هل يمكنني تشغيل Ministral 3 14B؟
يحتاج Ministral 3 14B من Mistral AI إلى نحو 16 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 8.5 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~36 tok/s على NVIDIA RTX 3060 12GB.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
Ministral 3 14B هو نموذج Mistral متوسط الحجم الصادر في ديسمبر 2025، وهو شبكة كثيفة بـ 14B من المعاملات تتعامل أيضًا مع الرؤية، ما يجعله الخيار الأمثل حين تريد نموذجًا محليًا واحدًا يحاور ويقرأ الصور دون الحاجة إلى التوفيق بين نقطتي تحقّق (checkpoints) منفصلتين. عند تكميم 4-bit يستقر حجمه عند نحو 8.5 GB، أي أكبر بقليل مما تستوعبه بطاقة بسعة 8 GB بأريحية، لكنه يعمل بسلاسة على بطاقة RTX 3060 بسعة 12 GB أو أي جهاز Mac بمعالج Apple Silicon يملك 16 GB من الذاكرة الموحّدة أو أكثر. وإن كنت مضغوطًا في المساحة، فبإمكانك النزول إلى بناء 2-bit ليتقلّص إلى نحو 5.9 GB؛ أما بناء q8 فهو أقرب إلى ~15 GB.
في الاستخدام اليومي يبدو سريعًا قياسًا إلى حجمه. على بطاقة RTX 3060 بسعة 12 GB ستحصل على نحو 36 tok/s عند 4-bit، وهي سرعة تفوق سرعة القراءة بأريحية، بينما ترفعها RTX 4090 إلى ما يقارب ~101 tok/s. ويستقر معالج M-series Max قرب ~41 tok/s. نافذة السياق بسعة 256K هي الرقم اللافت، لكن تعامل معها بوصفها سقفًا لا قيمة افتراضية: فحتى عند 128K ترتفع الذاكرة الإجمالية إلى نحو ~30 GB بمجرد امتلاء الـ KV cache، وهو ما يتجاوز بكثير جهازًا واحدًا بسعة 12 GB أو 16 GB. أبقِ سياق العمل عند بضعة آلاف من الرموز ما لم تكن لديك بطاقة فائضة بسعة 24 GB أو أكثر.
في مقارنته بنظرائه، يتفوّق Ministral 3 14B عمومًا على إخوته الأقدم مثل Mistral 7B وMistral Nemo 12B في المطالبات الأصعب متعددة الخطوات، وذلك ببساطة لكونه أكبر وأحدث، في حين يبقى OLMo 2 13B هو البديل المفتوح البيانات بالكامل إن كانت قابلية إعادة الإنتاج أهم لديك من القدرة الخام. أما ميزته البارزة فعلًا فهي قدرة الرؤية المدمجة عند هذا الحجم مع ملمح سرعة قابل للاستخدام حقًا. والرخصة هي الجزء السهل: Apache 2.0، فيمكنك استخدامه تجاريًا وفي الإنتاج دون أي قيود خاصة بمزوّد بعينه.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 5.9 GB | 12 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 8.5 GB | 16 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 9.9 GB | 16 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 14.9 GB | 24 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 28.0 GB | 48 GB | أصلية |
الأحجام تقديرات محسوبة من عدد المعاملات × عدد البتات لكل وزن؛ وتختلف نسخ GGUF الفعلية قليلاً. · آخر تحديث للبيانات: 2026-06-11 · كيف نحسب هذه الأرقام →
الذاكرة المطلوبة حسب طول السياق
| السياق | ذاكرة KV cache (تقديرياً) | إجمالي الذاكرة (Q4) |
|---|---|---|
| 4K رمز | ~0.7 GB | ~9.2 GB |
| 8K رمز | ~1.3 GB | ~9.8 GB |
| 32K رمز | ~5.4 GB | ~13.9 GB |
| 128K رمز | ~21.6 GB | ~30.1 GB |
تنمو ذاكرة KV cache مع طول السياق — فالنموذج الذي يتسع عند 4K قد تنفد ذاكرته عند 32K. التقديرات تفترض ذاكرة تخزين بدقة FP16 مع grouped-query attention؛ ويختلف الاستهلاك الفعلي حسب بيئة التشغيل.
السرعة التقديرية حسب العتاد
| العتاد | عرض النطاق | السرعة التقريبية |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~36 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~101 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~10 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~27 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~41 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~6 tok/s |
توليد الرموز محكوم بعرض نطاق الذاكرة: tok/s ≈ عرض النطاق × 0.85 ÷ حجم النموذج عند Q4. وتختلف الأرقام الفعلية حسب بيئة التشغيل وطول السياق.
شغّله محلياً
أسهل طريق هو Ollama — أمر واحد وتبدأ المحادثة:
ollama run ministral-3:14b