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
Ministral 3 8B のローカル実行に必要なVRAMは?
| 量子化 | 重みサイズGB | 8K 時の合計GB | 32K 時の合計GB | 128K 時の合計GB |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 2.4GGUF | 4.2 | 7.3 | 20.1 |
| 2-bit | 3.6GGUF | 5.4 | 8.6 | 21.3 |
| 3-bit | 4.4GGUF | 6.3 | 9.5 | 22.3 |
| 4-bit | 5.2GGUF | 7 | 10.2 | 23 |
| 5-bit | 6.1GGUF | 8.1 | 11.3 | 24 |
| 8-bit | 9GGUF | 11.3 | 14.5 | 27.2 |
| FP16 | 17GGUF | 19.5 | 22.7 | 35.4 |
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 |
|---|---|---|---|---|
| 16 | ¥20,09713 件の出品 | 102.9 | 32K | |
| 22 | ¥59,3783 件の出品 | 72.3 | 32K | |
| 32 | ¥62,2324 件の出品 | 85 | 128K | |
| 16 | ¥68,49013 件の出品 | 49.3 | 32K | |
| 16 | ¥70,79611 件の出品 | 53.2 | 32K | |
| 32 | ¥73,08011 件の出品 | 102.9 | 128K | |
| 20 | ¥98,17816 件の出品 | 67.4 | 32K | |
| 16 | ¥107,0624 件の出品 | 53.5 | 32K | |
| 24 | ¥120,46810 件の出品 | 35.5 | 128K | |
| 24 | ¥132,45817 件の出品 | 80 | 128K | |
| 16 | ¥139,30912 件の出品 | 54.5 | 32K | |
| 12 | ¥141,02210 件の出品 | 78.5 | 32K | |
| 16 | ¥176,9919 件の出品 | 83.4 | 32K | |
| 24 | ¥184,98415 件の出品 | 106.7 | 128K | |
| 32 | ¥224,9496 件の出品 | 46.9 | 128K | |
| 16 | ¥226,0683 件の出品 | 102.5 | 32K | |
| 32 | ¥252,3548 件の出品 | 54.5 | 128K | |
| 40 | ¥258,0644 件の出品 | 168.3 | 128K | |
| 32 | ¥283,1853 件の出品 | 49.3 | 128K | |
| 16 | ¥284,32712 件の出品 | 109.2 | 32K | |
| 64 | ¥320,8678 件の出品 | 162 | 128K | |
| 24 | ¥357,40718 件の出品 | 78.5 | 128K | |
| 64 | ¥422,49412 件の出品 | 130.6 | 128K | |
| 48 | ¥502,4255 件の出品 | 72.5 | 128K | |
| 24 | ¥536,68116 件の出品 | 114.2 | 128K | |
| 24 | ¥545,81614 件の出品 | 147.7 | 128K | |
| 32 | ¥590,35016 件の出品 | 102.5 | 128K | |
| 48 | ¥607,4783 件の出品 | 114.2 | 128K | |
| 40 | ¥706,8214 件の出品 | 167.8 | 128K | |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | ¥735,36813 件の出品 | 51.3 | 128K |
| 128 | ¥742,21931 件の出品 | 33.1 | 128K | |
| 32 | ¥751,35413 件の出品 | 189.5 | 128K | |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | ¥808,4484 件の出品 | 51.3 | 128K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | ¥903,2236 件の出品 | 57.4 | 128K |
| 32 | ¥1,000,28313 件の出品 | 189.5 | 128K | |
| 48 | ¥1,068,79515 件の出品 | 147.7 | 128K | |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | ¥1,251,4957 件の出品 | 57.4 | 128K |
| 72 | ¥1,484,43817 件の出品 | 147.7 | 128K | |
| 84 | ¥1,552,95117 件の出品 | 169 | 128K | |
| 96 | ¥2,829,5676 件の出品 | 189.5 | 128K | |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | ¥2,966,5926 件の出品 | 75.4 | 128K |
| 32 | —出品なし | 46.9 | 128K | |
| 32 | —出品なし | 85.5 | 128K | |
| 32 | —出品なし | 100.6 | 128K | |
| 128 | —出品なし | 22.4 | 128K |
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 ライブラリに公式タグはまだありません。
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 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。