AI PCナビ使うAIと、させたい仕事に合うPC・Macを。
トップ › モデル別 › Ministral 3 3B

Ministral 3 3B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Mistral AI ・ 公開 2025-12 ・ 3.43Bパラメータ ・ データ更新 2026-10-02

Mistralの小型3B。Apache 2.0。GPUなしのメモリ8GBでも動く

3.4GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）
VRAM 4GB実用になるいちばん安いGPU: GeForce RTX 3050 Laptop
8GB実用になるいちばん小さいMac: M2（8GB）
262,144最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

Ministral 3の最小版で、文章を扱う3.4Bの本体と、0.4Bの画像用エンコーダーの組み合わせです。配布元が挙げる用途は画像の説明文づくり、文章の分類、即時の翻訳、データ抽出と、短く軽い仕事ばかり。8kの文脈を含めても4bitで3.4GBなので、RTX 2060 6GBで推定94.3tok/s、M2（8GB）で推定33.9tok/s、GPUのないDDR4機（8GB）でも推定8.9tok/sで動きます。画像も扱える小型を、Apache 2.0の条件で業務に組み込みたい人向けです。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（bartowski/mistralai_Ministral-3-3B-Instruct-2512-GGUF） に置かれている実際のファイルサイズです。KVキャッシュ（会話の作業メモリ）は8,192トークン・fp16として、モデルの構造（26層）から計算しています。必要メモリの合計には計算用のバッファも含めています。

量子化ファイルKVキャッシュ（8k）必要合計GPUならMacなら
2bit（IQ2_M）
品質劣化大。最後の手段		1.2GB0.8GB2.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
2bit（Q2_K）
品質劣化大。最後の手段		1.4GB0.8GB2.7GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（IQ3_M）
メモリ優先		1.6GB0.8GB2.9GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		1.7GB0.8GB3.0GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（IQ4_XS）
Q4_K_Mより一回り小さい		1.8GB0.8GB3.2GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		2.0GB0.8GB3.4GBVRAM 4GB〜8GB〜
5bit（Q5_K_M）
品質重視		2.3GB0.8GB3.7GBVRAM 6GB〜8GB〜
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		2.6GB0.8GB4.0GBVRAM 6GB〜8GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		3.4GB0.8GB4.8GBVRAM 6GB〜8GB〜
16bit（BF16）
元精度		6.4GB0.8GB7.9GBVRAM 10GB〜16GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

Ministral 3 3BはMistral AIが2025年12月に公開した3.43Bのモデルです。GGUFのヘッダには26層と書かれており、全パラメータを毎回読み出すdense型なので、生成速度はファイルサイズとメモリ帯域幅でほぼ決まります。全26層が全域注意で、KVヘッド8・head次元128。

KVキャッシュはトークン数に正比例して増えます。1トークンあたりのKVキャッシュは約104KB（fp16）で、コンテキスト長にそのまま比例します。実際の値は、8,192トークンで0.8GB、128Kトークンまで伸ばすと13GBです。

ライセンス表記: apache-2.0（層数と窓の大きさはGGUFヘッダから取得）

このモデルを実際に使うなら

小さな本体に対して、KVが重い点に注意が要ります。1トークン104KBで、32kの文脈を取るだけで約3.3GB。Q4_K_Mの2.0GBより大きくなります。M2（8GB）の実効5.4GBなら32kで目いっぱいで、配布元表記の256kまで伸ばすと26GBに膨らみます。

画像の読み取りには、言語部と別に視覚側のファイルを読み込ませる必要があり、LM StudioやOllamaでは対応済みの配布物を選ぶのが近道です。翻訳やデータ抽出を回すなら、同じ3B級で画像を持たないSmolLM3 3B（KVは1トークン72KB）と並べて、画像が要るかどうかで決めましょう。

このモデルの系統

GGUFヘッダに書かれたアーキテクチャはmistral3で、当サイト収録の204モデル中4本が同じ系統です。ツール側の対応状況は、使う前に確認しておくと確実です。

配布元はbartowski/mistralai_Ministral-3-3B-Instruct-2512-GGUF、元になったモデルはmistralai/Ministral-3-3B-Instruct-2512-BF16です。

同じMistral AIのモデルでは、サイズの近いものにMistral 7B v0.3（7.25B）、Ministral 3 8B（8.49B）、Mistral Nemo 12B（12.25B）があります。

コンテキスト長を伸ばすと必要メモリはどう増えるか

長い文書を渡す、会話を続ける、コードベース全体を読ませる。こうした使い方ではコンテキスト長を伸ばしますが、その分KVキャッシュがメモリを食います。4bit（Q4_K_M）（2.0GB）を前提に、コンテキスト長ごとの必要メモリを計算しました。全層が全域注意なので、コンテキスト長に比例してKVが増えます。

コンテキストKVキャッシュ必要合計必要なGPU必要なMac
4,0960.4GB3.0GBVRAM 4GB〜8GB〜
8,192既定0.8GB3.4GBVRAM 4GB〜8GB〜
16,3841.6GB4.2GBVRAM 6GB〜8GB〜
32,7683.3GB5.8GBVRAM 8GB〜16GB〜
65,5366.5GB9.1GBVRAM 10GB〜16GB〜
131,07213GB16GBVRAM 20GB〜24GB〜

KVキャッシュをq8_0に量子化すると、32,768トークンでのKVは約3.3GBから約1.6GBに減ります（品質はわずかに落ちます）。

同じサイズ帯の他のモデル

モデル開発元4bitで必要一言
Sarashina2.2 3BSB Intuitions3.7GBソフトバンク系の国産フルスクラッチ3B。MITライセンス。GPUなしのノートでも動く
Llama 3.2 3BMeta3.3GBGPUなしのノートでも動く軽量級
Granite 4.2 3BIBM3.3GBIBMの小型3B。Apache 2.0。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く
Qwen2.5-VL 3BAlibaba2.6GBQwen2.5-VLの小型3B。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く
Qwen2.5-Coder 3BAlibaba2.6GBQwen2.5-Coderの小型3B。補完向け。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く
Qwen2.5 3BAlibaba2.6GBQwen2.5の3B。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く

4bit（Q4_K_M）が動く機種と推定速度

4bit（Q4_K_M）なら134機種で20 tok/s以上、8機種で8〜20 tok/s（テキスト生成の推定・計算方法）。

快適 20 tok/s以上（134機種）

実用 8〜20 tok/s（8機種）

遅い 動くが遅い（0機種）

  • なし

メモリに一部を逃がせば動く（0機種・CPUオフロード、PCのメモリ32GB想定）

  • なし
動かない機種（0）を見る

    今のPCのまま、Ministral 3 3Bを動かすために足すもの

    PR: 以下はAmazonアソシエイトの広告リンクを含みます。価格の目安は執筆時点のもので変動します。価格・在庫はリンク先でご確認ください。

    NVMe SSD / 外付けSSD 2TB

    Ministral 3 3Bは4bit（IQ4_XS）で1.8GB、8bitのQ8_0なら3.4GB。精度違いを3種類そろえるだけで約5.1GB使います。何本か試すうちに、まず内蔵SSDが先に埋まります。Macは内蔵を増設できないので外付けが前提です。

    Amazonで「NVMe SSD 2TB」を見る →Amazonで「外付けSSD 2TB USB 3.2」を見る →

    ローカルLLM / AIエージェント入門書

    Ministral 3 3BのようなGGUF版のモデルを落として動かす手順、量子化の選び方、Ollama と LM Studio の使い分けは、一冊まとまったものを手元に置くと早い。

    Amazonで「ローカルLLM 本」を見る →Amazonで「AIエージェント 開発 本」を見る →

    Ministral 3 3Bを動かせるPC・Macを今日買うなら

    PR: 以下はAmazonアソシエイトの広告リンクを含みます。価格の目安は執筆時点のもので変動します。価格・在庫はリンク先でご確認ください。

    ぴったりデスクトップ（BTO）

    RTX 5060（8GB）デスクトップ・メモリ32GB

    画像生成の入門と8BクラスのローカルLLM。最安のGPU機

    RTX 5060（VRAM 8GB）・メモリ32GB・NVMe 1TB ・ 目安 15〜21万円

    要件を満たす中で最も手頃

    Amazonで「RTX 5060 搭載 デスクトップPC」を見る →
    余裕を持つならデスクトップ（BTO）

    RTX 5070（12GB）デスクトップ・メモリ32GB

    SDXLの画像生成が快適。14BクラスのローカルLLMがGPUだけで動く

    RTX 5070（VRAM 12GB）・メモリ32GB・NVMe 1TB ・ 目安 20〜28万円

    将来の用途拡張（大きなモデル・並列エージェント）に余裕

    Amazonで「RTX 5070 搭載 デスクトップPC」を見る →
    別の形ならMac

    Mac mini M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB）

    30BクラスのローカルLLMとエージェント並列運用を1台で。コスパの中心

    M4 Pro・ユニファイドメモリ48GB・SSD 1TB・帯域273GB/s ・ 目安 30〜36万円

    Macで同じ仕事をするなら

    Amazonで「Mac mini M4 Pro 48GB」を見る →

    よくある質問

    Ministral 3 3Bを動かすのに必要なVRAMは？

    4bit量子化（4bit（Q4_K_M））でファイル2.0GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約3.4GBが必要です。GPU単体ならGeForce RTX 3050 Laptop（VRAM 4GB）から実用速度で動きます。

    Ministral 3 3BはMacで動く？

    動きます。ユニファイドメモリ8GB以上のApple Silicon（例: Apple M2（8GB））なら、4bit量子化で実用的な速さが出ます。

    このクラスの選び方: ローカルLLM（8Bクラス）に必要なPC / MacかWindowsか

    手持ちのPCで判定する