Mistral: Ministral 3 3B 2512 mistralai/ministral-3b-2512

Модель Mistral: Ministral 3 3B 2512 от Mistral AI (семейство ministral-3b) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Европейский AI-чемпион. Эффективные модели + сильная Mixtral-серия.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

10 ₽

за 1 млн входных токенов

10 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Mistral: Ministral 3 3B 2512

Экономичная мультимодальная модель для высоконагруженных пайплайнов и edge-деплоя с большим контекстным окном.

Ministral 3 3B — компактная языковая модель от Mistral AI с поддержкой мультимодального ввода (текст и изображения). Несмотря на небольшой размер, модель позиционируется как мощная и эффективная в своём классе: она способна обрабатывать контекст до 131 072 токенов, что нетипично для моделей такого масштаба и открывает возможности для работы с длинными документами.

Модели семейства Ministral ориентированы на сценарии, где критичны скорость ответа и низкая стоимость инференса: встроенные системы, edge-деплой, высоконагруженные пайплайны с большим числом запросов. Поддержка vision позволяет анализировать изображения наравне с текстом, что расширяет применимость модели за пределы чисто текстовых задач. Для задач, требующих максимального качества рассуждений, стоит рассматривать более крупные модели семейства, однако там, где важна экономичность, Ministral 3 3B — разумный выбор.

Когда брать эту модель

✓ Быстрая классификация и маршрутизация запросов в многоступенчатых LLM-пайплайнах
✓ Анализ изображений с кратким текстовым описанием (скриншоты, схемы, фото)
✓ Чат-боты и ассистенты с ограниченным бюджетом на инференс
✓ Обработка длинных документов при жёстких требованиях к латентности
✓ Edge- и on-device сценарии, где размер модели критичен

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй скриншот интерфейса мобильного приложения и перечисли UX-проблемы, которые могут мешать пользователю завершить онбординг.

Использование Mistral: Ministral 3 3B 2512 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mistralai/ministral-3b-2512",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="mistralai/ministral-3b-2512",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "mistralai/ministral-3b-2512",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);