选择 FastVLM 的情况
- 输入是 1024 像素以上的密集文档或界面截图
- 通过 MLX 或 Core ML 部署到 iPhone 或 Mac
- 需要 Apple 研究页面链接的 0.5B 浏览器参考 Demo
FASTVLM VS SMOLVLM2
FastVLM vs SmolVLM2
两个系列都面向设备而非数据中心。FastVLM 用 FastViTHD 编码器优化高分辨率图像的首 Token 延迟；SmolVLM2 把体积压到 256M 并支持视频。本页比较的是有据可查的内容，而不是某张基准表的暗示。
全部对比
| 项目 | FastVLM | SmolVLM2 |
|---|---|---|
| 开发方 | Apple 研究人员（CVPR 2025） | Hugging Face（HuggingFaceTB） |
| 规模 | 0.5B · 1.5B · 7B | 256M · 500M · 2.2B |
| 视觉编码器 | FastViTHD 混合编码器；高分辨率下视觉 token 更少 | SigLIP 系编码器，配合 pixel-shuffle token 压缩 |
| 图像输入 | 是 | 是 |
| 视频输入 | 官方模型不支持（应用按帧逐一处理） | 支持——256M、500M、2.2B 的 Video-Instruct 版本 |
| 多图提示 | 官方示例为单图提示 | 是 |
| 浏览器（WebGPU） | 0.5B 可通过 onnx-community/FastVLM-0.5B-ONNX（本站 Playground） | SmolVLM 256M/500M 有 Transformers.js Demo；SmolVLM2 的 ONNX 以模型卡为准 |
| MLX / Apple Silicon | 官方 iOS/macOS MLX 应用；mlx-vlm | 发布当天即支持 MLX（Python 与 Swift） |
| 许可 | Apple ML Research 许可（请阅读条款） | Apache 2.0 |
| 主要卖点 | 1152 像素下比 LLaVA-OneVision-0.5B 的 TTFT 最高快 85 倍（Apple） | 最小的可处理视频的 VLM；500M 在视频上接近 2.2B（Hugging Face） |
核对于 2026-09-17
选择摘要
- 需要处理高分辨率截图、收据与文档且重视首 Token 延迟时选 FastVLM，尤其在 Apple 硬件上。
- 需要视频、多图提示、500M 以下模型或 Apache 2.0 许可时选 SmolVLM2。
- 两者最小规模都能在浏览器运行；FastVLM-0.5B 可以在本站立即测试。
选择 SmolVLM2 的情况
- 需要短视频理解或每次提示多张图片
- 内存极其紧张（256M–500M）
- 商业产品需要简单明确的许可
如何阅读这张表
两个系列的公开分数来自不同论文、提示词与评测代码。不要用合并后的表格给它们排名；请在同一分辨率和设备上用自己的图片运行两者。
常见问题
SmolVLM2 比 FastVLM 更准确吗？
没有可直接对照的公开比较。Apple 表格中 FastVLM-0.5B 的 DocVQA 为 82.5、TextVQA 为 64.5；SmolVLM2 的模型卡报告的是自己的测试集。请用你的数据测试。
浏览器里哪个更快？
取决于 GPU、量化方式与图片大小。用本站的设备基准测试 FastVLM-0.5B，再在同一台机器上与 SmolVLM 的 Demo 比较。