Могу ли я запустить Ministral 3 14B?
Модели Ministral 3 14B от Mistral AI нужно около 16 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 8.5 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~36 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.
Считываем характеристики вашего железа…
Заметки из практики
Ministral 3 14B — это среднеразмерная модель Mistral, вышедшая в декабре 2025 года: плотная сеть на 14B параметров, которая вдобавок работает с изображениями. Поэтому её стоит брать, когда нужна одна локальная модель, которая и общается, и читает картинки, без необходимости держать два отдельных чекпойнта. В 4-битной квантизации она занимает около 8.5 GB — чуть больше, чем комфортно помещается на карту с 8 GB, но в самый раз для 12 GB RTX 3060 или любого Mac на Apple Silicon с 16 GB единой памяти и выше. Если совсем впритык, 2-битная сборка ужимается примерно до 5.9 GB; сборка q8 ближе к 15 GB.
В повседневной работе для своего размера она ощущается шустрой. На RTX 3060 12 GB вы получите около 36 токенов в секунду на 4-битной версии — заметно быстрее скорости чтения, а RTX 4090 разгоняет её примерно до 101 tok/s. M-серии Max выдаёт около 41 tok/s. Окно контекста 256K — это громкая цифра, но относитесь к ней как к потолку, а не значению по умолчанию: даже на 128K общий объём памяти вырастает примерно до 30 GB, когда заполняется KV-кэш, что заметно превышает возможности одного устройства с 12 GB или 16 GB. Держите рабочий контекст в пределах нескольких тысяч токенов, если только у вас нет запасной карты на 24 GB и больше.
На фоне соседей Ministral 3 14B обычно превосходит более старых родственников вроде Mistral 7B и Mistral Nemo 12B на сложных, многошаговых запросах — просто за счёт того, что она крупнее и новее, тогда как OLMo 2 13B остаётся альтернативой с полностью открытыми данными, если воспроизводимость для вас важнее голой мощности. Её главное преимущество — встроенная поддержка зрения при таком размере и при этом действительно пригодная для работы скорость. А лицензия — самая простая часть: Apache 2.0, так что вы можете использовать модель в коммерческих целях и в продакшене без специфичных для провайдера ограничений.
Характеристики
Размер по квантизации
| Квантизация | Бит/вес | Загрузка | Мин. RAM | Качество |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 5.9 GB | 12 GB | Заметная потеря |
| Q4_K_MРекомендуется | 4.85 | 8.5 GB | 16 GB | Рекомендуется |
| Q5_K_M | 5.65 | 9.9 GB | 16 GB | Высокое |
| Q8_0 | 8.5 | 14.9 GB | 24 GB | Почти оригинал |
| F16 | 16 | 28.0 GB | 48 GB | Оригинал |
Размеры рассчитаны как число параметров × бит на вес; реальные сборки GGUF немного отличаются. · Данные обновлены: 2026-06-11 · Как мы считаем эти цифры →
Память в зависимости от длины контекста
| Контекст | KV-кэш (оценка) | Всего памяти (Q4) |
|---|---|---|
| 4K токенов | ~0.7 GB | ~9.2 GB |
| 8K токенов | ~1.3 GB | ~9.8 GB |
| 32K токенов | ~5.4 GB | ~13.9 GB |
| 128K токенов | ~21.6 GB | ~30.1 GB |
KV-кэш растёт вместе с длиной контекста — модель, которая помещается при 4K, может упереться в нехватку памяти при 32K. Оценки предполагают FP16-кэш с grouped-query attention; реальное потребление зависит от рантайма.
Оценка скорости по железу
| Железо | Пропускная способность | ~Скорость |
|---|---|---|
| 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 |
Генерация токенов упирается в пропускную способность памяти: tok/s ≈ пропускная способность × 0,85 ÷ размер модели при Q4. Реальные цифры зависят от рантайма и длины контекста.
Запустите локально
Проще всего через Ollama — одна команда, и можно общаться:
ollama run ministral-3:14b