Ministral 3 14B çalıştırabilir miyim?
Mistral AI imzalı Ministral 3 14B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 16 GB RAM ister (8.5 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. NVIDIA RTX 3060 12GB üzerinde yaklaşık ~36 tok/s bekleyebilirsin.
Donanım sinyallerin okunuyor…
Gerçek dünya notları
Ministral 3 14B, Mistral'in Aralık 2025'te çıkardığı orta boy modeli: 14B parametreli yoğun (dense) bir ağ ve aynı zamanda görüntü de işliyor. Yani hem sohbet eden hem de görselleri okuyan tek bir yerel model isteyip iki ayrı checkpoint ile uğraşmak istemediğinizde tercih edeceğiniz model bu. 4-bit niceleme (quant) ile boyutu yaklaşık 8.5 GB'a oturuyor; bu da 8 GB'lık bir kartın rahatça taşıyabileceğinin biraz ötesinde ama 12 GB'lık bir RTX 3060'ta veya 16 GB ve üzeri birleşik belleğe sahip herhangi bir Apple Silicon Mac'te tam kıvamında. Eğer iyice sıkıştıysanız 2-bit sürüme inerek boyutu yaklaşık 5.9 GB'a düşürebilirsiniz; q8 sürümü ise 15 GB'a daha yakın.
Günlük kullanımda boyutuna göre hızlı hissettiriyor. RTX 3060 12 GB'da 4-bit ile saniyede yaklaşık 36 token göreceksiniz; bu da okuma hızının rahatça üzerinde. RTX 4090 ise bunu kabaca 101 tok/s seviyesine çıkarıyor. M serisi Max yaklaşık 41 tok/s civarında kalıyor. 256K bağlam penceresi öne çıkan rakam, ama bunu varsayılan değil bir tavan olarak görün: 128K'da bile KV cache dolduğunda toplam bellek yaklaşık 30 GB'a tırmanıyor ki bu tek bir 12 GB veya 16 GB cihazın çok ötesinde. Elinizde yedek olarak 24 GB üzeri bir kart yoksa çalışma bağlamını birkaç bin token ile sınırlı tutun.
Komşularıyla kıyaslandığında Ministral 3 14B, daha büyük ve daha yeni olması sayesinde Mistral 7B ve Mistral Nemo 12B gibi eski kardeşlerine kıyasla zorlu, çok adımlı promptlarda genellikle bir adım önde. OLMo 2 13B ise sizin için ham yetenekten çok tekrar üretilebilirlik (reproducibility) önemliyse tam-açık-veri alternatifi olarak duruyor. Asıl öne çıktığı nokta, bu boyutta yerleşik görüntü (vision) yeteneğini gerçekten kullanılabilir bir hız profiliyle sunması. Lisans tarafı ise işin kolay kısmı: Apache 2.0, yani sağlayıcıya özel hiçbir bağlayıcı şart olmadan ticari olarak ve üretimde kullanabilirsiniz.
Teknik özellikler
Nicemlemeye göre boyut
| Nicemleme | Bit/ağırlık | İndirme | Min RAM | Kalite |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 5.9 GB | 12 GB | Belirgin kayıp |
| Q4_K_MÖnerilen | 4.85 | 8.5 GB | 16 GB | Önerilen |
| Q5_K_M | 5.65 | 9.9 GB | 16 GB | Yüksek |
| Q8_0 | 8.5 | 14.9 GB | 24 GB | Orijinale yakın |
| F16 | 16 | 28.0 GB | 48 GB | Orijinal |
Boyutlar parametre sayısı × ağırlık başına bit üzerinden tahmindir; gerçek GGUF sürümleri biraz farklı olabilir. · Veri güncellemesi: 2026-06-11 · Bu sayıları nasıl hesaplıyoruz? →
Bağlam uzunluğuna göre bellek ihtiyacı
| Bağlam | KV önbelleği (tahmini) | Toplam bellek (Q4) |
|---|---|---|
| 4K token | ~0.7 GB | ~9.2 GB |
| 8K token | ~1.3 GB | ~9.8 GB |
| 32K token | ~5.4 GB | ~13.9 GB |
| 128K token | ~21.6 GB | ~30.1 GB |
KV önbelleği bağlam uzunluğuyla büyür — 4K'da sığan model 32K'da belleği doldurabilir. Tahminler grouped-query attention ile FP16 önbellek varsayar; gerçek kullanım çalışma ortamına göre değişir.
Donanıma göre tahmini hız
| Donanım | Bant genişliği | ~Hız |
|---|---|---|
| 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 |
Token üretimi bellek bant genişliğiyle sınırlıdır: tok/s ≈ bant genişliği × 0,85 ÷ Q4 model boyutu. Gerçek değerler çalışma ortamına ve bağlam uzunluğuna göre değişir.
Yerel çalıştır
En kolay yol Ollama — tek komutla sohbete başla:
ollama run ministral-3:14b