Standard ML（SML），是一个函数式、指令式、模块化。它流行于编译器作者和编程语言研究者和自动定理证明研究者之中。
Standard ML是ML的现代方言，ML是用于（可计算函数逻辑）定理证明计划的编程语言。Standard ML在广泛使用的语言之中与众不同，源于它具有正式规定《The Definition of Standard ML》
，给出了语言的和操作语义。
实现
存在很多SML实现，包括：
标准：
- Standard ML of New Jersey（缩写为SML/NJ），由普林斯顿大学和贝尔实验室在1986年开始联合开发的实现，是一个完全的编译器，具有关联的库、工具、交互式外壳和文档，还支持Concurrent ML。
- MLton，是一个编译器，它产生相比其他ML实现非常快的代码。
- ML Kit，由爱丁堡大学的等人在1989年发起开发，是一个非常紧密的基于了标准定义的实现，它集成了具有的垃圾收集器，内存分配指令由编译器推论，可以停用垃圾收集器来支持实时应用。
- Poly/ML，由剑桥大学的David Matthews开发，是一个Standard ML的完全的实现，它产生快速代码并支持多核硬件（通过Posix线程）；它的运行时间系统，进行并行垃圾收集和不可变子结构的在线共享。
- HaMLet，由的Andreas Rossberg编写，是一个SML解释器，意图成为精确且无障碍的标准定义参考实现。
- Moscow ML，是一个轻量级实现，基于了CAML Light运行时引擎。
*LunarML，产生Lua/JavaScript代码的Standard ML编译器。
派生：
- SML#，是日本东北大学开发的SML家族新语言，提供了记录多态性和C语言互操作性。它是常规的本机编译器，名字的“#”号不暗示着要在.NET框架上运行。
- ，Alice ML是萨尔兰大学开发的基于Standard ML的函数式编程语言，它增加了惰性求值、并发性（多线程和通过远程过程调用的分布式计算）和约束编程特征。
- SOSML，是用TypeScript写的SML实现，可以直接运行在web浏览器内。它实现了大多数SML语言和选择的部份SML基本库。
研究：
- Isabelle/ML，剑桥大学的开发的Isabelle，将并行Poly/ML集成入交互式定理证明器，它具有一个高端的IDE（基于了jEdit），用于官方Standard ML（SML'97）、Isabelle/ML方言和这个证明语言。开始于Isabelle2016，它还有一个源代码级的ML的调试器。
- CakeML，是一个基于了SML实质性子集的语言，它实现为x86-64机器码的REPL，带有正式验证的运行时间库和到汇编代码的转换。
- TILT，是一个完全验证了的SML编译器，它使用有类型的中间语言来优化代码和确保正确性，并可以编译成。
- 系统实现一个版本的SML，还有、可选的Common Lisp和Prolog，允许混合语言编程。
所有这些实现都是开源的并可自由的获得。其中多数用SML实现了自身。不再有任何商业SML实现。
使用SML的项目
证明辅助器、Isabelle、和是用Standard ML写成。它还用于编译器制作和集成电路设计比如ARM。
参见
- OCaml
- F#
引用
外部链接
- [http://sml-family.org Standard ML Family GitHub Project]
- [https://www.cs.cmu.edu/~rwh/isml/book.pdf Programming in Standard ML]
- [https://github.com/standardml/cmlib cmlib － A basic library of algorithms and data structures (a la NJlib)]
- [https://smlhelp.github.io/book/ SML Help]
- [https://github.com/i4ki/awesome-sml Awesome Standard ML]
- [http://www.dcs.ed.ac.uk/home/stg/NOTES/notes.html Programming in Standard ML '97: An On-line Tutorial]
- [http://courses.cs.washington.edu/courses/cse341/13sp/ CSE341: Programming Languages], Dan Grossman, University of Washington.
- [https://www.cs.tufts.edu/comp/105-2020f/readings/ml.html COMP 105 pages: Learning Standard ML]
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