Ministral 3 14B Instruct 2512 er den kompakte modellen fra Mistral AI, fransk utgiver: 14 milliarder parametere, 128 K kontekst, skreddersydd for produksjon i stor skala. Utgitt i Europa, servert i Europa — den komplette suverene kjeden, fra første vekt til siste token. Hvorfor det betyr noe →
Parametere
14 mrd.
Kontekst
128 K
Utgiver
Mistral AI
Servert gjennomstrømning
~140 t/s
Det eneste ekstraterritorielle leddet i en modell med åpne vekter er utgiveren. Med Ministral er selv dette leddet europeisk: utforming, publisering og inferens forblir fullt ut under Unionens rett.
Dobbelt så kompakt som Qwen3.8-27B — den svarer raskere og koster halvparten. Det riktige valget for chatboter med høy trafikk, klassifisering og datauttrekk.
Hele saksmapper — kontrakter, rapporter, sakshistorikk — behandlet i ett enkelt kall, uten oppdeling og uten tap av sammenheng.
Strukturerte JSON-utdata og deklarerte verktøy, med den utmerkede instruksjonsfølgingen fra Mistral-familien — ideelt for agenter og forretningsautomatisering.
| Behov | Ministral 3 14B | Qwen3.8-27B |
|---|---|---|
| Chatbot / support med høyt volum | Anbefalt | — |
| Uttrekk og klassifisering | Anbefalt | — |
| Kompleks resonnering, matematikk | — | Anbefalt |
| Kodegenerering og kodegjennomgang | God | Anbefalt |
| Svært lange dokumenter (> 32 K tokens) | Anbefalt | Med utvidelse |
Veiledende holdepunkter — de to modellene deler samme API: å bytte modell er å endre en tekststreng. Se modellarket for Qwen3.8-27B →
OpenAI-kompatibel som hele katalogen: bare modellnavnet endres. Bytt fra den ene til den andre i produksjon, uten redeployering.
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": "Klassifiser disse 400 sakene"}])Uten abonnement, uten minimum. For dyp resonnering, se Qwen3.8-27B →