ERNIE-4.5-21B-A3B calculadora TPS

Abre pesos Baidu 21B parámetros June 2025

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

293 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Quadro K6000

12 GB · Q3_K_M · 74.1 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

896 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? ERNIE-4.5-21B-A3B?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

293 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
896 tok/s 538–1,434 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
896 tok/s 538–1,434 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
716 tok/s 429–1,145 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
716 tok/s 429–1,145 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
572 tok/s 343–916 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
548 tok/s 329–877 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
548 tok/s 329–877 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
524 tok/s 315–839 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
465 tok/s 279–745 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
465 tok/s 279–745 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
465 tok/s 279–745 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
441 tok/s 265–706 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
376 tok/s 226–602 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
376 tok/s 226–602 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
376 tok/s 226–602 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
376 tok/s 226–602 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
376 tok/s 226–602 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
292 tok/s 175–468 · baja confianza	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	12.5 GB	Q4_K_M	Ajustado
287 tok/s 172–459 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
287 tok/s 172–459 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
276 tok/s 166–441 · baja confianza	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.1 GB	Q3_K_M	Ajustado
276 tok/s 166–441 · baja confianza	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.1 GB	Q3_K_M	Ajustado
248 tok/s 149–397 · baja confianza	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	12.5 GB	Q4_K_M	Ajustado
239 tok/s 143–382 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo
234 tok/s 140–374 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	22.3 GB	Q8_0	Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: Baidu
Tipo de Organización: Industry
País: China
Publicado: 29 June 2025

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Language
Tarea: Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering
Formato numérico: FP8

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 21B
Datos de entrenamiento: tokens

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 1.8 × 10²³ FLOP

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (unrestricted)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: baidu

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Probablemente por encima de 10²³ FLOP: Yes
Confianza de registro: Speculative

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: ERNIE 4.5 Technical Report
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan ERNIE-4.5-21B-A3B

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan ERNIE-4.5-21B-A3B

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

El lado de hardware

Mínima tarjeta

Quadro K6000

Memoria necesaria

10.1 GB

Más rápido

896 tok/s

ERNIE-4.5-21B-A3B llega a un recuento de parámetros de 21B. Eso cae dentro del rango que una tarjeta de escritorio seria puede manejar una vez que los pesos están comprimidos. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 293.

En el extremo bajo, se maneja por Quadro K6000, con una capacidad de memoria de 12 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 74.1 tokens por segundo

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 896 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

ERNIE-4.5-21B-A3B fue publicado por Baidu, en el país registrado como China, durante June 2025. La organización editora está clasificada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering.

Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible. En Hugging Face está publicado bajo la organización baidu.

Qué tan rápido corre, y por qué

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 108.8 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 293 de ellos.

El enrutamiento de mezcla de expertos es la razón por la cual las velocidades aquí parecen altas para la cantidad de parámetros. Solo se lee una fracción por token, pero todo tiene que ser cargado.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Qué se necesitó para construirlo

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.8 × 10²³ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para ERNIE-4.5-21B-A3B

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Lee la cifra de MEMORIA primero

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener ERNIE-4.5-21B-A3B, necesitando alrededor 10.1 GB a una compresión de Q3_K_M. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Decide cuánto duran tus conversaciones.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para ERNIE-4.5-21B-A3B.
03

Establecer un umbral de calidad

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., alcanzando una compresión de Q3_K_M en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Compara tokens por segundo, no especificaciones

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para ERNIE-4.5-21B-A3B. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 896 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de ERNIE-4.5-21B-A3B. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Mira qué más ejecuta esa tarjeta

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para ERNIE-4.5-21B-A3B.

Respuestas

ERNIE-4.5-21B-A3B — preguntas comunes

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Baidu, basado en China, una organización categorizada como industry.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en June 2025.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización baidu. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

ERNIE-4.5-21B-A3B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.8 × 10²³ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 2.6 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 293. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: 538–1,434 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Quadro K6000, con una capacidad de memoria de 12 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 10.1 GB, y produce aproximadamente 74.1 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 293.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 896 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 293.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 10.1 GB a una compresión de Q3_K_M, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q3_K_M, usando alrededor 10.1 GB y generando aproximadamente 276 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q4_K_M, usando alrededor 12.5 GB y generando aproximadamente 292 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q6_K, usando alrededor 17.4 GB y generando aproximadamente 218 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

ERNIE-4.5-21B-A3B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 21B. MoE total parameters: 21B active parameters: 3B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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