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 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 1,37 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 94,64 ₽ | 1,23 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 1,75 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 282.38 | 1,48 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,48 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 162,57 ₽ | 1,05 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 329.90 | 1,47 | Запустить | |
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 394.00 | 2,65 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 2,00 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 185.11 | 2,58 | Запустить | |
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 344.93 | 3,12 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 5,39 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 4,77 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 9,67 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 1,36 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 94,64 ₽ | 1,23 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 1,77 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 219.04 | 1,44 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,44 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 162,57 ₽ | 1,07 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 186.01 | 1,43 | Запустить | |
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 239.13 | 2,60 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,99 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 299.56 | 2,53 | Запустить | |
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 350.27 | 3,09 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 5,38 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 4,74 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 9,66 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 1,25 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 94,64 ₽ | 1,13 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 1,67 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,33 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,33 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 81.62 | 1,28 | Запустить | |
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 169.12 | 2,50 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,88 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 168.08 | 2,49 | Запустить | |
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,99 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 5,27 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 4,64 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 9,56 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.