Ministral 3 3B 2512
5960°
Mistral | 131,072トークンコンテキスト | 入力$0.10/M、出力$0.10/M。Ministral 3ファミリーで最小のモデル、Ministral 3 3Bは視覚機能を備えた強力で効率的な小型言語モデルです。
このモデルのガイド
Ollama vs LM Studio (2026)：どのローカルAIアプリを使うべきか、それぞれが動かすトップモデルは？
ローカルAIに実際どれくらいのVRAMが必要？
GGUFファイルとは？量子化モデルの解説（Q4、Q8、fp8、NF4）
キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Ministral 3 3BはMistralの最小モデルで、34億パラメータの指示調整モデルに4億パラメータのビジョンエンコーダを内蔵しています。FP8で8GBのVRAMで動作し、エッジハードウェアに収まり、ビジョン、関数呼び出し、多言語対応を備え、価格も非常に手頃です。ローカル展開や安価なAPI利用に適した有力な小型モデルです。
得意分野
- FP8で8GB VRAMに収まり、控えめな消費者向けハードウェアでローカル実行可能
- ビジョンエンコーダ搭載で画像解析も可能
- ネイティブの関数呼び出しとJSON出力でエージェントパイプラインに最適
- 英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、中国語、日本語、韓国語、アラビア語など多言語対応
- Apache 2.0ライセンスで商用利用・改変が許可されている
注意点
- 3Bモデルのため複雑な推論や長文作成は大きなモデルより限界が早く来る。
- ビジョンはほぼ正方形の画像で最適。非常に横長や細長いトリミングは性能低下。
- Mistralは本番利用で温度パラメータを0.1以下推奨。創造的出力には調整が必要。
試してみるプロンプト
テキストから構造化データを抽出する
以下の請求書テキストを読み、vendor_name、invoice_date、total_amount、line_items（説明と金額の配列）を含むJSONオブジェクトを返してください。請求書：'Acme Supplies, 2025年11月14日。Widget A x3 @ $12.00 each. Shipping $5.00. Total $41.00.'
画像を説明し分類する
添付画像を見てください。主題を特定し、何が起きているか説明し、見えるテキストを列挙し、画像を以下のカテゴリのいずれかに分類してください：商品写真、文書、屋外シーン、屋内シーン、図解。回答は150語以内にしてください。
シンプルなツール呼び出し計画を作る
あなたには2つのツールがあります：get_weather(city: string) と send_email(to: string, subject: string, body: string)。ユーザーが「東京の現在の天気をsarha@example.comにメールして」と言いました。この要求を完了するためのツール呼び出しのシーケンスをJSONで書いてください。
比較する
- Mistral Nemoオープンウェイトモデル131,072トークンのコンテキスト · $0.03/M 入力、$0.03/M 出力
- Mistral Large 4API専用モデル1,048,576トークンのコンテキスト · $0.68/M 入力、$2.09/M 出力
- Mistral Small 3.2 24B Instruct 2506オープンウェイトモデル128,000トークンのコンテキスト · $0.07/M 入力、$0.20/M 出力
- Voxtral Small 24B 2507オープンウェイトモデル32,768トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.30/M 出力
mistralaiの他のテキストモデル
よくある質問
- Ministral 3 3Bはローカルで実行できますか？
- はい。重みはApache 2.0ライセンスで公開されており、FP8で8GBのVRAMに収まります。さらに量子化すればより少ないVRAMで済み、多くの消費者向けGPUで実用的です。
- 料金とコンテキスト長は？
- API利用では入力・出力ともに100万トークンあたり$0.10です。モデルカードによるとコンテキストウィンドウは256,000トークンですが、APIリストでは131,072トークンとなっています。
- 大きなMinistral 3モデルとどう違いますか？
- Ministral 3ファミリーで最小のモデルで、エッジや低リソース環境向けに最適化されています。性能は抑えめですが、安価で控えめなハードウェアに収まります。
キャプテンの評価本当に使える小型モデルです。ビジョン、関数呼び出し、多言語対応、Apache 2.0ライセンスで、エッジハードウェアで気兼ねなく稼働させられます。
Hugging Faceのモデルカード
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
Ministral 3 3B 2512 は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認できます。
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