Ministral 3 14B Instruct
14BMistral Ministral 3
Apache 2.0 许可的 Ministral 3 较大尺寸指令模型,支持文本和图像输入。语言骨干有 40 层全注意力、8 个 128 维 KV 头,256K 上下文。参数量按官方配置重建语言模型计算,独立视觉编码器作为额外文件记录,不混入语言权重。长上下文和读图的运行内存均高于 GGUF 文件本身。各档位没有公布困惑度损失。
262K
最大上下文
3
量化变体
GGUF Q8_0
最佳质量
—
困惑度增幅(最佳档位)
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
| 格式 | 级别 | BPW | 显存 | PPL 损失 | 速度 | 来源 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GGUF | Q4_K_M | 4.88 | 9.3 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q5_K_M | 5.7 | 10.7 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q8_0 | 8.51 | 15.7 GB | — | — | 估算 |
每个体积对应哪个文件
文件大小不等于显存:显存一栏是计算器在 4K 上下文下的总量 —— 权重加 KV 缓存,再加 10% 的激活缓冲。两边的单位是有意不同的:文件大小用十进制 GB,和 Hugging Face 列表一致;显存一栏用 GiB(1024³ 字节),并在权重上多算 2%,所以 7.12 GB 的文件在那一栏里约是 6.8 GiB。仓库若带视觉投影(mmproj),它是另外下载的文件,两个数字都不含它。
- GGUF Q4_K_Mmistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512-GGUF · Ministral-3-14B-Instruct-2512-Q4_K_M.gguf · 8.24 GB (8,239,593,024 字节) · 另需视觉投影 0.88 GB · 2026-11-14 核对
- GGUF Q5_K_Mmistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512-GGUF · Ministral-3-14B-Instruct-2512-Q5_K_M.gguf · 9.62 GB (9,621,091,904 字节) · 另需视觉投影 0.88 GB · 2026-11-14 核对
- GGUF Q8_0mistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512-GGUF · Ministral-3-14B-Instruct-2512-Q8_0.gguf · 14.36 GB (14,359,836,224 字节) · 另需视觉投影 0.88 GB · 2026-11-14 核对
相似模型
与 Ministral 3 对比Ministral 3 3B Instruct
Mistral Ministral 3
Apache 2.0 许可的 Ministral 3 小型指令模型,支持文本和图像输入。语言骨干有 26 层全注意力,256K 上下文。语言参数量按官方配置重建,独立视觉编码器不计入该参数量,其字节数单独记录在各 GGUF 档位旁。读图估算须额外计入编码器,并将图像 token 计入上下文预算。各档位没有公布困惑度损失。
Ministral 3 8B Instruct
Mistral Ministral 3
Mistral 官方直接发布 GGUF,分 3B / 8B / 14B 与 Instruct、Reasoning 两种变体;其中 8B 在 Q4 下能装进 8GB 显卡并留出可用的上下文余量。34 层全部是标准全注意力,因此下方的显存估算与计算器的假设完全一致。各档位的质量损失官方未公布。
Qwen3-VL 8B Instruct
Alibaba Qwen3-VL
当代视觉语言模型,Q4 约 5.9GB,单张 8–12GB 卡仍可跑。没有 24GB 显卡的人做多模态的现实选择 —— 注意视觉编码器会额外占用显存,下方 KV cache 计算并未包含这部分。
Qwen3.5 9B
Alibaba Qwen3.5
Qwen 最新的小尺寸模型,8 到 16 GB 显卡的常见选择。32 层中只有 8 层保留会增长的 KV 缓存,所以在普通硬件上也能用长上下文。Q4_K_M 在 4K 下约需 6.6 GB,16K 下约 7.0 GB,8 GB 显卡就能从容运行;32K(7.5 GB)在 8 GB 卡上偏紧,10 GB 起才宽裕;用满 256K 窗口约需 15.2 GB。Q8_0 约需 10.4 GB,12 GB 起就很宽裕。Qwen3.5 的小尺寸默认关闭推理模式;它通过单独的视觉编码器读取图像。体积按已公布的 GGUF 文件大小计算,各档位的质量损失未公布。
在本地运行 Ministral 3 14B Instruct
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Ministral 3 14B Instruct 约需 9.3 GB —— 权重 7.8 GB、KV 缓存 0.63 GB、激活缓冲 0.8 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 12 GB 显卡 —— 共 10 张,RTX 3060 12G 起步;78 张卡中有 65 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 4.37 GB,总量来到 14.1 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 256K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 53 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 Ministral 3 14B Instruct 的 GGUF 格式,共 3 个档位(Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- Ministral 3 14B Instruct 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 9.3 GB,到 32K 时约 14.1 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
- Ministral 3 14B Instruct 能在 12GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 9.3 GB,在 RTX 3060 12G 上还剩 2.7 GB,本索引中 10 张 12 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 65 张可以。
- Ministral 3 14B Instruct 该用哪个量化档位?
- 该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 3 个档位是 Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-11-14 RSS → /zh/feed.xml