Mini modèle · Hugging Face

SmolLM2 1.7B

Sur le disque

1,8 Go

Mémoire sur Mac

6 Go

Carte graphique sur PC

3 Go

Paramètres

1,7 milliard

Pas encore testé au labo

Ce modèle n'est pas encore passé par nos tests : nos propres mesures de sa qualité viendront avec le test. Test prévu la semaine du 16 nov. 2026, en local sur notre Mac Studio.

SmolLM2 1.7B en bref

SmolLM2 1.7B est le plus grand modèle de la famille SmolLM2, publiée par Hugging Face le 1er novembre 2024. Il compte 1,7 milliard de paramètres, vise les appareils personnels et comprend surtout l'anglais, selon l'éditeur.

Forces

  • Sa méthode est publique. L'équipe de Hugging Face a décrit ses données et son entraînement dans un article de recherche publié sur arXiv.
  • Il a été entraîné sur environ 11 000 milliards de jetons (un jeton est un morceau de mot), selon l'éditeur.
  • L'éditeur le destine à la réécriture, au résumé et aux appels de fonctions, avec 56,7 à l'épreuve de suivi de consignes IFEval, selon sa fiche du modèle.
  • Sa licence Apache 2.0 permet l'usage commercial, selon sa fiche du modèle.

Faiblesses

  • Il comprend et écrit surtout l'anglais, selon sa fiche du modèle ; le français n'y est pas mentionné.
  • Il raisonne mal en mathématiques avancées. Le classement Open LLM Leaderboard de Hugging Face lui donne 4,2 % à l'épreuve MATH difficile et 20,5 % à MMLU-Pro.
  • Il résiste mal aux tentatives de contournement de ses règles. Une étude indépendante publiée sur arXiv mesure un taux de réussite moyen des attaques de 52,3 %.
  • Il lit au plus 8 000 jetons d'un coup, selon l'article de recherche de l'éditeur, ce qui limite la taille des documents.

Pour quels usages

D’où il vient

Hugging Face a publié la famille SmolLM2 le 1er novembre 2024, selon VentureBeat, en trois tailles (135M, 360M et 1.7B), selon sa fiche du modèle. L’équipe a ensuite décrit son entraînement en plusieurs étapes, avec de nouveaux jeux de données en mathématiques et en code, dans un article de recherche publié le 4 février 2025.

Ce qui le distingue

Ses données et sa méthode sont publiques, ce qui en fait un bon objet d’étude pour comprendre comment on entraîne un petit modèle. Selon sa fiche, il peut se tromper sur les faits ou manquer de logique, et il faut vérifier toute information importante.

Pour une PME québécoise, son principal frein reste la langue. Pour rédiger ou répondre en français, un modèle dont l’éditeur nomme le français parmi les langues prises en charge est plus indiqué.

Sources

Fiche publiée le 31 oct. 2026.

Ce que fait SmolLM2 1.7B

Sur quel Mac faire tourner SmolLM2 1.7B

Il faut environ 6 Go de mémoire. Voici les puces Apple et les quantités de mémoire qui suffisent :

Sur un PC Windows

Il faut une carte graphique d'au moins 12 Go de mémoire (environ 3 Go nécessaires), et 32 Go de mémoire vive. Comment choisir sa carte graphique.

Sur une station IA

Les stations IA à mémoire partagée qui suffisent : NVIDIA GB10 (64, 128 Go) ; NVIDIA GB300 (748 Go) ; AMD Ryzen AI Max (32, 64, 128 Go) ; AMD Ryzen AI Max PRO 400 (192 Go).

L'installer avec Ollama ou LM Studio

Avec Ollama, une seule commande suffit, une fois le logiciel installé (voir notre guide pour installer Ollama) :

ollama run smollm2:1.7b

Taille et caractéristiques relevées le 19 oct. 2026 sur la page du modèle chez Ollama. La taille est celle de la version par défaut ; une version plus compressée prend moins de place.

Les autres tailles de SmolLM2

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Par Jacob Bédard

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