← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

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

Параметры14B
Контекстное окно256K токенов
РазработчикMistral AI
ЛицензияApache 2.0
Дата выхода2025-12
Лучше всего дляЧат, Изображения

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.355.9 GB12 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.858.5 GB16 GBРекомендуется
Q5_K_M5.659.9 GB16 GBВысокое
Q8_08.514.9 GB24 GBПочти оригинал
F161628.0 GB48 GBОригинал

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

КонтекстKV-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

ЖелезоПропускная способность~Скорость
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~36 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~101 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~10 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~27 tok/s
Apple M-series Max410 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

Частые вопросы