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Ministral-3-8B-Reasoning-2512

mistralai/Ministral-3-8B-Reasoning-2512

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上游访问:公开 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:apache-2.0 上游版本:81eaece1948f

中文简介

mistralai/Ministral-3-8B-Reasoning-2512 是 mistralai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 81eaece1948f,同步到 18 个文件,文件元数据合计 33.25 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 mistralai/Ministral-3-8B-Reasoning-2512 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
mistralai/Ministral-3-8B-Reasoning-2512 是 mistralai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 81eaece1948f,同步到 18 个文件,文件元数据合计 33.25 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。

【适用方向】
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本:81eaece1948f。 任务标签:上游卡片所列任务。 语言字段:en, fr, es, de, it, pt, nl, zh, ja, ko, ar。 架构:Mistral3ForConditionalGeneration。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 8.92 B。 库标记:vllm。 模型类型字段:mistral3。 上游标注的基础模型:mistralai/Ministral-3-8B-Base-2512。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-15。

【文件信息】
上游 API 返回 18 个文件,文件元数据合计 33.25 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 9 个、.safetensors 5 个、.jinja 1 个、.md 1 个、.txt 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated.safetensors(16.61 GB);model-00002-of-00004.safetensors(4.66 GB);model-00001-of-00004.safetensors(4.64 GB)。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 33.25 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 16.61 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

Ministral 3 8B Reasoning 2512 A balanced model in the Ministral 3 family, **Ministral 3 8B** is a powerful, efficient tiny language model with vision capabilities. This model is the reasoning post-trained version, trained for reasoning tasks, making it ideal for math, coding and stem related use cases. The Ministral 3 family is designed for edge deployment, capable of running on a wide range of hardware. Ministral 3 8B can even be deployed locally, capable of fitting in 24GB of VRAM in BF16, and less than 12GB of RAM/VRAM when quantized. Learn more in our blog post and paper. Key Features Ministral 3 8B consists of two main architectural components: **8.4B Language Model** **0.4B Vision Encoder** The Ministral 3 8B Reasoning model offers the following capabilities: **Vision**: Enables the model to analyze images and provide insights based on visual content, in addition to text. **Multilingual**: Supports dozens of languages, including English, French, Spanish, German, Italian, Portuguese, Dutch, Chinese, Japanese, Korean, Arabic. **System Prompt**: Maintains strong adherence and support for system prompts. **Agentic**: Offers best-in-class agentic capabilities with native function calling and JSON outputting. **Reasoning**: Excels at complex, multi-step reasoning and dynamic problem-solving. **Edge-Optimized**: Delivers best-in-class performance at a small scale, deployable anywhere. **Apache 2.0 License**: Open-source license allowing usage and modification for both commercial and non-commercial purposes. **Large Context Window**: Supports a 256k context window. Use Cases Perfect for balanced performance in local or embedded systems, combining versatility with efficiency. Chat interfaces in constrained environments Local daily-driver AI assistant Image/document description and understanding Translation and content generation Specialized agentic use cases Fine-tuning and specialization And more... Bringing advanced AI capabilities to resource-constrained environment

公开页仅展示原文摘录;完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本:81eaece1948f。 任务标签:上游卡片所列任务。 语言字段:en, fr, es, de, it, pt, nl, zh, ja, ko, ar。 架构:Mistral3ForConditionalGeneration。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 8.92 B。 库标记:vllm。 模型类型字段:mistral3。 上游标注的基础模型:mistralai/Ministral-3-8B-Base-2512。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-15。

文件说明

上游 API 返回 18 个文件,文件元数据合计 33.25 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 9 个、.safetensors 5 个、.jinja 1 个、.md 1 个、.txt 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:consolidated.safetensors(16.61 GB);model-00002-of-00004.safetensors(4.66 GB);model-00001-of-00004.safetensors(4.64 GB)。

上游文件元数据

  • .gitattributes1.58 KB
  • chat_template.jinja11.92 KB
  • config.json1.51 KB
  • consolidated.safetensors16.61 GB
  • generation_config.json131 B
  • model-00001-of-00004.safetensors4.64 GB
  • model-00002-of-00004.safetensors4.66 GB
  • model-00003-of-00004.safetensors4.58 GB
  • model-00004-of-00004.safetensors2.73 GB
  • model.safetensors.index.json51.44 KB
  • params.json1.07 KB
  • processor_config.json976 B

硬件建议

仓库文件元数据合计 33.25 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 16.61 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

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