一句话总结: SmolVLM 现已具备更强的视觉理解能力📺
SmolVLM2 标志着视频理解技术的根本性转变——从依赖海量计算资源的巨型模型，转向可在任何设备运行的轻量级模型。我们的目标很简单: 让视频理解技术从手机到服务器都能轻松部署。
我们同步发布三种规模的模型 (22 亿/5 亿/2.56 亿参数)，并全面支持 MLX 框架 (提供 Python 和 Swift API)。所有模型及演示案例 均可在此获取。
想立即体验 SmolVLM2？欢迎试用我们的 交互式聊天界面，通过直观的交互测试 22 亿参数模型的视频理解能力。
技术细节
我们推出三款新模型 (2.56 亿/5 亿/22 亿参数)。其中 22 亿参数模型是视觉与视频任务的优选，而 5 亿和 2.56 亿模型更是 迄今发布的最小型视频语言模型。
虽然体积小巧，但其内存效率却优于现有所有模型。在视频领域权威基准测试 Video-MME 中，SmolVLM2 在 20 亿参数级别与顶尖模型比肩，在更小规模模型中更是一骑绝尘。
注: Video-MME 基准因覆盖多样视频类型 (11 秒至 1 小时) 、多模态数据 (含字幕和音频) 及 254 小时高质量专家标注而著称。了解更多
SmolVLM2-22 亿: 视觉与视频理解新标杆
相较于前代产品，新版 22 亿模型在图像数学解题、图片文字识别、复杂图表解析和科学视觉问答方面表现显著提升:
在视频任务中，该模型展现出优异性价比。基于 Apollo 大型多模态模型视频理解研究 的数据混合策略，我们在视频/图像性能之间取得了良好平衡。
其内存效率之高，甚至可在免费版 Google Colab 中运行。
Python 代码示例:
# 确保使用最新版 Transformers
!pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.gitfrom transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToTextmodel_path = "HuggingFaceTB/SmolVLM2-2.2B-Instruct"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_path,torch_dtype=torch.bfloat16,_attn_implementation="flash_attention_2"
).to("cuda")messages = [{"role": "user","content": [{"type": "video", "path": "path_to_video.mp4"},{"type": "text", "text": "请详细描述该视频内容"}]},
]inputs = processor.apply_chat_template(messages,add_generation_prompt=True,tokenize=True,return_dict=True,return_tensors="pt",
).to(model.device)generated_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=64)
generated_texts = processor.batch_decode(generated_ids,skip_special_tokens=True,
)print(generated_texts[0])
更轻量级: 5 亿与 2.56 亿视频模型
我们首次突破小模型极限: SmolVLM2-5 亿视频指令模型 在保持 22 亿模型 90% 视频理解能力的同时，参数量减少四分之三 🤯。
而我们的实验性作品 SmolVLM2-2.56 亿视频指令模型 则探索了小模型的极限。受 IBM 利用 256M 模型 取得成果的启发，我们继续深挖小模型潜力。虽然属于实验性发布，但期待它能激发更多创新应用。
SmolVLM2 应用案例集
为在小型视频模型领域展现我们的核心理念，我们开发了三个实际应用案例，生动呈现该模型系统的多场景应用能力。
iPhone 视频理解
我们开发了完全本地化运行的 iPhone 应用 (使用 5 亿模型)，用户无需云端即可进行视频分析。立即申请测试资格，与我们共同打造移动端 AI 视频应用！
VLC 媒体播放器集成
与 VLC 合作开发的智能视频导航功能，支持通过语义搜索跳转到指定片段。在这个 Space 体验播放列表生成原型。
视频精彩片段生成器
擅长处理长视频 (1 小时+)，可自动提取足球比赛等场景的关键时刻。立即在线体验。
使用 Transformers 和 MLX 运行 SmolVLM2
自发布首日起，我们便实现了 SmolVLM2 与 Transformer 架构及 MLX 框架的即开即用兼容适配。在本章节中，您可查阅面向视频与多图像处理的多种推理方案，以及配套的实战教程指南。
Transformers
通过对话式 API 可便捷调用 SmolVLM2 模型，聊天模板会自动对输入进行预处理:
你可以像下面这样加载模型:
# 确保使用最新版 Transformers
!pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.gitfrom transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToTextprocessor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_path,torch_dtype=torch.bfloat16,_attn_implementation="flash_attention_2"
).to(DEVICE)
视频推理
通过传入 {"type": "video", "path": {video_path} ，你可以在聊天模板传递视频路径，下面是完整的模板示例:
messages = [{"role": "user","content": [{"type": "video", "path": "视频路径.mp4"},{"type": "text", "text": "请详细描述该视频"}]},
]
inputs = processor.apply_chat_template(messages,add_generation_prompt=True,tokenize=True,return_dict=True,return_tensors="pt",
).to(model.device)generated_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=64)
generated_texts = processor.batch_decode(generated_ids,skip_special_tokens=True,
)print(generated_texts[0])
多图推理
除了视频，SmolVLM2 支持多图推理。您可以通过聊天模板使用相同的 API。
messages = [{"role": "user","content": [{"type": "text", "text": "这两张图片有何区别？"},{"type": "image", "path": "图片1.png"},{"type": "image", "path": "图片2.png"} ]},
]
inputs = processor.apply_chat_template(messages,add_generation_prompt=True,tokenize=True,return_dict=True,return_tensors="pt",
).to(model.device)generated_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=64)
generated_texts = processor.batch_decode(generated_ids,skip_special_tokens=True,
)print(generated_texts[0])
使用 MLX 进行推理
要在 Apple 芯片设备上使用 Python 运行 SmolVLM2，可通过优秀的 mlx-vlm 库 实现。首先安装特定分支:
pip install git+https://github.com/pcuenca/mlx-vlm.git@smolvlm
单图推理示例 (使用 未量化的 5 亿参数版本):
python -m mlx_vlm.generate \--model mlx-community/SmolVLM2-500M-Video-Instruct-mlx \--image https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg \--prompt "请描述这张图片"
视频分析专用脚本 (系统提示词可引导模型关注重点):
python -m mlx_vlm.smolvlm_video_generate \--model mlx-community/SmolVLM2-500M-Video-Instruct-mlx \--system "请专注描述视频片段中的关键戏剧性动作或显著事件，省略常规场景描述" \--prompt "视频中发生了什么？" \--video ~/Downloads/example_video.mov
Swift 语言支持
通过 mlx-swift-examples 代码库 实现 Swift 支持 (当前需从 开发分支 编译)，这正是我们构建 iPhone 应用的技术基础。
图像推理 CLI 示例:
./mlx-run --debug llm-tool \--model mlx-community/SmolVLM2-500M-Video-Instruct-mlx \--prompt "请描述这张图片" \--image https://example.com/image.jpg \--temperature 0.7 --top-p 0.9 --max-tokens 100
视频分析示例 (系统提示词调节输出粒度):
./mlx-run --debug llm-tool \--model mlx-community/SmolVLM2-500M-Video-Instruct-mlx \--system "请专注描述视频片段中的核心事件" \--prompt "发生了什么？" \--video ~/Downloads/example_video.mov \--temperature 0.7 --top-p 0.9 --max-tokens 100
若您使用 MLX 和 Swift 集成 SmolVLM2，欢迎在评论区分享您的实践！
微调 SmolVLM2
您可使用 Transformers 库对视频数据进行微调。我们已在 Colab 环境演示了基于 VideoFeedback 数据集 对 5 亿参数模型的微调流程。由于模型较小，推荐使用全参数微调而非 QLoRA/LoRA (但可在 cB 变体尝试 QLoRA)。完整教程请参考 微调笔记。
延伸信息
特别鸣谢 Raushan Turganbay、Arthur Zucker 和 Pablo Montalvo Leroux 对模型移植的贡献。
如果您想了解更多关于 SmolVLM 系列模型的信息，请阅读以下内容:
模型与演示全集 | Apollo 视频理解研究
期待见证您用 SmolVLM2 构建的创新应用！
英文原文: https://huggingface.co/blog/smolvlm2
原文作者: Orr Zohar, Miquel Farré, Andres Marafioti, Merve Noyan, Pedro Cuenca, Cyril, Joshua
译者: yaoqih
