Ministral 3 8B
Une option solide pour l'auto-hébergement et le contrôle total des données.
Présentation
Ministral 3 8B est le modèle intermédiaire de la famille Ministral 3 de Mistral AI, avec un LLM de 8,4B de paramètres et un encodeur visuel de 0,4B tenant dans 12 Go de VRAM en FP8. Il combine vision, appel de fonctions natif et un contexte de 256k tokens, avec de bons scores en raisonnement (AIME, GPQA). Sur MATH Maj@1 il reste toutefois derrière Qwen3-VL-8B. Sous licence Apache 2.0, il tourne entièrement en local, sans dépendance à un cloud extra-européen.
Profil de compétences
Non communiqué
Forces
- Open-source et auto-hébergeable
Limites
- Tarification API non publiée
À qui ça s'adresse
- vous voulez maîtriser vos coûts ou auto-héberger
- vous avez des contraintes RGPD
Cas d'usage idéaux
- Assistant IA local
- Chat en environnement contraint
- Description d'images et documents
- Agents avec appel d'outils
- Fine-tuning spécialisé
Accès & disponibilité
Caractéristiques clés
Confidentialité
Faire tourner en local
| Quantization | Disque | RAM / VRAM | Matériel type |
|---|---|---|---|
| Q4 · recommandé | 4.6 Go | 7 Go | PC 16 Go / Mac M1+ / GPU 8 Go |
| Q8 · équilibré | 8.6 Go | 11 Go | PC 32 Go / Mac 24 Go / RTX 4070 Ti+ |
| FP16 · qualité max | 16 Go | 20 Go | Mac 32 Go / RTX 3090-4090 |
Estimations pour un contexte modéré. Un long contexte augmente la RAM nécessaire (KV cache).
Déployer
Commandes prêtes à copier, générées depuis la fiche. Ajuste le contexte et le nombre de GPU à ta machine.
Serveur OpenAI-compatible pour la production sur GPU NVIDIA.
pip install vllm
vllm serve mistralai/Ministral-3-8B-Instruct-2512 \
--max-model-len 32768 \
--tensor-parallel-size 1 \
--dtype autoDonnées avancées · pour expertsArchitecture, modalités, coût détaillé, benchmarks complets▾
| Arena Elo | — |
| MMLU | — |
| GPQA | — |
| HumanEval | — |
| SWE-Bench | — |
| MATH | — |