The largest model in the Ministral 3 family, **Ministral 3 14B** offers frontier capabilities and performance comparable to its larger Mistral Small 3.2 24B counterpart. A powerful and efficient language model with vision capabilities. The Ministral 3 family is designed for edge deployment, capable of running on a wide range of hardware. Ministral 3 14B can even be deployed locally, capable of fitting in 24GB of VRAM in FP8, and less if further quantized. Ministral 3 14B consists of two main architectural components: - **13.5B Language Model** - **0.4B Vision Encoder**
번역 대기 중 · 원문 표시
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
The largest model in the Ministral 3 family, **Ministral 3 14B** offers frontier capabilities and performance comparable to its larger Mistral Small 3.2 24B counterpart. A powerful and efficient language model with vision capabilities. This model is the reasoning post-trained version, trained for reasoning tasks, making it ideal for math, coding and stem related use cases. The Ministral 3 family is designed for edge deployment, capable of running on a wide range of hardware. Ministral 3 14B can even be deployed locally, capable of fitting in 32GB of VRAM in BF16, and less than 24GB of RAM/VRAM when quantized.
번역 대기 중 · 원문 표시
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
See our Ministral 3 collection for all versions including GGUF, 4-bit & FP8 formats. - Fine-tune Ministral 3 for free using our Google Colab notebook - Or train Ministral 3 with reinforcement learning (GSPO) with our free notebook. - View the rest of our notebooks in our docs here. --- The smallest model in the Ministral 3 family, **Ministral 3 3B** is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities.
번역 대기 중 · 원문 표시
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
This model is the reasoning post-trained version, trained for reasoning tasks, making it ideal for math, coding and stem related use cases. The Ministral 3 family is designed for edge deployment, capable of running on a wide range of hardware. Ministral 3 3B can even be deployed locally, fitting in 16GB of VRAM in BF16, and less than 8GB of RAM/VRAM when quantized. Ministral 3 3B consists of two main architectural components: - **3.4B Language Model** - **0.4B Vision Encoder**
번역 대기 중 · 원문 표시
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
See our Ministral 3 collection for all versions including GGUF, 4-bit & FP8 formats. - Fine-tune Ministral 3 for free using our Google Colab notebook - Or train Ministral 3 with reinforcement learning (GSPO) with our free notebook. - View the rest of our notebooks in our docs here. --- A balanced model in the Ministral 3 family, **Ministral 3 8B** is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities.
번역 대기 중 · 원문 표시
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
A balanced model in the Ministral 3 family, **Ministral 3 8B** is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities. This model is the reasoning post-trained version, trained for reasoning tasks, making it ideal for math, coding and stem related use cases. The Ministral 3 family is designed for edge deployment, capable of running on a wide range of hardware. Ministral 3 8B can even be deployed locally, capable of fitting in 24GB of VRAM in BF16, and less than 12GB of RAM/VRAM when quantized.
번역 대기 중 · 원문 표시
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
