01できること
長所
- 超コンパクトなビジョンモデル
- Apache 2.0
- 基本的な動画
知っておくべき限界
- —コンテキスト 8k（SmolLM2 から継承）
- —公式Ollamaなし
アーキテクチャ
VLM 画像+動画+テキスト → テキスト · バックボーン SmolLM2-1.7B
トレーニング
動画の推論には約5.2 GBのVRAMが必要。
おすすめの用途
超コンパクトなビジョンモデル基本的な動画
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$# HuggingFace : HuggingFaceTB/SmolVLM2-2.2B-Instruct
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
1.6 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
2 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
3 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
4.5 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 5 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
SmolVLM2 2.2B Instructに必要なハードウェアは？
SmolVLM2 2.2B InstructをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 1.6 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16 GB — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
現在のオファー： RTX 5060 Ti 16 GB
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外出先では： SmolVLM2 2.2B Instruct 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
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- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 30日間返金対応
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
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