← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

Могу ли я запустить Ministral 3 8B?

Модели Ministral 3 8B от Mistral AI нужно около 8 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 4.9 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~63 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.

Считываем характеристики вашего железа…

Заметки из практики

Ministral 3 8B — это вышедший в конце 2025 года вариант небольшой универсальной локальной модели от Mistral, и в одном пакете на 8B он справляется и с чатом, и с распознаванием изображений. В 4-битной квантизации модель занимает около 4.9 GB, поэтому она с запасом помещается на видеокарту с 8 GB и спокойно работает в единой памяти на любом Mac с Apple Silicon. Указанные минимальные 8 GB RAM честно отражают вес самих весов модели, что делает её реалистичным выбором для ноутбука или недорогой б/у видеокарты, а не чем-то, под что нужна рабочая станция.

В повседневной работе модель ощущается быстрой. На RTX 3060 в 4-битном режиме можно рассчитывать примерно на 63 токена в секунду, на 4090 это вырастает до приблизительно 177, а M-series Max держится около 72 — и всё это быстрее, чем вы успеваете читать потоковый ответ. Главная цифра — окно контекста на 256K, но воспринимайте её как потолок, а не как значение по умолчанию. При 128K контекста полный объём памяти поднимается примерно до 21.7 GB, что заметно больше, чем вмещает карта на 8 GB, поэтому держите рабочий контекст в пределах нескольких тысяч токенов, если у вас нет достаточного объёма VRAM под длинное окно.

На фоне родственных моделей Ministral 3 8B занимает промежуточное положение: у Mistral Nemo 12B обычно больше запаса для сложных рассуждений, если вы можете позволить себе более крупную модель, тогда как Mistral 7B — более лёгкий запасной вариант, когда памяти в обрез. Главная особенность Ministral 3 8B в том, что распознавание изображений умещается в тот же небольшой объём, так что вы получаете понимание изображений, не переходя на более тяжёлую мультимодальную модель. Она поставляется под лицензией Apache 2.0, а значит её можно использовать коммерчески и в продакшене без привязанных к конкретному провайдеру условий — действительно чистая лицензия для модели такого уровня.

Характеристики

Параметры8B
Контекстное окно256K токенов
РазработчикMistral AI
ЛицензияApache 2.0
Дата выхода2025-12
Лучше всего дляЧат, Изображения

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.353.4 GB6 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.854.9 GB8 GBРекомендуется
Q5_K_M5.655.7 GB12 GBВысокое
Q8_08.58.5 GB16 GBПочти оригинал
F161616.0 GB24 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~0.5 GB~5.4 GB
8K токенов~1.0 GB~5.9 GB
32K токенов~4.2 GB~9.1 GB
128K токенов~16.8 GB~21.7 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~63 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~177 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~18 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~47 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~72 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~11 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-3:8b

Частые вопросы

Могу ли я запустить Ministral 3 8B? — Системные требования