Mistral 3 系列发布:Ministral 14B、8B、3B 及 Large 3
Mistral 发布 Mistral 3 系列:三款 Ministral 稠密模型(14B/8B/3B)和一款 675B MoE 旗舰,全部 Apache 2.0 开源并支持视觉。14B 位居 Ministral 产品线之首,面向边缘到云端部署,性能可匹敌 24B 级别模型。
Mistral's efficient 14B parameter model with vision support. Good balance of capability and speed for everyday tasks.
Ministral 14B 是 Mistral Ministral 3 系列中最大的稠密模型,于 2025 年 12 月 2 日作为 Mistral 3 大家族的一部分发布。该模型以 140 亿参数的单一稠密架构运行,内置视觉理解能力(图片输入),在 Mistral API 上支持 256K token 上下文窗口。所有 Ministral 3 变体均以 Apache 2.0 许可开源,完全可用于研究和商业用途。
Mistral 将 Ministral 14B 定位为性能可媲美更大的 Mistral Small 3.2(24B),同时针对边缘和本地部署进行了优化。通过 TheRouter,它是一个出色的中端选择:在复杂推理和工具调用方面比 3B/8B 兄弟更强,同时远比旗舰模型便宜和快速 — 适合需要高性价比通用模型的团队。
| 类型 | 费率 |
|---|---|
| 输入 | $0.216 每百万 Tokens |
| 输出 | $0.216 每百万 Tokens |
| 发布日期 | 2025-12-02mistral.ai ↗ | 已核实 |
| 架构 | 稠密 Transformer,140 亿参数mistral.ai ↗ | 已核实 |
| 训练数据截止 | 未公开披露 | 未知 |
| 许可 | Apache 2.0mistral.ai ↗ | 已核实 |
| 模型变体 | Base、Instruct 和 Reasoning 三种mistral.ai ↗ | 已核实 |
| 量化支持 | Q4_K_M、FP8、BF16NVIDIA Developer Blog ↗ | 已核实 |
| Benchmark | Distribution | Score | Source |
|---|---|---|---|
Performance vs Mistral Small 3.2 (24B) Mistral 称 Ministral 14B 性能可媲美更大的 Mistral Small 3.2 24B | Comparable | mistral.ai ↗ |
所有新集成都应使用下方示例中的全球端点 api.therouter.ai;旧中国加速端点已下线。
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY" -d '{
"model": "mistral/ministral-14b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Summarize the key points from this input."}
]
}'curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mistral/ministral-14b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain cascade distillation in two paragraphs."}]
}'Mistral 发布 Mistral 3 系列:三款 Ministral 稠密模型(14B/8B/3B)和一款 675B MoE 旗舰,全部 Apache 2.0 开源并支持视觉。14B 位居 Ministral 产品线之首,面向边缘到云端部署,性能可匹敌 24B 级别模型。
NVIDIA 开发者博客详细介绍了 Mistral 3 全系列模型从 GB200 NVL72 到消费级 RTX GPU 的优化部署方案,确认 Ministral 14B 支持 Q4_K_M/FP8/BF16 量化,兼容 vLLM、Llama.cpp 和 Ollama。
Ministral 14B 属于面向边缘和本地部署优化的 Ministral 3 系列,而 Mistral Small(包括 24B 的 Small 3.2 和 Small 4)面向云端生产工作负载。Mistral 称 14B 在参数量少 40% 的情况下可达到与 Small 3.2 相当的性能,在硬件资源受限时是更好的选择。
可以。所有 Ministral 3 模型均以 Apache 2.0 开源发布。14B Instruct 变体在 Q4_K_M 量化下仅需 16 GB VRAM,可通过 Ollama、Llama.cpp 或 vLLM 在消费级 GPU 上运行。NVIDIA 确认兼容 RTX 和 Jetson 硬件。
支持。所有 Ministral 3 模型(包括 14B)均内置图像理解能力。通过 TheRouter API,您可以使用标准 OpenAI 兼容的视觉格式在多模态聊天补全中发送图片。
Mistral 称 Mistral 3 系列支持 100 多种语言。欧洲语言(特别是法语、德语、西班牙语和意大利语)表现最为突出,这与 Mistral 作为法国 AI 公司的基因一致。中文等亚洲语言也有支持,但可能不如阿里或百度的专用模型。
| 来源 | URL | 采集于 | |
|---|---|---|---|
| 发布日期 | mistral.ai ↗ | 2026-05-28 | 已核实 |
| 架构 | mistral.ai ↗ | 2026-05-28 | 已核实 |
| 训练数据截止 | — | — | 未知 |
| 许可 | mistral.ai ↗ | 2026-05-28 | 已核实 |
| 模型变体 | mistral.ai ↗ | 2026-05-28 | 已核实 |
| 量化支持 | NVIDIA Developer Blog ↗ | 2026-05-28 | 已核实 |
| Performance vs Mistral Small 3.2 (24B) | mistral.ai ↗ | 2026-05-28 | 待核实 |
| Mistral 3 系列发布:Ministral 14B、8B、3B 及 Large 3 | mistral.ai ↗ | 2026-05-28 | 已核实 |
| NVIDIA 发布 Mistral 3 加速与部署指南 | NVIDIA Developer Blog ↗ | 2026-05-28 | 已核实 |
| Ministral 14B 和 Mistral Small 有什么区别? | mistral.ai ↗ | 2026-05-28 | 待核实 |
| 我能在本地运行 Ministral 14B 吗? | NVIDIA Developer Blog ↗ | 2026-05-28 | 待核实 |
| Ministral 14B 支持图片输入(视觉)吗? | mistral.ai ↗ | 2026-05-28 | 待核实 |
| Ministral 14B 支持哪些语言? | mistral.ai ↗ | 2026-05-28 | 待核实 |