ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5) TPS-Rechner
Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..
Für dieses Modell berechnet
818 Karten, für die wir Spezifikationen haben
Kleinste Karte, die passt
Radeon Instinct MI325X
256 GB · IQ4_XS · 63.8 tok/s
Schnellste Karte
B300
102 tok/s · 288 GB
Welche GPUs können laufen ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..
Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..
4 Karten passen
Berechnung| Braucht | Quantisierung | Passend | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
102
tok/s
62–164 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 235.4 GB | Q4_K_M | knapp |
|
81.8
tok/s
49–131 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 235.4 GB | Q4_K_M | knapp |
|
81.8
tok/s
49–131 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 235.4 GB | Q4_K_M | knapp |
|
63.8
tok/s
38–102 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 210.8 GB | IQ4_XS | knapp |
Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Baidu
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 16 March 2025
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Multimodal, Language, Vision, Video
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR)
- Basis-Modell
- ERNIE-4.5-300B-A47B
- Numerisches Format
- FP8
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 424B
- Trainingsdaten
- tokens
MoE: total parameters - 424B active parameters - 47B "ViT encoder comprising 630 million parameters"
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (unrestricted)
- Training-Code
- Unreleased
- Hugging Face
- baidu
Apache 2.0: https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-PT Apache 2.0 for inference code https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
ERNIE 4.5 surpassed GPT-4o in six out of seven evaluated benchmarks: [Table 7, Table 8] CCBench: Evaluates common-sense reasoning across text and images. ERNIE 4.5 scored approximately 81, slightly outperforming GPT-4o’s ~79. OCRBench: Assesses optical character recognition capabilities, focusing on text extraction from images. ERNIE 4.5 achieved around 88, surpassing GPT-4o’s ~81. ChartQA: Tests understanding of data presented in charts. ERNIE 4.5 scored ~82, marginally ahead of GPT-4o’s ~81. M…
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Baidu's ERNIE 4.5 & X1: Features, Access, DeepSeek Comparison
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Die Extreme
Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)
Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..
Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)
Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..
- 01 Radeon Instinct MI325X 256 GB · Braucht 210.8 GB · IQ4_XS · knapp 63.8 tok/s
- 02 B300 288 GB · Braucht 235.4 GB · Q4_K_M · knapp 102 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · Braucht 235.4 GB · Q4_K_M · knapp 81.8 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · Braucht 235.4 GB · Q4_K_M · knapp 81.8 tok/s
Was die Zahlen bedeuten
Die Hardware-Seite
Minimale Karte
Radeon Instinct MI325X
Benötigter Speicher
210.8 GB
Schnellste
102 tok/s
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5) erreicht eine Parameteranzahl von 424B. Das übersteigt, was eine einzelne GPU-Karte hält. Es auszuführen bedeutet, entweder auf mehrere Karten aufzuteilen oder Hardware zu mieten, die für die Aufgabe gebaut ist, und jede Karte, die es alleine halten kann, ist ein Datacenter-Teil. Die Anzahl, die es kann: 4.
Am unteren Ende wird es von Radeon Instinct MI325X, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 256 GB, es mit einer Kompression von IQ4_XS und produziert etwa 63.8 Token pro Sekunde
Die schnellste Berechnung dafür ist B300, generieren ungefähr 102 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.
Was dieses Modell ist
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5) wurde veröffentlicht von Baidu, im Land aufgezeichnet als China, während March 2025. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR).
Es basiert auf ERNIE-4.5-300B-A47B. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. baidu.
Was entscheidet die Geschwindigkeit
Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 81.8 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 4 von ihnen
Die Mischung-von-Experten-Routing ist der Grund, warum die Geschwindigkeiten hier hoch für die Parameteranzahl erscheinen. Nur ein Bruchteil wird pro Token gelesen, aber das Ganze muss geladen werden.
Ohne das Attention-Layout in der Datei ist die Speicher-Spalte eine Annäherung. Sie ist nah genug, um Hardware auszuwählen, und am wenigsten zuverlässig bei langem CONTEXT.
Wie es trainiert wurde
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)
Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..
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01
Lese zuerst die MEMORY-Zahl
Beginne mit dem, was es tatsächlich benötigt, nämlich der Anforderung von ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5), benötigt ungefähr 210.8 GB bei einer Kompression von IQ4_XS. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
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02
Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.
Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5).
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03
Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.
Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., eine Kompression von IQ4_XS auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
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04
Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen
Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5). Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B300, bei 102 tok/s
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05
Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.
Die Passform-Spalte trennt Karten, die es gerade so schaffen, von denen mit ausreichend Platz, im Falle von ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5). Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
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06
Sieh, was diese Karte noch ausführen kann.
Jede Karte verlinkt auf ihre eigene Seite, die dieselbe Berechnung über den gesamten Modellkatalog ausführt. Eine Karte wird normalerweise für mehr als ein Modell gekauft, daher lohnt sich ein Blick, bevor man kauft. ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5).
Antworten
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5) — Häufige Fragen
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Wie viel VRAM benötigt es?
Es benötigt etwa 210.8 GB bei einer Kompression von IQ4_XS, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 424B. MoE: total parameters - 424B active parameters - 47B "ViT encoder comprising 630 million parameters". Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Baidu, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2025.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Multimodal, Language, Vision, Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR). Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Wo kann ich es herunterladen?
Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation baidu. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?
Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 62.6 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?
Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 4. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?
Jede Karte wird mit der am wenigsten komprimierten Kopie angezeigt, die sie halten kann. Die Anzahl der verschiedenen Komprimierungsstufen über die Karten, die sie passen: 2. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 62–164 tok/s auf B300. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Radeon Instinct MI325X, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 256 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von IQ4_XS verwenden von etwa 210.8 GB, und produziert ungefähr 63.8 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 4.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— wie schnell ist es auf einer GPU?
Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B300, ungefähr 102 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 4.
Die andere Richtung
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