← Todos os modelosVERIFICAÇÃO DE MODELO

Posso rodar o Ministral 3 8B?

O Ministral 3 8B, da Mistral AI, precisa de cerca de 8 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 4.9 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~63 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Ministral 3 8B é a aposta da Mistral, lançada no fim de 2025, naquele modelo local pequeno que faz de tudo, e ele dá conta tanto de chat quanto de visão no mesmo pacote de 8B. Em quantização de 4 bits, fica em torno de 4.9 GB, então cabe numa GPU de 8 GB com folga e roda tranquilo na memória unificada de qualquer Mac com Apple Silicon. O mínimo de 8 GB de RAM é honesto só para os pesos, o que torna o modelo uma escolha realista para um notebook ou uma GPU barata de segunda mão, em vez de algo que exige uma workstation.

No dia a dia ele parece rápido. Numa RTX 3060 dá para esperar cerca de 63 tokens por segundo em 4 bits, uma 4090 leva isso a aproximadamente 177, e um M-series Max fica perto de 72, todos mais rápidos do que você consegue ler a resposta em streaming. O destaque é a janela de contexto de 256K, mas trate isso como um teto, não como o padrão. Com 128K de contexto, o uso total de memória sobe para cerca de 21.7 GB, bem além do que uma placa de 8 GB comporta, então mantenha o contexto de trabalho em alguns milhares de tokens, a menos que você tenha VRAM para sustentar a janela longa.

Frente aos irmãos, ele fica no meio-termo: o Mistral Nemo 12B em geral tem mais fôlego para raciocínios mais difíceis, se você puder bancar o modelo maior, enquanto o Mistral 7B é a alternativa mais enxuta quando a memória está apertada. O traço que diferencia o Ministral 3 8B é que a visão cabe no mesmo footprint pequeno, então você ganha entendimento de imagens sem precisar pular para um modelo multimodal mais pesado. Ele vem sob a licença Apache 2.0, o que significa que você pode usá-lo comercialmente e em produção sem amarras específicas do provedor, uma licença realmente limpa para um modelo tão capaz.

Especificações

Parâmetros8B
Janela de contexto256K tokens
FornecedorMistral AI
LicençaApache 2.0
Lançamento2025-12
Ideal paraChat, Visão

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.353.4 GB6 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.854.9 GB8 GBRecomendada
Q5_K_M5.655.7 GB12 GBAlta
Q8_08.58.5 GB16 GBQuase original
F161616.0 GB24 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória total (Q4)
4K tokens~0.5 GB~5.4 GB
8K tokens~1.0 GB~5.9 GB
32K tokens~4.2 GB~9.1 GB
128K tokens~16.8 GB~21.7 GB

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
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

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Rode localmente

O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:

ollama run ministral-3:8b

Perguntas frequentes