Ministral 3 3Bは動く?
Mistral AIのMinistral 3 3Bは、推奨の4bit量子化で約4 GBのRAMが必要です(ダウンロードは1.8 GB)。あなたのハードウェアを下で即チェック — データは一切ブラウザの外に出ません。 NVIDIA RTX 3060 12GBならおよそ ~168 tok/s が目安です。
ハードウェア情報を読み取っています…
実際の使用メモ
Ministral 3 3B は、「実用的なアシスタントとして成立する最小のモデルはどこまで小さくできるか」という問いに対する Mistral の回答です。3B パラメータという規模で、すでに手元にあるハードウェア上でのチャットと軽量なビジョン処理を想定して作られています。4-bit 量子化版は約 1.8 GB に収まり、本当に余裕がない環境なら q2 ビルドで 1.3 GB まで切り詰められます。最小 4 GB の RAM フットプリントで、エントリークラスのノート PC、古い 4 GB の GPU、あるいはメモリを気にせず使える Apple Silicon Mac でも動作します。より大きなモデルが載らないときに手を伸ばす一台です。
日常的に使ううえで最大の見どころは速度です。RTX 3060 でおよそ 168 tok/s、M シリーズの Max で約 192、4090 では約 471 tok/s に達します。いずれも読む速さをはるかに上回るため、応答は瞬時に返ってくる感覚です。DDR5 の CPU のみでも約 28 tok/s は出るので、バッチ処理には十分使えます。コンテキストウィンドウは 256K と潤沢ですが、これはあくまで上限と捉えるべきです。埋め始めるとコストは急に膨らみ、128K のコンテキストでは総メモリ負荷が約 12.6 GB まで上昇し、モデル本体のフットプリントを大きく超えます。小型マシンでは実作業のコンテキストを控えめに保ってください。
正直なところ、3B では速度と極小フットプリントと引き換えに、ある程度の深さを犠牲にしています。難しい推論や長い指示の連鎖では Mistral 7B のほうが概して安定し、メモリに余裕があれば Mistral Nemo 12B がさらに一歩抜きん出ます。Ministral 3 3B が勝るのは、生のスループットと、チャット専用の大型 Mistral には備わっていないビジョン処理を兼ね備えている点です。ライセンスは Apache 2.0 で提供されるため、制約なしに商用利用できます。高速で無料、何でもこなせる小型モデルを求めるなら、十分にその座に値する一台です。
スペック
量子化別サイズ
| 量子化 | ビット/重み | ダウンロード | 必要RAM | 品質 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 1.3 GB | 4 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 1.8 GB | 4 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 2.1 GB | 6 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 3.2 GB | 6 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 6.0 GB | 12 GB | オリジナル |
サイズはパラメータ数×ビット/重みからの推定値です。実際のGGUFビルドとは多少異なります。 · データ更新日: 2026-06-11 · 数値の算出方法 →
コンテキスト長別の必要メモリ
| コンテキスト | KVキャッシュ(推定) | 合計メモリ(Q4) |
|---|---|---|
| 4K トークン | ~0.3 GB | ~2.1 GB |
| 8K トークン | ~0.7 GB | ~2.5 GB |
| 32K トークン | ~2.7 GB | ~4.5 GB |
| 128K トークン | ~10.8 GB | ~12.6 GB |
KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増えます — 4Kで収まるモデルでも32Kではメモリ不足になることがあります。推定はgrouped-query attention使用時のFP16キャッシュを前提としており、実際の使用量はランタイムによって異なります。
ハードウェア別の推定速度
| ハードウェア | 帯域幅 | 速度の目安 |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~168 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~471 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~47 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~126 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~192 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~28 tok/s |
トークン生成はメモリ帯域幅に律速されます:tok/s ≈ 帯域幅 × 0.85 ÷ Q4でのモデルサイズ。実際の数値はランタイムやコンテキスト長によって変わります。
ローカルで動かす
いちばん簡単なのはOllama — コマンド1つでチャットを始められます:
ollama run ministral-3:3b