収録 GPU45価格追跡8 日2026年9月3日 から直近 24h の価格データ6,955 件24h 最大の値下げGeForce RTX 5070 Ti-6.3%24h 最大の値上げRTX PRO 4000 Blackwell+7.7%データ更新

Ministral 3 14B をローカルに導入するには?

Ministral 3 14B は 14B パラメータの Dense モデルです。Q4 量子化では最低 11GB、8K コンテキストなら 16GB のVRAMを推奨します。現在最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB(で約 ¥46,846)で、推定 69.4 tokens/s です。

Ministral 3 14B のバージョン情報

発売日2025年10月31日
Hugging Face リポジトリmistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512
リビジョン2512
ライセンスApache-2.0
アーキテクチャDense
Ollama タグ
Q4 最小VRAM11 GB · Q4_K_M · 8K
パラメータ数14B
レイヤー数40
隠れ層次元5,120
KV ヘッド数8
ヘッド次元128
最大コンテキスト256K
提供元Mistral AI

Ministral 3 14B のローカル実行に必要なVRAMは?

量子化重みサイズGB8K 時の合計GB32K 時の合計GB128K 時の合計GB
1-bit3.7GGUF5.59.324.3
2-bit5.5GGUF7.411.226.2
3-bit6.9GGUF8.912.727.7
4-bit8.2GGUF1013.828.8
5-bit9.6GGUF11.715.430.4
8-bit14.4GGUF16.720.535.5
FP1627GGUF29.533.348.3

合計 = 重み + KV キャッシュ(FP16)+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 256K を超えるコンテキストは「—」と表示します。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。

Ministral 3 14B を動かせるGPUは?

eBay
デバイスVRAMGB価格推定 t/s推奨コンテキスト
Tesla V100 16GB16¥46,84634 件の出品69.432K
Radeon RX 6950 XT16¥76,7979 件の出品32.732K
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22¥84,6303 件の出品48.332K
Radeon RX 7800 XT16¥87,24124 件の出品35.432K
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16¥107,51612 件の出品35.532K
Radeon RX 7900 XT20¥107,51624 件の出品4532K
Tesla V100 32GB32¥110,58823 件の出品69.4128K
Instinct MI50 32GB32¥117,9607 件の出品57128K
GeForce RTX 507012¥119,03523 件の出品52.58K
Radeon RX 9070 XT16¥122,10712 件の出品36.232K
Radeon RX 7900 XTX24¥153,44025 件の出品53.632K
Instinct MI10032¥153,4407 件の出品67.8128K
GeForce RTX 5070 Ti16¥184,31310 件の出品69.132K
GeForce RTX 408016¥193,98930 件の出品55.932K
GeForce RTX 309024¥238,07180 件の出品7232K
GeForce RTX 508016¥276,46914 件の出品73.732K
RTX PRO 4000 Blackwell24¥453,1023 件の出品52.532K
GeForce RTX 409024¥491,34740 件の出品77.232K
Radeon PRO W790048¥536,8113 件の出品48.4128K
RTX PRO 4500 Blackwell32¥660,4543 件の出品69.1128K
A100 40GB PCIe40¥752,45713 件の出品115.2128K
Instinct MI21064¥775,03511 件の出品88.7128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128¥852,2933 件の出品34.1128K
GeForce RTX 509032¥998,36112 件の出品130.9128K
Mac Studio M4 Max 128GB128¥1,005,5804 件の出品34.1128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128¥1,113,5575 件の出品38.2128K
RTX PRO 6000 Blackwell96¥2,608,7944 件の出品130.9128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512¥3,379,06811 件の出品50.4128K
Arc Pro B6024出品なし23.532K
GeForce RTX 5090 D V224出品なし100.832K
Arc Pro B6532出品なし31.1128K
Arc Pro B7032出品なし31.1128K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB32出品なし57.3128K
GeForce RTX 5090 D32出品なし130.9128K
Radeon AI PRO R970032出品なし36.2128K
Radeon PRO W780032出品なし32.7128K
CMP 170HX 40GB40出品なし115.6128K
GeForce RTX 4090 48GB48出品なし77.2128K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48出品なし100.8128K
CMP 170HX 64GB64出品なし111128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72出品なし100.8128K
RTX PRO 6000D84出品なし116.1128K
DGX Spark 128GB128出品なし21.9128K
Mac Studio M5 Max 128GB128出品なし38.2128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128出品なし14.7128K

判定基準:重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し(VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ)、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。

Ollama / llama.cpp / vLLM で Ministral 3 14B をローカルに導入する

Ollama

Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。

llama.cpp

llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。

llama-server -hf mistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ(通常は複数枚)が必要です。

vllm serve mistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512

ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法

よくある質問

Ministral 3 14B にはどれくらいのVRAMが必要ですか?

Q4_K_M・8K コンテキストでは Ministral 3 14B に約 11GB のVRAMが必要で、16GB あれば余裕があります。

Ministral 3 14B を動かせる最も安いGPUは?

Tesla V100 16GB です。VRAM 16GB、現在の中央値は約 ¥46,846、推定 69.4 tokens/s。

Ministral 3 14B は Ollama で動かせますか?

まだできません。Ollama ライブラリに公式タグがないため、llama.cpp で GGUF を読み込んでください。