ERNIE-4.5-300B-A47B calcolatore TPS

Apri i pesi Baidu 300B parametri June 2025

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

7 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

B200

180 GB · IQ4_XS · 154 tok/s

Scheda più veloce

B200

154 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire ERNIE-4.5-300B-A47B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

7 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
154 tok/s 92–247 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	153.0 GB	IQ4_XS	Stretto
91.2 tok/s 55–146 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	240.3 GB	Q6_K	Stretto
75.2 tok/s 45–120 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	170.5 GB	Q4_K_M	Stretto
75.2 tok/s 45–120 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	170.5 GB	Q4_K_M	Stretto
72.8 tok/s 44–116 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	240.3 GB	Q6_K	Stretto
72.8 tok/s 44–116 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	240.3 GB	Q6_K	Stretto
65.6 tok/s 39–105 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	205.4 GB	Q5_K_M	Stretto

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Baidu
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: China
Pubblicato: 29 June 2025

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering
Formato numerico: FP8

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 300B
Dati di addestramento: tokens

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 2.8 × 10²⁴ FLOP

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: NVIDIA H800 SXM5
Utilizzo dell'hardware: MFU 47.0%

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: baidu

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Record fiducia: Speculative

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: ERNIE 4.5 Technical Report
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono ERNIE-4.5-300B-A47B

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano ERNIE-4.5-300B-A47B

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Il lato hardware

Scheda minima

B200

Memoria necessaria

153.0 GB

Più veloce

154 tok/s

ERNIE-4.5-300B-A47B raggiunge un conteggio di parametri di 300B. Questo è oltre ciò che qualsiasi singola scheda grafica può contenere. Eseguire questo significa o suddividerlo tra più schede o noleggiare hardware progettato per il lavoro, e ogni scheda in grado di contenerlo da sola è un componente da datacenter. Il numero che può: 7.

A basso prezzo è gestito da B200, con una capacità di memoria di 180 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 154 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 154 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

ERNIE-4.5-300B-A47B è stato pubblicato da Baidu, nel paese registrato come China, durante June 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione baidu.

Cosa decide la velocità

Il risultato mediano è attorno 75.2 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 7 di loro

Il routing di Mixture-of-experts è il motivo per cui le velocità qui sembrano elevate per il conteggio dei parametri. Solo una frazione viene letta per token, ma l'intero insieme deve essere caricato.

Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.

Come è stato addestrato

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2.8 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H800 SXM5. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per ERNIE-4.5-300B-A47B

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di ERNIE-4.5-300B-A47B, avere bisogno di circa 153.0 GB a una compressione di IQ4_XS. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da ERNIE-4.5-300B-A47B.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di IQ4_XS sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per velocità

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per ERNIE-4.5-300B-A47B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 154 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di ERNIE-4.5-300B-A47B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Vedi cos'altro che questa card esegue

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. ERNIE-4.5-300B-A47B.

Risposte

ERNIE-4.5-300B-A47B — domande comuni

ERNIE-4.5-300B-A47B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2025.

ERNIE-4.5-300B-A47B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

ERNIE-4.5-300B-A47B— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione baidu. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

ERNIE-4.5-300B-A47B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.8 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H800 SXM5. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

ERNIE-4.5-300B-A47B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 43.6 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

ERNIE-4.5-300B-A47B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 7. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

ERNIE-4.5-300B-A47B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

ERNIE-4.5-300B-A47B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 92–247 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

ERNIE-4.5-300B-A47B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è B200, con una capacità di memoria di 180 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 153.0 GB, e produce approssimativamente 154 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 7.

ERNIE-4.5-300B-A47B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 154 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 7.

ERNIE-4.5-300B-A47B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 153.0 GB a una compressione di IQ4_XS, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

ERNIE-4.5-300B-A47B— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

ERNIE-4.5-300B-A47B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 300B. MoE total parameters: 300B active parameters: 47B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

ERNIE-4.5-300B-A47B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Baidu, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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