Posso eseguire Ministral 3 14B localmente?

Sì — i pesi sono open sotto Apache 2.0 e disponibili su Hugging Face. Il modello instruct FP8 entra in 24 GB di VRAM, e versioni quantizzate gireranno su meno.

Quanto costa via API e quanto è lungo il contesto?

Mistral lo prezza a $0,20 per milione di token sia in input che in output, con una finestra di contesto da 262.144 token.

Come si confronta con Mistral Small 3.2 24B?

Mistral dice che le prestazioni sono comparabili nonostante il numero inferiore di parametri, rendendo il 14B la scelta migliore quando si devono rispettare limiti di memoria o costo più stretti.

Ministral 3 14B 2512

5506°

#llm #mistralai #visione #agenti #multilingue #contesto lungo

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Mistral | contesto da 262.144 token | $0.20/M input, $0.20/M output. Il modello più grande della famiglia Ministral 3, Ministral 3 14B offre capacità all'avanguardia e prestazioni comparabili al suo omologo più grande Mistral Small 3.2 24B. Un modello linguistico potente ed efficiente con capacità visive.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Ministral 3 14B 2512 è il modello edge-ottimizzato più grande di Mistral, che abbina un modello linguistico da 13,5 miliardi di parametri a un encoder visivo da 0,4 miliardi per offrire prestazioni che Mistral dichiara comparabili al suo Mistral Small 3.2 24B. È rilasciato sotto Apache 2.0, entra in 24 GB di VRAM a FP8 e porta chiamate di funzione native, contesto da 256k token e supporto multilingue su hardware che soffocherebbe modelli più grandi.

Conosciuto per

Entra in 24 GB di VRAM a FP8; si può quantizzare ulteriormente per hardware più limitato
Chiamata di funzione nativa e output JSON per pipeline agentiche
Encoder visivo che gestisce analisi immagini insieme al testo
Finestra di contesto da 256k token per documenti lunghi
Licenza Apache 2.0: uso commerciale, fine-tuning, modifiche permessi

Attenzione a

Pesi FP8 solo nella versione instruct; i modelli base della famiglia usano BF16
La qualità visiva degrada con immagini molto larghe o strette — ritagliare vicino a 1:1 prima di inviare
Mistral raccomanda temperatura sotto 0,1 per produzione; valori più alti richiedono test accurati

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Piano d’uso agentico degli strumenti

Hai due strumenti: search_web(query: str) e send_email(to: str, subject: str, body: str). Un utente chiede: 'Trova l’attuale CEO di Mistral AI e mandami un’email riassuntiva a user@example.com.' Scrivi la sequenza esatta di chiamate agli strumenti che faresti, con argomenti, e spiega il tuo ragionamento tra ogni passaggio.

Descrivi un’immagine allegata

Allega una foto di qualsiasi prodotto, documento o scena. Descrivi in dettaglio cosa vedi: identifica il soggetto principale, leggi eventuale testo visibile, nota colori e layout, e suggerisci due modi in cui questa immagine potrebbe essere usata in un contesto di marketing.

Clausola contrattuale multilingue

Traduci la seguente clausola in francese, spagnolo, tedesco e giapponese, mantenendo il registro legale. Poi segnala eventuali termini che potrebbero non avere un equivalente legale diretto in una di queste lingue e suggerisci un’alternativa locale: 'The licensor grants a non-exclusive, royalty-free, worldwide licence to use, reproduce and distribute the software in source or binary form.'

Confronta con

Mistral Large 4
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.68/M, output $2.09/M
Mistral Medium 3.5
Modello solo API
Contesto di 262,144 token · Input $1.50/M, output $7.50/M
Mistral Large 3 2512
Modello solo API
Contesto di 262,144 token · Input $0.50/M, output $1.50/M
Mistral Large 2407
Modello solo API
Contesto di 131,072 token · Input $2.00/M, output $6.00/M

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Domande frequenti

Posso eseguire Ministral 3 14B localmente?: Sì — i pesi sono open sotto Apache 2.0 e disponibili su Hugging Face. Il modello instruct FP8 entra in 24 GB di VRAM, e versioni quantizzate gireranno su meno.
Quanto costa via API e quanto è lungo il contesto?: Mistral lo prezza a $0,20 per milione di token sia in input che in output, con una finestra di contesto da 262.144 token.
Come si confronta con Mistral Small 3.2 24B?: Mistral dice che le prestazioni sono comparabili nonostante il numero inferiore di parametri, rendendo il 14B la scelta migliore quando si devono rispettare limiti di memoria o costo più stretti.

Verdetto del capitano
Un raro modello edge che prende sul serio visione, contesto lungo e agenti — vale la pena eseguirlo localmente se si ha una scheda da 24 GB.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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