Ministral 3 (3B, 8B and 14B)とは？
Ministral 3はMistral AIの小型モデルファミリーで、2025年12月2日にMistral Large 3と同時に公開されました。3B、8B、14Bパラメータの3つのdenseサイズがあり、それぞれにbase、instruct、reasoningの各版があります。いずれもテキストに加えて画像を読み取り、256Kのコンテキスト（OpenRouter経由の3Bは128K）に対応し、Apache 2.0でライセンスされています。
Mistralはローカルとエッジでの利用向けに作りました。14BのinstructモデルはFP8で24 GBのビデオメモリに収まり、NVIDIAはこのファミリーをDGX Spark、RTX搭載のPCとノートPC、Jetsonデバイス向けに最適化しています。重みはHugging Faceにあり、モデルはMistralのAPIと、Amazon Bedrock、Azure Foundry、OpenRouter、Together AIなどのクラウドプラットフォームで使えます。
MistralのAPIでは100万トークンあたり14Bが$0.20、8Bが$0.15、3Bが$0.10で、入力と出力は同じ料金です。Mistralによると、14Bは同社の以前のより大きなMistral Small 3.2 24Bに匹敵する性能です。
Ministral 3 (3B, 8B and 14B)の料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Weights | Free | Apache 2.0 |
| Ministral 3 14B | $0.20 per 1M tokens | 入力と出力 |
| Ministral 3 8B | $0.15 per 1M tokens | |
| Ministral 3 3B | $0.10 per 1M tokens |
Apache 2.0のオープンウェイトです。Mistral API：100万トークンあたり14Bが$0.20、8Bが$0.15、3Bが$0.10で、入力と出力は同額。バッチは半額です。
Ministral 3 (3B, 8B and 14B)は使う価値があるか？
Ministral 3の強みは揃っていることです。3つのサイズそれぞれにbase、instruct、reasoningの各版があり、すべて画像を読み取り、すべて条件なしのApache 2.0というファミリーはほとんどありません。baseモデルをファインチューニングし、instructモデルを製品に組み込み、難しい問い合わせではreasoningモデルに切り替えたいチームにとって、1つのベンダーと1つのライセンスですべてがまかなえます。
Mistral自身の表では、reasoning版はサイズの割に強力です。14BのreasoningモデルはAIME 2025で85.0%、GPQA Diamondで71.2%を記録し、3BはAIMEでQwen3-VL-4B-Thinkingを上回ります。instructの14BはArena HardとWildBenchでQwen3 14BとGemma 3 12Bを上回ります。しかしMistralが掲載している直接比較のいくつかでは、Qwenのビジョンモデルが勝っています。Qwen3-VL-8B-InstructはArena Hardと数学で8Bを上回り、Qwen3-VL-4B-Instructはほとんどの行で3Bを上回ります。
実用的なのはローカルでの利用です。14BのinstructはFP8で24 GBに収まるため、コンシューマー向けGPU 1枚か、十分なメモリを持つ最近のノートPCで動き、3BはスマートフォンやJetsonボードに収まります。Mistralによると、instructモデルは同じ回答に対して競合よりはるかに少ないトークンで済むことが多く、小さなハードウェアでの遅延に効いてきます。
公開から10か月が経ち、その後Gemma 4を含む新しい小型モデルが登場しています。それでも、寛容なライセンスのマルチモーダル小型モデルを求める欧州のチームにとっては、無難な標準的選択肢です。
真価を発揮する場面
ノートPCアプリ向けのオフラインアシスタントを作る開発者
画像入力に対応した有能なモデルをローカルで動かす
24 GBに収まるFP8のMinistral 3 14B Instructを使うか、さらに量子化します。NVIDIAのRTXとDGX Sparkの最適化が一般的なハードウェアをカバーしています。
ロボティクスまたはIoTのチーム
組み込みボードにビジョン言語モデルを載せる
Ministral 3 3BはNVIDIA Jetsonデバイスで動き、カメラのフレームを直接読み取ります。多段階の計画には3Bのreasoning版に切り替えます。
文書を大量に分類・抽出するスタートアップ
リクエストあたりの費用をほぼゼロに抑える
MistralのAPIで100万トークンあたり$0.15の8Bを使えば、1,500トークンの抽出呼び出し100万回が約$225、バッチならその半額で す。
導入前に確認すること
- 導入
- Hugging Faceからダウンロードする（instructモデルはFP8、baseとreasoningはBF16）か、MistralのAPIでministral-3b-2512、ministral-8b-2512、ministral-14b-2512を呼び出します。
- 連携
- vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、llama.cpp、Ollamaのビルド。Amazon Bedrock、Azure Foundry、IBM watsonx、OpenRouter、Fireworks、Together AI、Modal。関数呼び出しと構造化出力に対応しています。
- データとプライバシー
- セルフホストならApache 2.0で利用制限はありません。MistralのAPIでは、無料ティアの入力と出力はオプトアウトしない限り学習に使われる可能性があります。従量課金の利用者はオプトアウトできます。
- 大規模利用時のコスト
- MistralのAPIでは100万トークンあたり$0.10〜$0.20で、バッチは半額です。セルフホストでは、FP8の14Bに24 GBのGPUが1枚必要で、3BはスマートフォンやJetsonボードで動きます。
- 制限
- 8Bと14Bは256Kのコンテキスト（OpenRouterの3Bは128K）。入力はテキストと画像のみです。reasoning版はinstruct版 より多くのトークンを使います。
良い点
- 3B、8B、14Bそれぞれにbase、instruct、reasoning版
- 全モデルで画像入力、256Kのコンテキスト
- 条件なしのApache 2.0
- 14BのinstructはFP8で24 GBのビデオメモリに収まる
気になる点
- Mistral自身の比較のいくつかでQwen3-VLモデルに負ける
- 2025年12月の公開で、その後新しい小型モデルが登場している
- MistralのAPIの無料ティアは、オプトアウトしない限り入力を学習に使う可能性がある
- 音声入力には非対応
おすすめの人
ノートPC、エッジデバイス、安価なホスト型推論向けに、寛容なライセンスで視覚に対応した小型モデルが必要なチームに向いています。
Ministral 3 (3B, 8B and 14B)の代替
Ministral 3 (3B, 8B and 14B)：よくある質問
- Ministral 3 (3B, 8B and 14B)は使う価値があるか？
- すっきりしたライセンスのもとで、すべてのサイズに推論と視覚を備えた完全な小型モデルファミリーです。ただしMistral自身の比較のいくつかでは、まだQwenがわずかに上回ります。 評価は5点満点中4.1点です。
- Ministral 3 (3B, 8B and 14B)の料金は？
- Apache 2.0のオープンウェイトです。Mistral API：100万トークンあたり14Bが$0.20、8Bが$0.15、3Bが$0.10で、入力と出力は同額。バッチは半額です。
- Ministral 3 (3B, 8B and 14B)の欠点は？
- Mistral自身の比較のいくつかでQwen3-VLモデルに負ける; 2025年12月の公開で、その後新しい小型モデルが登場している; MistralのAPIの無料ティアは、オプトアウトしない限り入力を学習に使う可能性がある; 音声入力には非対応.
- Ministral 3 (3B, 8B and 14B)は誰に向いているか？
- ノートPC、エッジデバイス、安価なホスト型推論向けに、寛容なライセンスで視覚に対応した小型モデルが必要なチームに向いています。
- チームや本番環境でMinistral 3 (3B, 8B and 14B)を使うと費用はいくらか？
- MistralのAPIでは100万トークンあたり$0.10〜$0.20で、バッチは半額です。セルフホストでは、FP8の14Bに24 GBのGPUが1枚必要で、3BはスマートフォンやJetsonボードで動きます。
- Ministral 3 (3B, 8B and 14B)は企業データを扱っても安全か？
- セルフホストならApache 2.0で利用制限はありません。MistralのAPIでは、無料ティアの入力と出力はオプトアウトしない限り学習に使われる可能性があります。従量課金の利用者はオプトアウトできます。
- Ministral 3 (3B, 8B and 14B)の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はGemma 4, Phi-4-multimodal, MiniCPM5-2B 、 SmolLM3-3Bです。
回答確認日：2026年10月25日