← Tüm modellerMODEL TESTİ

Ministral 3 8B çalıştırabilir miyim?

Mistral AI imzalı Ministral 3 8B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 8 GB RAM ister (4.9 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. NVIDIA RTX 3060 12GB üzerinde yaklaşık ~63 tok/s bekleyebilirsin.

Donanım sinyallerin okunuyor…

Gerçek dünya notları

Ministral 3 8B, Mistral'in 2025 sonunda çıkardığı küçük, her işi gören yerel model yorumu; hem sohbeti hem de görselleri aynı 8B'lik pakette hallediyor. 4-bit quant'ta yaklaşık 4.9 GB tutuyor, yani 8 GB'lık bir GPU'ya bol bol sığıyor ve herhangi bir Apple Silicon Mac'in birleşik belleğinde rahatça çalışıyor. 8 GB minimum RAM rakamı yalnızca ağırlıklar için dürüst bir değer; bu da modeli iş istasyonu gerektiren bir şey olarak değil, bir dizüstüde ya da ucuz ikinci el bir GPU'da gerçekçi bir tercih olarak konumlandırıyor.

Günlük kullanımda hızlı hissettiriyor. RTX 3060'ta 4-bit'te saniyede yaklaşık 63 token bekleyebilirsiniz, RTX 4090 bunu kabaca 177'ye çıkarıyor, M serisi Max ise 72 civarında oturuyor; hepsi de akan bir yanıtı okuyabileceğinizden daha hızlı. Asıl manşet 256K bağlam penceresi, ama bunu varsayılan değil bir tavan olarak görün. 128K bağlamda toplam bellek ayak izi yaklaşık 21.7 GB'a tırmanıyor; bu da 8 GB'lık bir kartın tutabileceğinin çok ötesinde. Bu yüzden uzun pencereyi destekleyecek VRAM'iniz yoksa çalışma bağlamını birkaç bin token ile sınırlı tutun.

Kardeşleri arasında ortayı buluyor: Mistral Nemo 12B, daha büyük modeli kaldırabiliyorsanız zor akıl yürütme için genelde daha fazla alan tanıyor; Mistral 7B ise bellek kısıtlıyken daha yalın bir yedek. Ministral 3 8B'nin öne çıkan özelliği, görsel yeteneğin de aynı küçük ayak izine sığması; böylece daha ağır bir çok kipli (multimodal) modele geçmeden görüntü anlama elde ediyorsunuz. Apache 2.0 lisansıyla geliyor; bu da onu sağlayıcıya özel hiçbir bağ olmadan ticari olarak ve üretimde kullanabileceğiniz anlamına geliyor — bu kadar yetenekli bir model için gerçekten temiz bir lisans.

Teknik özellikler

Parametre8B
Bağlam penceresi256K token
SağlayıcıMistral AI
LisansApache 2.0
Çıkış2025-12
En iyi olduğu alanSohbet, Görüntü

Nicemlemeye göre boyut

NicemlemeBit/ağırlıkİndirmeMin RAMKalite
Q2_K3.353.4 GB6 GBBelirgin kayıp
Q4_K_MÖnerilen4.854.9 GB8 GBÖnerilen
Q5_K_M5.655.7 GB12 GBYüksek
Q8_08.58.5 GB16 GBOrijinale yakın
F161616.0 GB24 GBOrijinal

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

BağlamKV önbelleği (tahmini)Toplam bellek (Q4)
4K token~0.5 GB~5.4 GB
8K token~1.0 GB~5.9 GB
32K token~4.2 GB~9.1 GB
128K token~16.8 GB~21.7 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

DonanımBant genişliği~Hız
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

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-3:8b

Sık sorulan sorular