趋近智
参数
8B
上下文长度
256K
模态
Multimodal
辅助参数
400M
架构
Dense
KV 缓存速率
128 KB/tok
许可证
Apache 2.0
发布日期
2 Dec 2025
训练数据截止日期
-
API 价格 (每 1M)
输入: $0.15 · 输出: $0.15
精度
上下文
工作负载显存: 7.23 GB
INT4 · 8K context
基础权重: 3.73 GB
KV 缓存: 1.00 GB
运行时与计算图: 2.50 GB
1x NVIDIA L4 24GB
7.2 / 21.6 GB usable
1x RTX 3060 12GB
7.2 / 10.8 GB usable
Apple M4 24GB
7.2 / 18.0 GB usable
确定特定工作负载的硬件需求:
在显存计算器中打开
排名
#187
| 基准 | 分数 | 排名 |
|---|---|---|
研究生级问答 | 0.668 | 89 |
智能体指数 | 0.6 | 124 |
0.10 | 147 | |
0.06 | 305 | |
通用知识 参考指标 | 0.761 | 21 |
排名
#187
编程排名
#153
Ministral 3 8B 模型是 Mistral AI 开发的 Ministral 3 系列成员,旨在为边缘和资源受限的环境提供先进的多模态和多语言能力。该模型包含 84 亿个语言模型参数,并辅以 4 亿个视觉编码器参数,总计 88 亿个参数,使其成为本地化 AI 部署中平衡且高效的解决方案。它专为多功能性而设计,支持从实时聊天界面到复杂的代理(agentic)工作流等一系列应用。
在架构上,Ministral 3 8B 是一个稠密 Transformer 模型,具有 32 个隐藏层,隐藏层维度为 4096。其注意力机制采用了 32 个注意力头和 8 个键值头,表明其使用了分组查询注意力(GQA)以实现高效处理。该模型采用旋转位置嵌入(RoPE)来处理序列长度,并使用 SwiGLU (SiLU) 激活函数,以及 RMS 归一化(RMS Normalization)以确保训练和推理的稳定性。该架构针对计算资源有限的场景进行了性能优化,支持高达 256,000 个标记(token)的超长上下文长度。
Ministral 3 8B 具备原生多模态理解能力,能够处理并解释文本和视觉输入。它提供强大的多语言支持,精通英语、法语、西班牙语、德语、意大利语、葡萄牙语、荷兰语、中文、日语和韩语等多种语言。此外,该模型集成了原生函数调用功能并支持 JSON 输出,便于集成到各种代理系统和自动化工作流中。这些特性使其适用于图像和文档描述、本地 AI 助手以及嵌入式系统中的专门问题解决等应用。
注意力
注意力结构
Multi-Head Attention
注意力头
32
键值头
8
注意力头维度
128
位置嵌入
Absolute Position Embedding
RoPE Theta
1,000,000
归一化
RMS Normalization
激活函数
Swish
维度
辅助参数
400M
隐藏维度大小
4,096
层数
32
FFN 中间层大小(稠密层)
14,336
分词器
词汇量大小
131,072
Ministral 3 是一个具备视觉能力的高效边缘模型系列,提供 3B、8B 和 14B 三种参数规模。该系列专为边缘部署设计,支持多模态和多语言,在资源受限的环境中提供同类领先的性能表现。