Ministral 3 8Bは動く?
Mistral AIのMinistral 3 8Bは、推奨の4bit量子化で約8 GBのRAMが必要です(ダウンロードは4.9 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 ~63 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 8B は、小型で何でもこなすローカルモデルに対する Mistral の2025年後半の回答で、チャットとビジョンの両方を同じ 8B のパッケージで処理します。4-bit 量子化ではおよそ 4.9 GB に収まるため、8 GB の GPU に余裕をもって載りますし、Apple Silicon Mac ならユニファイドメモリの中で快適に動作します。最低 8 GB という RAM の数字は重み単体に対する正直な値で、これによりワークステーションを用意しなくても、ノート PC や中古の安価な GPU でも現実的に選べるモデルになっています。
日常的に使うと動作は軽快に感じられます。RTX 3060 では 4-bit でおよそ 63 tok/s が期待でき、4090 ならおよそ 177、M シリーズの Max では 72 前後で、いずれもストリーミングされる応答を読む速度より速いです。目玉は 256K のコンテキストウィンドウですが、これはデフォルトではなく上限と捉えてください。128K のコンテキストではメモリ使用量の合計がおよそ 21.7 GB まで上がり、8 GB のカードが扱える範囲をはるかに超えます。長いウィンドウを支えるだけの VRAM がない限り、作業に使うコンテキストは数千トークンに抑えておきましょう。
兄弟モデルと比べると、ちょうど中間に位置します。より大きなモデルを動かせるなら、Mistral Nemo 12B のほうが難しい推論への余力が一般に大きく、メモリが厳しい場面では Mistral 7B がより軽量な代替になります。Ministral 3 8B の際立った特徴は、同じ小さなフットプリントの中にビジョンが収まっている点で、より重いマルチモーダルモデルに乗り換えることなく画像理解が得られます。ライセンスは Apache 2.0 で提供されており、プロバイダー固有の制約なしに商用利用も本番環境での利用も可能です。これだけの能力を持つモデルとしては、本当にクリーンなライセンスと言えます。
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 | 3.4 GB | 6 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 4.9 GB | 8 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.7 GB | 12 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 8.5 GB | 16 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 16.0 GB | 24 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 | ~0.5 GB | ~5.4 GB |
| 8K トークン | ~1.0 GB | ~5.9 GB |
| 32K トークン | ~4.2 GB | ~9.1 GB |
| 128K トークン | ~16.8 GB | ~21.7 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 | ~63 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~177 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~18 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~47 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~72 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~11 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-3:8b