Familia Mistral · 3B de parámetros★ Hecho en Francia

Shieldstral 3B

Modelo de protección Mistral 3B (moderación de contenido), 32k de contexto, ~1,7 GB de VRAM en Q4. Autoalojado, licencia Apache 2.0.

🇫🇷 Mistral AI·Licencia Apache 2.0·Contexto 32k tokens·Fecha de lanzamiento —← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Denso de 3B: cabe en una GPU pequeña (~1,7 GB en Q4) o puede ejecutarse en CPU (~3,9 GB de RAM)
  • Especializado en seguridad y moderación
  • Licencia Apache 2.0 permisiva
  • Autoalojamiento completo (sin API de terceros)
Limitaciones que debes conocer
  • —Modelo de seguridad: no es un asistente conversacional generalista
  • —Contexto 32k
  • —Pesos con acceso restringido en Hugging Face (se requiere aceptación)
Arquitectura
Transformer denso · 3B de parámetros · 32k de contexto
Entrenamiento
Modelo de protección Mistral AI orientado a moderación de contenido y filtrado de seguridad. Licencia Apache 2.0.
Ideal para
Moderación de contenidoMecanismo de protección para LLMFiltrado de seguridad

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : mistralai/Shieldstral-3B
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
1.7 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
2.1 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
3.2 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
6 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 3.9 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Shieldstral 3B?

Para ejecutar Shieldstral 3B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 1.7 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Cuando te desplazas: Shieldstral 3B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

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