Ministral-3-3B-Instruct-2512 — самая легкая мультимодальная модель в линейке Ministral 3, спроектированная для работы на устройствах с минимальными вычислительными ресурсами. Архитектура включает текстовую LLM на 3,4 млрд параметров и визуальный энкодер на 0,4 млрд параметров. Несмотря на компактный размер, поддерживает контекстное окно 256 000 токенов и более 10 языков.
Эффективность модели обеспечивается методом Cascade Distillation: знания от родительской модели Mistral Small 3.1 (24B) передаются через итеративный прунинг и дистилляцию. Даже при сокращении параметров в 7 раз модель сохраняет значительную часть возможностей учителя. Визуальный энкодер ViT (410M) заморожен во время обучения, а мультимодальное понимание достигается за счет обучаемого адаптера — это минимизирует вычислительные затраты при сохранении качества распознавания изображений. В бенчмарках модель показывает конкурентоспособные результаты для своего класса. В Arena Hard (следование инструкциям) достигает 0.305, в WildBench (диалоговые навыки) — 56.8. Математический бенчмарк MATH Maj@1 показывает 0.830, что сопоставимо с более крупными моделями.
Разработчики рекомендуют использовать temperature 0.1 для большинства сценариев, не требующих креатива. System prompt должен четко описывать среду и задачу, набор инструментов желательно ограничить минимально необходимым. Для изображений — выбирать соотношение сторон ~1:1. Сценарии использования могут включать легковесные real-time приложения, генерацию подписей к изображениям, классификацию текстов, быстрый перевод, извлечение данных, генерация простого контента по четким инструкциям, файн-тюнинг под специфические задачи.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
3 | 78,57 ₽ | 1,26 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 1,35 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 85,77 ₽ | 1,72 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 94,64 ₽ | 1,26 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 99,74 ₽ | 1,02 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 1,35 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 1,72 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,35 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 1,35 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 2,56 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,91 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 2,56 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 3,04 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 4,67 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
3 | 78,57 ₽ | 1,04 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 1,13 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 85,77 ₽ | 1,50 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 94,64 ₽ | 1,04 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 1,13 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 1,50 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,13 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 1,13 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 2,34 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,69 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 2,34 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,82 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 4,45 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
4 | 85,77 ₽ | 1,28 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 1,28 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 119,81 ₽ | 1,65 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 139,96 ₽ | 2,39 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 204,41 ₽ | 1,65 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 2,39 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 2,12 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 1,65 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 2,39 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,47 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 2,39 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 2,12 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,61 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 4,23 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.