Was ist Shieldstral 1.0 3B?
Shieldstral 1.0 3B ist ein Klassifikator für Inhaltssicherheit von Mistral AI, am 4. August 2026 mit offenen Gewichten veröffentlicht, als erste Veröffentlichung der Open Secure AI Alliance, die Mistral mit NVIDIA und anderen gegründet hat. Statt einer festen Liste von Schadenskategorien prüft er Inhalte gegen eine Richtlinie, die du zur Laufzeit beschreibst: Du schreibst eine Ja-Nein-Frage und eine Anweisung, die Kontext und Strenge festlegt, und er liefert einen einzelnen kalibrierten Sicherheitswert.
Er kann Prompts, Modellantworten oder beides zusammen prüfen, in Text und Bildern. Er basiert auf dem Basismodell Ministral 3 3B mit Mistrals Vision-Encoder Pixtral und wurde mit etwa 54 Millionen Beispielen trainiert. In BF16 passt er in 16 GB Grafikspeicher und läuft auf vLLM, llama.cpp, SGLang und Transformers, Fine-Tuning ist über Axolotl möglich.
Die Gewichte stehen unter Apache 2.0 und sind auf Hugging Face hinter Mistrals Bedingungen zugangsbeschränkt. Einen Preis für eine gehostete API gibt es nicht; du betreibst ihn selbst.
Was kostet Shieldstral 1.0 3B?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Weights | Free | Apache 2.0, Download mit Zugangsbeschränkung |
| Self-hosted | Free | Eine GPU mit 16 GB in BF16 |
Kostenlose offene Gewichte unter Apache 2.0, zugangsbeschränkt auf Hugging Face; nur zum Selbsthosten, auf einer einzelnen GPU mit 16 GB in BF16.
Lohnt sich Shieldstral 1.0 3B?
Shieldstral löst ein echtes Problem von Moderationsmodellen: feste Kategorien. Die meisten Guard-Modelle sind auf eine festgelegte Liste von Schäden trainiert, eine neue Richtlinie bedeutet also Nachtraining oder das Leben mit Abweichungen. Shieldstral nimmt die Richtlinie zur Laufzeit als Eingabe in normaler Sprache an, sodass ein Team "keine Dosierungsratschläge für Medikamente" oder "keine Preise von Wettbewerbern" hinzufügen kann, ohne das Modell anzufassen.
Mistrals Zahlen sind für die Größe stark. Gemeldet werden 84,9 % durchschnittlicher F1 bei Textsicherheit, gleichauf mit OpenAIs GPT-OSS-Safeguard-20B, einem etwa siebenmal größeren Modell, und 83,8 % bei der Sicherheit von Bild plus Text gegenüber 77,6 % für OmniGuard-7B. In einem Test mit absichtlich abweichenden Schadenskategorien, der prüfen soll, wie gut er sich anpasst, erreicht er 91,3 % F1. Beim Erkennen von Ablehnungen liegt er mit 91,5 % gegenüber 93,7 % knapp hinter GPT-OSS-Safeguard-20B. Das sind Mistrals Zahlen, mit einem technischen Bericht auf arXiv.
Die praktischen Kosten liegen beim Durchsatz. Jede Richtlinie ist eine eigene Abfrage, eine Nachricht gegen zehn Richtlinien zu prüfen braucht also zehn Durchgänge. Bei 3B Parametern ist jeder Durchgang günstig, und das Modell läuft auf einer einzelnen GPU mit 16 GB, doch Teams mit vielen Regeln sollten sie bündeln oder gruppieren.
Es ist ein Klassifikator, kein vollständiges Guardrail-Produkt: Pipeline, Logging und Einspruchsverfahren drumherum brauchst du weiterhin. Als offener, selbst gehosteter Baustein für Moderation gehört er zu den besten verfügbaren.
Wo es sich lohnt
Ein Marktplatz mit eigenen Regeln für Angebote
Produktangebote und Fotos gegen hauseigene Richtlinien prüfen
Formuliere jede Regel als Ja-Nein-Frage und lass Shieldstral über Angebotstext und Bilder laufen. Fasse verwandte Regeln zu einer Richtlinie zusammen, um die Zahl der Durchgänge zu senken.
Ein Team, das einen Chatbot für Kunden ausliefert
Modellantworten prüfen, bevor sie Nutzer erreichen
Lass Shieldstral mit deiner Support-Richtlinie als Anweisung über Prompt-Antwort-Paare laufen und blockiere oder eskaliere Antworten, deren Sicherheitswert deine Schwelle überschreitet.
Ein Unternehmen mit Daten, die das eigene Netzwerk nicht verlassen dürfen
Inhalte vollständig on-premises moderieren
Stelle das 3B-Modell mit vLLM 0.26+ oder einem GGUF-Build in llama.cpp auf einer einzelnen GPU mit 16 GB bereit; kein Inhalt geht an die API eines Drittanbieters.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Akzeptiere Mistrals Bedingungen auf Hugging Face, lade mistralai/Shieldstral-1.0-3B herunter und stelle es mit vLLM 0.26+, SGLang, Transformers oder einem GGUF-Build bereit. Formuliere jede Richtlinie als Frage plus Anweisung.
- Integrationen
- vLLM, llama.cpp, SGLang, Transformers; Fine-Tuning mit Axolotl. Teil der Open Secure AI Alliance mit NVIDIA.
- Daten und Datenschutz
- Nur zum Selbsthosten, Inhalte bleiben also auf deiner Hardware. Apache 2.0 erlaubt kommerzielle Nutzung; der Download ist hinter Mistrals Bedingungen zugangsbeschränkt.
- Kosten im großen Maßstab
- Keine API-Gebühr. Eine GPU mit 16 GB in BF16 reicht; jede Richtlinienprüfung ist eine eigene kurze Inferenz, die Kosten wachsen also mit Nachrichten mal Richtlinien.
- Grenzen
- Liefert einen Sicherheitswert pro Richtlinienabfrage. Trainiert mit etwa 54 Millionen Beispielen; die mehrsprachige Abdeckung ist nicht klar angegeben.
Was gut ist
- Richtlinien in normaler Sprache zur Laufzeit; kein Nachtraining
- 84,9 % F1 bei Textsicherheit, laut Mistral gleichauf mit einem 20B-Modell
- Prüft Text und Bilder, Prompts und Antworten
- Apache 2.0; läuft auf einer GPU mit 16 GB
Was nicht
- Eine Abfrage pro Richtlinie senkt den Durchsatz
- Die Benchmarks stammen von Mistral selbst
- Download mit Zugangsbeschränkung hinter Mistrals Bedingungen
- Abgedeckte Sprachen nicht klar angegeben
Am besten für
Teams, die eine eigene Moderations- oder Guardrail-Schicht bauen und eigene Richtlinien für Text und Bilder durchsetzen müssen, ohne ein Modell nachzutrainieren.
Alternativen zu Shieldstral 1.0 3B
Shieldstral 1.0 3B: häufige Fragen
- Lohnt sich Shieldstral 1.0 3B?
- Ein kleines, offenes Moderationsmodell, das sich ohne Nachtraining an deine eigenen Regeln anpasst und in Mistrals Tests mit einem 20B-Konkurrenten gleichzieht; jede weitere Richtlinie kostet einen weiteren Durchgang. Wir bewerten es mit 4.2 von 5.
- Was kostet Shieldstral 1.0 3B?
- Kostenlose offene Gewichte unter Apache 2.0, zugangsbeschränkt auf Hugging Face; nur zum Selbsthosten, auf einer einzelnen GPU mit 16 GB in BF16.
- Welche Nachteile hat Shieldstral 1.0 3B?
- Eine Abfrage pro Richtlinie senkt den Durchsatz; Die Benchmarks stammen von Mistral selbst; Download mit Zugangsbeschränkung hinter Mistrals Bedingungen; Abgedeckte Sprachen nicht klar angegeben.
- Für wen eignet sich Shieldstral 1.0 3B?
- Teams, die eine eigene Moderations- oder Guardrail-Schicht bauen und eigene Richtlinien für Text und Bilder durchsetzen müssen, ohne ein Modell nachzutrainieren.
- Was kostet Shieldstral 1.0 3B für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Keine API-Gebühr. Eine GPU mit 16 GB in BF16 reicht; jede Richtlinienprüfung ist eine eigene kurze Inferenz, die Kosten wachsen also mit Nachrichten mal Richtlinien.
- Ist Shieldstral 1.0 3B sicher für Firmendaten?
- Nur zum Selbsthosten, Inhalte bleiben also auf deiner Hardware. Apache 2.0 erlaubt kommerzielle Nutzung; der Download ist hinter Mistrals Bedingungen zugangsbeschränkt.
- Was sind die besten Alternativen zu Shieldstral 1.0 3B?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind GLiNER2.5-Decide, Perplexity Decider (pplx-decider) und Jev.
Antworten geprüft am 25. Okt. 2026.