SmolLM2
Hugging Face推出的小型开源语言模型系列，参数量小但具备一定指令跟随能力
时间轴 (近 90 天)
在Chrome 155、Windows 11、RTX 4070环境下，360M参数的SmolLM2模型在WebGPU后端达到62.9 tokens/s，WASM后端仅1.6 tokens/s。
BEINGS的冷启动加载时间分别为7.5秒（SmolLM2 273MB）、13.4秒（Qwen 483MB）、26.8秒（Llama 1238MB），缓存后降至1.0、2.2、3.1秒。
WebGPU上加载q4f16模型文件（SmolLM2为272.7MB），WASM上加载q4模型文件（SmolLM2为387.9MB）。
候选小模型包括SmolLM2（135M和360M）、Gemma 3 270M、LFM2.5-350M、Qwen2.5-0.5B和Qwen3-0.6B，它们均有ONNX浏览器构建。
Miso 支持嵌入本地小模型 SmolLM2 或 Qwen2.5，并可替换为任意兼容的 .gguf 模型
SmolLM2 是 HuggingFace 于 2024 年发布的超小参数量语言模型系列，提供 135M、360M 和 1.7B 三个尺寸，专为边缘设备和端侧推理设计
全部知识事实 (6)
在Chrome 155、Windows 11、RTX 4070环境下，360M参数的SmolLM2模型在WebGPU后端达到62.9 tokens/s，WASM后端仅1.6 tokens/s。
50%待验证BEINGS的冷启动加载时间分别为7.5秒（SmolLM2 273MB）、13.4秒（Qwen 483MB）、26.8秒（Llama 1238MB），缓存后降至1.0、2.2、3.1秒。
50%待验证WebGPU上加载q4f16模型文件（SmolLM2为272.7MB），WASM上加载q4模型文件（SmolLM2为387.9MB）。
50%待验证候选小模型包括SmolLM2（135M和360M）、Gemma 3 270M、LFM2.5-350M、Qwen2.5-0.5B和Qwen3-0.6B，它们均有ONNX浏览器构建。
50%待验证Miso 支持嵌入本地小模型 SmolLM2 或 Qwen2.5，并可替换为任意兼容的 .gguf 模型
50%待验证SmolLM2 是 HuggingFace 于 2024 年发布的超小参数量语言模型系列，提供 135M、360M 和 1.7B 三个尺寸，专为边缘设备和端侧推理设计
50%