Famiglia Mistral · 3B parametri★ Made in France

Shieldstral 3B

Modello di protezione Mistral 3B (moderazione dei contenuti), contesto 32k, circa 1,7 GB di VRAM in Q4. Self-hosted, licenza Apache 2.0.

🇫🇷 Mistral AI·Licenza Apache 2.0·Contesto 32k tokens·Data di uscita —·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Denso 3B: entra nella memoria di una piccola GPU (~1,7 GB in Q4) o nella RAM per l'esecuzione su CPU (~3,9 GB di RAM)
  • Specializzato in sicurezza e moderazione
  • Licenza Apache 2.0 permissiva
  • Hosting autonomo completo (nessuna API di terze parti)
Limiti da conoscere
  • —Modello di guardrail: non è un assistente conversazionale generico
  • —Contesto 32k
  • —Pesi ad accesso vincolato su Hugging Face (accettazione richiesta)
Architettura
Transformer denso · 3B di parametri · contesto di 32k
Addestramento
Modello di sicurezza Mistral AI orientato alla moderazione del contenuto e al filtraggio di sicurezza. Licenza Apache 2.0.
Ideale per
Moderazione del contenutoSistema di protezione per LLMFiltraggio di sicurezza

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace : mistralai/Shieldstral-3B
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
1.7 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
2.1 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
3.2 GB
FP16
Piena precisione — uso server
6 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 3.9 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Shieldstral 3B?

Per eseguire Shieldstral 3B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 1.7 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: RTX 5060 Ti 16 GB
AmazonVedi il prezzo →

Link affiliati — possibile commissione senza costi aggiuntivi per te, raccomandazione indipendente. In qualità di Partner Amazon, QualeLLM realizza un profitto sugli acquisti idonei.

In mobilità: Shieldstral 3B funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →

Questo modello nel tuo ChatGPT privato, senza cloud

Il tuo ChatGPT privato e gratuito sulla tua macchina in 1 ora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, i tuoi documenti, senza cloud.

  • Spazio online a vita
  • PDF + file
  • Aggiornamenti a vita

03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~50t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~85t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~130t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900