Ministral-3-8B-Instruct-2512 занимает золотую середину в семействе Ministral 3, предлагая оптимальный баланс между вычислительной эффективностью и качеством ответов. Архитектура включает текстовую LLM на 8,4 млрд параметров и визуальный энкодер на 0,4 млрд параметров. Модель предоставляется разработчиками в FP8 квантованном формате. Контекстное окно в 256 000 токенов обеспечивает обработку больших объемов информации, а лицензия Apache 2.0 позволяет свободное коммерческое использование.
Технология Cascade Distillation, лежащая в основе Ministral 3, позволяет 8B-модели сохранять значительную долю возможностей родительской Mistral Small 3.1 (24B) при сокращении параметров почти втрое. Это достигается путем итеративного прунинга и последующей дистилляции знаний, что существенно снижает вычислительные затраты на обучение без ощутимой потери качества. Визуальный энкодер на 410M параметров работает в связке с адаптером, обеспечивая эффективное мультимодальное восприятие при минимальных накладных расходах.
В бенчмарке Arena Hard (оценка следования инструкциям) модель показывает 0.509, что сопоставимо с Qwen3-VL-8B-Instruct (0.528) и выше Gemma3-12B-Instruct (0.436). В WildBench (диалоговые способности) результат 66.8 превосходит Qwen3-VL-8B-Instruct (66.3). На математическом бенчмарке MATH Maj@1 модель достигает 0.876, демонстрируя сильные аналитические способности при достаточно компактном размере.
При использовании модели разработчики рекомендуют четко определять в System prompt среду и сценарий использования. Temperature ниже 0.1 для продуктивных сред и минимизация количество инструментов в агентных сценариях. Для визуального ввода следует использовать изображения с соотношением сторон ~1:1. Модель отлично подходит для локальных AI-ассистентов и чат-интерфейса в ограниченных средах, а также для описания изображений/документов, перевода и генерации контента, специализированных агентных сценариев.
| 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 |
4 | 112,24 ₽ | 1,27 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 119,81 ₽ | 1,45 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,02 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,02 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 139,96 ₽ | 2,13 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 1,02 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 175.96 | 1,92 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,44 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 1,92 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,29 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 4,03 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 3,56 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 7,31 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 1,18 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 119,81 ₽ | 1,36 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 139,96 ₽ | 2,04 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 204,41 ₽ | 1,44 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 128.30 | 1,83 | Запустить | |
262 144 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 82.52 | 1,44 | Запустить | |
262 144 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 167.16 | 2,14 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,35 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 2,14 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 190.56 | 2,15 | Запустить | |
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 1,83 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,20 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 3,95 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 3,47 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 7,22 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
3 | 119,81 ₽ | 1,09 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 144,97 ₽ | 1,74 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
6 | 147,44 ₽ | 1,46 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 204,41 ₽ | 1,17 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 58.90 | 1,60 | Запустить | |
262 144 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 1,17 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 127.62 | 1,86 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,10 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 1,86 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 1,85 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 1,60 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 1,98 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 3,70 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 3,24 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 6,97 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.