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Mac Studio M4 Max 128GB-6.7%24h 最大の値上げGeForce RTX 5070 Ti+21.0%データ更新

Ministral 3 8B をローカルに導入するには?

Ministral 3 8B は 8.9B パラメータの Dense モデルです。Q4 量子化では最低 8GB、8K コンテキストなら 12GB 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 ¥20,097)で、推定 102.9 tokens/s です。

Ministral 3 8B 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-3-8B-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VRAM8 GB · Q4_K_M · 8K
パラメータ数8.9B
レイヤー数34
隠れ層次元4,096
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 8B 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-bit2.4GGUF4.27.320.1
2-bit3.6GGUF5.48.621.3
3-bit4.4GGUF6.39.522.3
4-bit5.2GGUF710.223
5-bit6.1GGUF8.111.324
8-bit9GGUF11.314.527.2
FP1617GGUF19.522.735.4

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 8B を動かせるGPUは?

Xianyu
デバイスVRAMGB価格推定 t/s推奨コンテキスト
Tesla V100 16GB16¥20,09713 件の出品102.932K
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22¥59,3783 件の出品72.332K
Instinct MI50 32GB32¥62,2324 件の出品85128K
Radeon RX 6950 XT16¥68,49013 件の出品49.332K
Radeon RX 7800 XT16¥70,79611 件の出品53.232K
Tesla V100 32GB32¥73,08011 件の出品102.9128K
Radeon RX 7900 XT20¥98,17816 件の出品67.432K
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16¥107,0624 件の出品53.532K
Arc Pro B6024¥120,46810 件の出品35.5128K
Radeon RX 7900 XTX24¥132,45817 件の出品80128K
Radeon RX 9070 XT16¥139,30912 件の出品54.532K
GeForce RTX 507012¥141,02210 件の出品78.532K
GeForce RTX 408016¥176,9919 件の出品83.432K
GeForce RTX 309024¥184,98415 件の出品106.7128K
Arc Pro B7032¥224,9496 件の出品46.9128K
GeForce RTX 5070 Ti16¥226,0683 件の出品102.532K
Radeon AI PRO R970032¥252,3548 件の出品54.5128K
CMP 170HX 40GB40¥258,0644 件の出品168.3128K
Radeon PRO W780032¥283,1853 件の出品49.3128K
GeForce RTX 508016¥284,32712 件の出品109.232K
CMP 170HX 64GB64¥320,8678 件の出品162128K
RTX PRO 4000 Blackwell24¥357,40718 件の出品78.5128K
Instinct MI21064¥422,49412 件の出品130.6128K
Radeon PRO W790048¥502,4255 件の出品72.5128K
GeForce RTX 409024¥536,68116 件の出品114.2128K
GeForce RTX 5090 D V224¥545,81614 件の出品147.7128K
RTX PRO 4500 Blackwell32¥590,35016 件の出品102.5128K
GeForce RTX 4090 48GB48¥607,4783 件の出品114.2128K
A100 40GB PCIe40¥706,8214 件の出品167.8128K
Mac Studio M4 Max 128GB128¥735,36813 件の出品51.3128K
DGX Spark 128GB128¥742,21931 件の出品33.1128K
GeForce RTX 5090 D32¥751,35413 件の出品189.5128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128¥808,4484 件の出品51.3128K
Mac Studio M5 Max 128GB128¥903,2236 件の出品57.4128K
GeForce RTX 509032¥1,000,28313 件の出品189.5128K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48¥1,068,79515 件の出品147.7128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128¥1,251,4957 件の出品57.4128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72¥1,484,43817 件の出品147.7128K
RTX PRO 6000D84¥1,552,95117 件の出品169128K
RTX PRO 6000 Blackwell96¥2,829,5676 件の出品189.5128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512¥2,966,5926 件の出品75.4128K
Arc Pro B6532出品なし46.9128K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB32出品なし85.5128K
Instinct MI10032出品なし100.6128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128出品なし22.4128K

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 8B 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-3-8B-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-3-8B-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 8B 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 8B に約 8GB のVRAMが必要で、12GB あれば余裕があります。

Ministral 3 8B 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 ¥20,097、推定 102.9 tokens/s。

Ministral 3 8B 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。