Ministral-3-3B-Instruct-2512

мультимодальная

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.


Дата анонса: 31.10.2025
Параметров: 5B
Контекст: 263K
Слоев: 26
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Mistral AI
Версия Transformers: 5.0.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Ministral-3-3B-Instruct-2512. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Ministral-3-3B-Instruct-2512

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.160
262 144
pipeline
 3 78,57 ₽ 1,05 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 83,37 ₽ 1,22 Запустить
teslat4-4.16.64.160
262 144
tensor
 4 85,77 ₽ 1,44 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
262 144
pipeline
 3 94,64 ₽ 1,05 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
262 144
tensor
 2 109,77 ₽ 1,22 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
 4 112,24 ₽ 1,44 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 139,77 ₽ 1,30 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 171,77 ₽ 1,30 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
 1 211,77 ₽ 2,56 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 261,77 ₽ 1,85 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
 1 341,77 ₽ 2,56 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
 1 367,41 ₽ 3,05 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
 2 411,81 ₽ 5,24 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
 1 423,04 ₽ 4,70 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
 2 839,97 ₽ 9,52 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 83,37 ₽ 1,00 Запустить
teslat4-4.16.64.160
262 144
tensor
 4 85,77 ₽ 1,22 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
262 144
tensor
 2 109,77 ₽ 1,00 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
 4 112,24 ₽ 1,22 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 139,77 ₽ 1,08 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 171,77 ₽ 1,08 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
 1 211,77 ₽ 2,34 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 261,77 ₽ 1,63 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
 1 341,77 ₽ 299,56 2,34 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
 1 367,41 ₽ 2,83 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
 2 411,81 ₽ 5,02 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
 1 423,04 ₽ 4,49 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
 2 839,97 ₽ 9,30 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-4.16.64.160
262 144
tensor
 4 85,77 ₽ 1,00 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
 4 112,24 ₽ 1,01 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
 3 119,81 ₽ 1,43 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
262 144
tensor
 4 139,96 ₽ 2,13 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
 3 204,41 ₽ 1,55 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
 4 209,04 ₽ 2,13 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
 1 211,77 ₽ 2,13 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
 3 252,41 ₽ 1,54 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
 4 257,77 ₽ 2,28 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
 2 261,77 ₽ 1,41 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
 4 321,77 ₽ 2,27 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
 1 341,77 ₽ 2,12 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
 1 367,41 ₽ 2,62 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
 2 411,81 ₽ 4,80 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
 1 423,04 ₽ 4,27 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
 2 839,97 ₽ 9,09 Запустить

Связанные модели

Ministral-3-14B-Instruct-2512
Ministral-3-8B-Instruct-2512
Ministral-3-14B-Reasoning-2512
Ministral-3-8B-Reasoning-2512
Ministral-3-3B-Reasoning-2512

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.