01できること
長所
- デンス 3B：小型GPU（Q4で約1.7 GB）またはCPU（約3.9 GB RAM）で動作
- 安全性およびモデレーションに特化
- 許諾条件の緩やかな Apache 2.0 ライセンス
- 完全なセルフホスティング（外部事業者のAPIを使わない）
知っておくべき限界
- —セーフティモデル：一般用途の会話アシスタントではありません
- —コンテキスト 32k
- —Hugging Face 上のゲート付きウェイト（承認が必要）
アーキテクチャ
密なTransformer · パラメータ数3B · コンテキスト32k
トレーニング
コンテンツのモデレーションと安全性フィルタリングを重視した、Mistral AIのガードレールモデル。Apache 2.0ライセンス。
おすすめの用途
コンテンツのモダレーションLLMのガードレールセーフティフィルタ
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$# HuggingFace : mistralai/Shieldstral-3B
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
1.7 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
2.1 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
3.2 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
6 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 3.9 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Shieldstral 3Bに必要なハードウェアは？
Shieldstral 3BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 1.7 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
現在のオファー： RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime)
Amazon価格を見る →アフィリエイトリンク — 追加費用なしで手数料を受け取る場合があります。独立したおすすめ情報です。Amazonアソシエイトとして、ローカルLLMナビは条件を満たす購入から利益を得ています。
外出先では： Shieldstral 3B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 生涯アップデート
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
すべてのキットを永久に利用 — 49 €