Ministral 3

是什么

Ministral 3 是 Mistral AI 的一组小型稠密（dense）模型，按规模分为 3B、8B、14B 三款。三者都在 2025 年 12 月 2 日与 Mistral Large 3 一同发布，也就是说它们是与大模型同批推出的，而不是后来补上的小尺寸版本^[1]。

每个规模都有基础（base）、指令（instruct）和推理（reasoning）三种版本，而且全部具备图像理解能力，不只会处理文字^[1]。权重以 Apache 2.0 许可发布^[1]，这是一个限制较少的开源许可，允许复用和修改。在 Mistral 的文档里，这个系列归在 25.12 版本下^[2]。

「小」和「稠密」说的是两件事。小指的是参数规模：这类模型的目标是能在一台设备上跑起来，不必依赖成排的数据中心加速卡。稠密指的是处理每个词元（token）时都会用到全部参数，与之相对的是只激活部分网络的混合专家（mixture-of-experts）结构。

三个规模的分工

Mistral 的模型总览给每个规模写了一句话的定位。14B 被描述为提供同类最佳的文本与视觉能力，是三款里最大的一个^[2]。8B 被描述为一款强大而高效的模型，同样具备同类最佳的文本与视觉能力，属于居中选项，在质量与运行成本之间取平衡^[2]。3B 被描述为一款极小且高效的模型，同样带着同类最佳文本与视觉能力的说法^[2]。具体措辞是否成立另说，更值得看的是这组产品的结构：三款都能处理图像，所以开发者在这里做选择，权衡的是质量与体积，而不是要放弃哪种模态。

推理能力

Mistral 给出的数据是，14B 的推理版本在 AIME 2025 上得分 85%^[1]。AIME 是面向高中生的数学竞赛，这类基准分数是模型厂商展示「推理」模式（先写出中间步骤再给出答案）处理多步数学题能力的常见做法。它只是单项基准上的一个数字，并不能直接说明模型在其他任务上的表现。

能跑在哪里

Mistral 表示这个系列针对 NVIDIA DGX Spark、RTX 个人电脑和 Jetson 设备做了部署优化^[1]。这是三类相当不同的硬件：一台紧凑的桌面级 AI 机器、消费级显卡，以及用于机器人和边缘设备的嵌入式模组。它们的共同点是本地执行——这些模型要能在个人或小团队自己拥有的硬件上使用，而不必把请求发到远程托管的 API。

在模型谱系中的位置

在 Mistral 的 API 里，新模型取代了 2024 年的 Ministral 3B 与 8B，以及 Pixtral 12B 和 Mistral NeMo^[2]。这次合并本身就是小型模型这一档变化的缩影：原本分别负责视觉的 Pixtral、负责紧凑通用能力的 NeMo 与 Ministral，被收拢成一条同时覆盖文本、图像和推理模式的产品线，并分成三个规模。对基于 Mistral API 开发的人来说，实际影响是需要在更多模型名之间做选择的情况变少了；对想本地运行模型的人来说，则是一个开放许可、用同一套命名覆盖更广硬件范围的系列。