Ministral 3 14B Instruct 2512 is het compacte model van Mistral AI, de Franse uitgever: 14 miljard parameters, 128 K context, gebouwd voor productie op grote schaal. Uitgebracht in Europa, geserveerd in Europa — de complete soevereine keten, van het eerste gewicht tot de laatste token. Waarom dat telt →
Parameters
14 mld
Context
128 K
Uitgever
Mistral AI
Geserveerde doorvoer
~140 t/s
De enige extraterritoriale schakel van een open-weights-model is de uitgever ervan. Bij Ministral is zelfs die schakel Europees: ontwerp, publicatie en inferentie vallen volledig onder het recht van de Unie.
Twee keer compacter dan Qwen3.8-27B, antwoordt het sneller en kost het de helft — de juiste keuze voor chatbots met veel verkeer, classificatie en data-extractie.
Complete dossiers — contracten, rapporten, tickethistorieken — verwerkt in één enkele aanroep, zonder opdelen en zonder verlies van samenhang.
Gestructureerde JSON-uitvoer en gedeclareerde tools, met de uitstekende instructieopvolging van de Mistral-lijn — ideaal voor agents en bedrijfsautomatisering.
| Behoefte | Ministral 3 14B | Qwen3.8-27B |
|---|---|---|
| Chatbot / support met hoog volume | Aanbevolen | — |
| Extractie en classificatie | Aanbevolen | — |
| Complex redeneren, wiskunde | — | Aanbevolen |
| Codegeneratie en -review | Goed | Aanbevolen |
| Zeer lange documenten (> 32 K tokens) | Aanbevolen | Met extensie |
Indicatieve richtwaarden — beide modellen delen dezelfde API: van model wisselen is één tekenreeks aanpassen. Bekijk de fiche Qwen3.8-27B →
OpenAI-compatibel zoals de hele catalogus: alleen de modelnaam verandert. Schakel in productie van het ene naar het andere model, zonder herdeployment.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.europeangpu.com/v1",
api_key=EGPU_API_KEY)
r = client.chat.completions.create(
model="ministral-3-14b-instruct-2512",
messages=[{"role": "user",
"content": "Classificeer deze 400 tickets"}])Zonder abonnement, zonder minimum. Voor diepgaand redeneren, zie Qwen3.8-27B →