ERNIE-4.5-0.3B TPS kalkulátor
Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..
Vypočteno pro tento model
818 karty, které máme specifikace pro
Nejmenší karta, která se vejde
Tesla C1080
4 GB · Q8_0 · 102 tok/s
Nejrychlejší karta
B200
9,412 tok/s · 180 GB
Které GPU mohou spustit ERNIE-4.5-0.3B?
Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď
Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..
Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.
818 karty odpovídají
Vypočítávání| Potřebuje | Kvantisace | Pohodlné | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
9,412
tok/s
5,647–15,059 · nízká důvěra |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
9,412
tok/s
5,647–15,059 · nízká důvěra |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
7,516
tok/s
4,509–12,025 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
7,516
tok/s
4,509–12,025 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
6,011
tok/s
3,606–9,617 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
5,753
tok/s
3,452–9,205 · nízká důvěra |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
5,753
tok/s
3,452–9,205 · nízká důvěra |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
5,506
tok/s
3,304–8,809 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
4,886
tok/s
2,932–7,818 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
4,886
tok/s
2,932–7,818 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
4,886
tok/s
2,932–7,818 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
4,635
tok/s
2,781–7,416 · nízká důvěra |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,953
tok/s
2,372–6,325 · nízká důvěra |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,953
tok/s
2,372–6,325 · nízká důvěra |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,953
tok/s
2,372–6,325 · nízká důvěra |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,953
tok/s
2,372–6,325 · nízká důvěra |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,953
tok/s
2,372–6,325 · nízká důvěra |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,010
tok/s
1,806–4,816 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,010
tok/s
1,806–4,816 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,508
tok/s
1,505–4,013 · nízká důvěra |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,455
tok/s
1,473–3,928 · nízká důvěra |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,400
tok/s
1,440–3,840 · nízká důvěra |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,400
tok/s
1,440–3,840 · nízká důvěra |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,400
tok/s
1,440–3,840 · nízká důvěra |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,400
tok/s
1,440–3,840 · nízká důvěra |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 1.1 GB | Q8_0 | Pohodlný |
Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Baidu
- Typ organizace
- Industry
- Země
- China
- Publikováno
- 29 June 2025
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering
- Číselný formát
- FP8
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 360M
- Výcviková data
- tokens
- Velikost dávky
- 8,000,000
0,36B dense
Table 2
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Open — downloadable
- Přístup k modelu
- Open weights (unrestricted)
- Tréninkový kód
- Unreleased
- Hugging Face
- baidu
Apache 2.0 https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Base-PT Apache 2.0 for inference code https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- ERNIE 4.5 Technical Report
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Extrémy
Deset nejrychlejších GPU, které běží ERNIE-4.5-0.3B
Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 9,412 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 9,412 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 7,516 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 7,516 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 6,011 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 5,753 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 5,753 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 5,506 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 4,886 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 4,886 tok/s
Nejmenší GPU, které ještě běží ERNIE-4.5-0.3B
Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · Potřebuje 1.1 GB · Q8_0 · Pohodlný 113 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · Potřebuje 1.1 GB · Q8_0 · Pohodlný 113 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · Potřebuje 1.1 GB · Q8_0 · Pohodlný 151 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · Potřebuje 1.1 GB · Q8_0 · Pohodlný 226 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · Potřebuje 1.1 GB · Q8_0 · Pohodlný 40.1 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · Potřebuje 1.1 GB · Q8_0 · Pohodlný 117 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · Potřebuje 1.1 GB · Q8_0 · Pohodlný 132 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · Potřebuje 1.1 GB · Q8_0 · Pohodlný 117 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · Potřebuje 1.1 GB · Q8_0 · Pohodlný 94.8 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · Potřebuje 1.1 GB · Q8_0 · Pohodlný 97.9 tok/s
Co čísla znamenají
Co je potřeba k provozování tohoto modelu
Minimum karta
Tesla C1080
Potřeba paměti
1.1 GB
Nejrychlejší
9,412 tok/s
ERNIE-4.5-0.3B dosahuje počtu parametrů 360M. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.
Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 102 tokenů za sekundu
Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 9,412 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.
Co je tento MODEL
ERNIE-4.5-0.3B byl zveřejněn Baidu, v zemi zaznamenané jako China, během June 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering.
Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto. Na Hugging Face je publikováno pod organizací baidu.
Co rozhoduje o rychlosti
Polovina karet, které to drží, zvládne více než 264.3 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 817 z nich
Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.
Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro ERNIE-4.5-0.3B
Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.
-
01
Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.
Každá KARTA zde byla zkontrolována proti ERNIE-4.5-0.3B, potřebující kolem 1.1 GB při kompresi Q8_0. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
-
02
Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat
Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. ERNIE-4.5-0.3B.
-
03
Nastavte minimální kvalitu
Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese Q8_0 na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
-
04
Srovnejte TPS, ne specifikace
Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. ERNIE-4.5-0.3B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 9,412 tok/s
-
05
Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí
Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě ERNIE-4.5-0.3B. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
-
06
Podívejte se, co dalšího ta karta spouští
Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. ERNIE-4.5-0.3B.
Odpovědi
ERNIE-4.5-0.3B — běžné otázky
ERNIE-4.5-0.3B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?
Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.1 GB a generováním zhruba 1,073 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
ERNIE-4.5-0.3B— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?
Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.1 GB a generováním zhruba 1,329 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
ERNIE-4.5-0.3B— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?
Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.1 GB a generováním zhruba 1,576 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
ERNIE-4.5-0.3B— Je to OPEN SOURCE?
Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.
ERNIE-4.5-0.3B— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 360M. 0,36B dense. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ERNIE-4.5-0.3B— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Baidu, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.
ERNIE-4.5-0.3B— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2025.
ERNIE-4.5-0.3B— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
ERNIE-4.5-0.3B— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací baidu. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
ERNIE-4.5-0.3B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?
Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.
ERNIE-4.5-0.3B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?
Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.
ERNIE-4.5-0.3B— proč se kvantizace liší mezi kartami?
Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.
ERNIE-4.5-0.3B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?
Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 5,647–15,059 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.
ERNIE-4.5-0.3B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi Q8_0 používající přibližně 1.1 GB, a produkuje přibližně 102 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.
ERNIE-4.5-0.3B— jak rychle je to na GPU?
Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 9,412 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 817.
ERNIE-4.5-0.3B— kolik VRAM potřebuje?
Potřebuje asi 1.1 GB při kompresi Q8_0, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.
ERNIE-4.5-0.3B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?
Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.1 GB a generováním zhruba 1,753 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.