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Ministral 3 14B

Vision

Mistral AIMistral AI · 14B · Dense

Ministral 3 14B est un modèle de 14B de Mistral AI avec un contexte de 256K tokens. En Q4_K_M avec 8K de contexte, il demande environ 9,2 Go ; 13 Go laissent de la marge pour les longues conversations.

Hugging Face GGUF

Options de quantification

Quant.MémoireSur votre matériel
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Mémoire selon le contexte

En Q4_K_M. Le cache du contexte grandit à chaque token que le modèle garde en tête.

ContexteCache de contexteTotal
4K0,6 GB8,6 GB
8K1,3 GB9,2 GB
32K5 GB13 GB
128K20 GB28 GB
256K40 GB48 GB

Partager une vitesse mesurée

Lancez l’une de ces commandes et collez toute la sortie ci-dessous (ou seulement les tokens par seconde) :

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Publié anonymement et conservé. Aucun compte ni adresse stockés, seulement une empreinte qui change chaque jour pour limiter à dix envois par jour.

Pour aller plus loin

Puis-je faire tourner Ministral 3 14B en local ?

Puis-je faire tourner Ministral 3 14B en local ?

Oui, si votre GPU ou votre Mac dispose d'environ 9,2 Go libres en Q4_K_M. Ouvrez cette page sur cet ordinateur pour voir la note de votre matériel, puis lancez-le avec llama.cpp, Ollama ou LM Studio.

De combien de mémoire Ministral 3 14B a-t-il besoin ?

Environ 9,2 Go en Q4_K_M avec 8K de contexte et 14,9 Go en Q8_0. Les quantifications plus basses tiennent sur des cartes plus petites avec une perte de qualité ; les longs contextes s'ajoutent au total.