Der Reddit-Nutzer Ok-Type-7663 skizziert auf r/LocalLLaMA ein Konzept für ein hypothetisches SmolLM4-750M-Modell und adressiert damit eine wahrgenommene Lücke in Hugging Faces SmolLM-Familie. Die bestehende Reihe umfasst SmolLM2 mit 135M, 360M und 1.7B Parametern sowie SmolLM3 mit 3B Parametern, das Multilingual-Support und Long-Context-Fähigkeiten bietet. Der Vorschlag zielt auf rund 750M Parameter, 16K Kontext, Causal-LM-Architektur, vollständig offene Gewichte und Trainingsdaten sowie Apache-2.0-Lizenzierung. Als Hauptsprachen sind Englisch und Spanisch vorgesehen. Als mögliche Trainings-Datasets werden u.a. smollm-corpus, fineweb-edu, finemath, stack-edu, smoltalk2, cosmopedia und OpenThoughts-114k genannt. Das erklärte Ziel ist kein Wettbewerb mit 3B-Modellen, sondern ein praktisch einsetzbares, sauberes Modell für schwache Hardware, Studenten und Hobbyisten. Der Post fragt die Community explizit, ob die 750M-Klasse sinnvoll ist, ob 16K Kontext realistisch wäre und welcher Fokus (Chat, Coding, Reasoning, Multilingual) Priorität haben sollte.