Mistral AI14B~9 GB VRAM przy Q4_K_M

Ministral 3 14B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

The largest Ministral 3 and the one with a hard reasoning number: the 14B reasoning variant scores 85% on AIME 2025. 9.3 GB at Q4_K_M fits a 12 GB card. Vision-capable, 128K context, Apache 2.0.

Ministral 3 14B potrzebuje około 9 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika84
Kreatywność79
Kod80

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.

Kwant.VRAMSzybkość (szac.)Dopasowanie
Q2_K
2.63 bpw
5.4 GB~108 tok/sMieści się
Q3_K_M
3.41 bpw
6.8 GB~91 tok/sMieści się
Q4_K_M
4.83 bpw
9.3 GB~70 tok/sMieści się
Q5_K_M
5.67 bpw
10.7 GB~61 tok/sMieści się
Q6_K
6.56 bpw
12.3 GB~55 tok/sMieści się
Q8_0
8.50 bpw
15.7 GB~44 tok/sMieści się
F16
16.00 bpw
28.8 GB~4 tok/sCzęściowo w RAM

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Ministral 3 14B →

Uruchom Ministral 3 14B

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Ministral 3 14B, to Intel Arc B580 (12 GB).

Kup ten sprzęt Intel Arc B580 12GB — 12 GB VRAM · 190 W board powerUruchom w chmurze RTX 4090 w RunPod — od $0.34/godz. · stawka sprawdzona 2026-07

lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.
Intel Arc B580 12GB
12 GB VRAM · 190 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Jak uruchomić Ministral 3 14B

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

ollama run ministral-3:14b

Specyfikacja

Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.

Parametry
14 Billion
Okno kontekstu
131,072
Architektura
Dense Transformer (vision)
Dostawca
Mistral AI
Licencja
Apache 2.0
Practical deployment
Laptop
Określono przy
Q4_K_M
RAM systemowy
16 GB
Rekord zaktualizowany
2026-09-06
LicencjaApache-2.0Użycie komercyjne dozwolone

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

Jakość i zastosowania

Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.

Najlepszy doreasoninggeneral purposemultimodalcoding
BenchmarkWynikŹródło
AIME 202585 / 100 %deklaracja producenta · https://mistral.ai/news/mistral-3/

Czy uruchomię Ministral 3 14B na moim GPU?

Inne rozmiary Ministral 3

Ministral 3 14B — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Ministral 3 14B need?

About 9 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does Ministral 3 14B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. Ministral 3 14B needs about 9 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 70 tokens/sec.

How do I run Ministral 3 14B locally?

Install Ollama and run `ollama run ministral-3:14b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does Ministral 3 come in?

Ministral 3 3B (3 GB), Ministral 3 8B (6 GB), Ministral 3 14B (9 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.