Kleinere Alternativen
Modelle, die weniger Speicher als Ministral 3 14B brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.
Ministral 3 14B
Vision
Mistral AI · 14B · Dense
Ministral 3 14B ist ein 14B-Modell von Mistral AI mit 256K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 9,2 GB; mit 13 GB bleibt Luft für lange Chats.
Quantisierungsoptionen
| Quant. | Bits | Speicher | Qualität | Auf deiner Hardware |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Spürbar schlechter | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Etwas Verlust | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Gut | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Gut | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Fast original | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Fast original | … |
| F16 | 16 | — | Original | … |
Speicher nach Kontextlänge
In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.
| Kontext | Kontext-Cache | Gesamt |
|---|---|---|
| 4K | 0,6 GB | 8,6 GB |
| 8K | 1,3 GB | 9,2 GB |
| 32K | 5 GB | 13 GB |
| 128K | 20 GB | 28 GB |
| 256K | 40 GB | 48 GB |
Nächste Schritte
Vergleiche es mit
Bewertete Modelle ähnlicher Größe, nebeneinander auf deinem Gerät.
Die kleinste Hardware, auf der es gut läuft
Desktop-Geräte mit dem wenigsten Speicher, die Ministral 3 14B bei Q4_K_M Note A oder S geben.
Kann ich Ministral 3 14B lokal ausführen?
Kann ich Ministral 3 14B lokal ausführen?
Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 9,2 GB frei hat. Öffne diese Seite auf dem Rechner, um die Note für deine Hardware zu sehen, und starte es mit llama.cpp, Ollama oder LM Studio.
Wie viel Speicher braucht Ministral 3 14B?
Etwa 9,2 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 14,9 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.