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Posso rodar o Ministral 3 3B?

O Ministral 3 3B, da Mistral AI, precisa de cerca de 4 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 1.8 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~168 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Ministral 3 3B é a resposta da Mistral para a pergunta "qual é o menor modelo que ainda parece um assistente de verdade?". Com 3B de parâmetros, ele foi feito para chat e tarefas leves de visão em hardware que você já tem. Um quant de 4 bits fica em torno de 1.8 GB, e dá para reduzir a build q2 para 1.3 GB se você estiver realmente sem espaço. Com um mínimo de 4 GB de RAM, ele roda num notebook de entrada, numa GPU antiga de 4 GB ou em qualquer Mac com Apple Silicon sem você se preocupar com memória. É o modelo que você escolhe quando um maior não cabe.

No uso diário, a velocidade é o destaque. Numa RTX 3060 você vê cerca de 168 tokens por segundo, um M-series Max chega perto de 192, e uma 4090 atinge uns 471 - tudo muito mais rápido do que você consegue ler, então as respostas parecem instantâneas. Só com CPU em DDR5 ainda dá conta de uns 28 tok/s, viável para trabalho em lote. A janela de contexto é generosa, de 256K, mas trate isso como um teto. Encher esse contexto fica caro rápido: com 128K de contexto, a carga total de memória sobe para cerca de 12.6 GB, bem acima da pegada do próprio modelo, então mantenha o contexto de trabalho modesto em máquinas pequenas.

Sendo honesto, em 3B você troca um pouco de profundidade por essa velocidade e pegada minúscula. O Mistral 7B geralmente se sai melhor em raciocínio mais difícil e cadeias de instruções mais longas, e o Mistral Nemo 12B abre ainda mais vantagem se você tiver memória de sobra. Onde o Ministral 3 3B vence é na combinação de throughput puro com o fato de também lidar com visão, algo que os Mistrals maiores, voltados só para chat, não fazem. Ele vem sob licença Apache 2.0, então você pode usá-lo comercialmente sem nenhuma amarra. Para um modelo pequeno rápido, gratuito e faz-tudo, ele merece seu lugar.

Especificações

Parâmetros3B
Janela de contexto256K tokens
FornecedorMistral AI
LicençaApache 2.0
Lançamento2025-12
Ideal paraChat, Visão

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.351.3 GB4 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.851.8 GB4 GBRecomendada
Q5_K_M5.652.1 GB6 GBAlta
Q8_08.53.2 GB6 GBQuase original
F16166.0 GB12 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória total (Q4)
4K tokens~0.3 GB~2.1 GB
8K tokens~0.7 GB~2.5 GB
32K tokens~2.7 GB~4.5 GB
128K tokens~10.8 GB~12.6 GB

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~168 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~471 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~47 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~126 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~192 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~28 tok/s

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Rode localmente

O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:

ollama run ministral-3:3b

Perguntas frequentes

Requisitos de sistema do Ministral 3 3B — Posso rodar localmente?