prompt="Your prompt here", max_tokens=256)
print(response)

Performance Benchmarks

Benchmarks coming soon.


Who Should Use This?

Your HardwareRecommended Quantization
M1/M2 (8GB)4-bit — Best balance of quality and memory usage
M1/M2 Pro/Max (16-32GB)8-bit — Higher quality with reasonable memory
M2/M3/M4 Ultra (64GB+)16-bit — Full precision, no quality loss

General guidance:

  • Use 4-bit if you want to run this model alongside other applications
  • Use 8-bit if you have the memory and want better quality
  • Use 16-bit for research, evaluation, or if memory isn't a concern

Other Quantization Variants

VariantLink
16-bitSirSahOl/SmolLM3-3B-chat-mlx-16bit

Conversion Details

PropertyValue
Source ModelHuggingFaceTB/SmolLM3-3B
Quantization16-bit
mlx-lm Version0.31.3
Conversion Time37.02s
Output Size5.7 GB
Date2026-09-11T22:55:14.948350+00:00

Reproduction

To reproduce this conversion:

pip install mlx-lm==0.31.3
python3 -m mlx_lm.convert --hf-path HuggingFaceTB/SmolLM3-3B --mlx-path output/SmolLM3-3B-mlx-16bit

Limitations & Known Issues

  • Performance may degrade with very long contexts (>8K tokens) at lower quantization levels.
  • This is a weight-only conversion; the model architecture and behavior are inherited from the source model.
  • Quantization introduces a small quality loss compared to the original model. Lower bit counts = more loss.
  • This model requires Apple Silicon (M1 or later) to run with MLX.

License

This model conversion inherits the license of the source model: apache-2.0.

See the original model card for full license details.


Changelog

VersionDateChanges
v1.02026-09-11Initial conversion

Converted with MLX Foundry — a professional pipeline for converting models to Apple MLX format.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
SmolLM3ForCausalLM
Ревизия весов
25a853a

0 моделей