Familie Mistral · 3Mrd. Parameter★ Made in France

Shieldstral 3B

Mistral-3B-Guardrail-Modell (Inhaltsmoderation), 32k Kontext, ca. 1,7 GB VRAM bei Q4. Selbst gehostet, Apache-2.0-Lizenz.

🇫🇷 Mistral AI·Lizenz Apache 2.0·Kontext 32k tokens·Erscheinungsdatum —·Passt in die 128 GB von GIGABYTE AI TOP ATOM (Affiliate-Link)← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Dichtes 3B-Modell: passt auf eine kleine GPU (~1,7 GB in Q4) oder läuft auf der CPU (~3,9 GB RAM)
  • Spezialisiert auf Sicherheit und Moderation
  • Permissive Apache 2.0-Lizenz
  • Vollständiges Self-Hosting (keine Drittanbieter-API)
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —Modell für Sicherheitsleitplanken: kein universeller Chat-Assistent
  • —Kontext 32k
  • —Modellgewichte mit Zugangsbeschränkung auf Hugging Face (Zustimmung erforderlich)
Architektur
Dichter Transformer · 3B Parameter · 32k Kontext
Training
Guardrail-Modell von Mistral AI mit Schwerpunkt auf Inhaltsmoderation und Sicherheitsfilterung. Apache-2.0-Lizenz.
Ideal für
InhaltsmoderationLLM-SchutzmechanismusSicherheitsfilter

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$# HuggingFace : mistralai/Shieldstral-3B
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
1.7 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
2.1 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
3.2 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
6 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 3.9 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Shieldstral 3B?

Um Shieldstral 3B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 1.7 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: RTX 5060 Ti 16 GB — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

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Unterwegs: Shieldstral 3B läuft auch auf einem RTX-Laptop (16 GB VRAM) →

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  • Lebenslanger Online-Zugang
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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~50t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~85t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~130t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900