ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5) calcolatore TPS
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
818 schede per cui abbiamo specifiche
Scheda più piccola che si adatta
Radeon Instinct MI325X
256 GB · IQ4_XS · 63.8 tok/s
Scheda più veloce
B300
102 tok/s · 288 GB
Quali GPU possono eseguire ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
4 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
102
tok/s
62–164 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 235.4 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
81.8
tok/s
49–131 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 235.4 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
81.8
tok/s
49–131 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 235.4 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
63.8
tok/s
38–102 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 210.8 GB | IQ4_XS | 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
- 16 March 2025
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Multimodal, Language, Vision, Video
- Compito
- Language modeling/generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR)
- Modello di base
- ERNIE-4.5-300B-A47B
- 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
- 424B
- Dati di addestramento
- tokens
MoE: total parameters - 424B active parameters - 47B "ViT encoder comprising 630 million parameters"
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
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
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
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- 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…
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Baidu's ERNIE 4.5 & X1: Features, Access, DeepSeek Comparison
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)
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-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)
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..
- 01 Radeon Instinct MI325X 256 GB · Ha bisogno 210.8 GB · IQ4_XS · Stretto 63.8 tok/s
- 02 B300 288 GB · Ha bisogno 235.4 GB · Q4_K_M · Stretto 102 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · Ha bisogno 235.4 GB · Q4_K_M · Stretto 81.8 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · Ha bisogno 235.4 GB · Q4_K_M · Stretto 81.8 tok/s
Cosa significano i numeri
Il lato hardware
Scheda minima
Radeon Instinct MI325X
Memoria necessaria
210.8 GB
Più veloce
102 tok/s
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5) raggiunge un conteggio di parametri di 424B. 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: 4.
A basso prezzo è gestito da Radeon Instinct MI325X, con una capacità di memoria di 256 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 63.8 token al secondo
Il più veloce che calcoliamo per esso è B300, generando approssimativamente 102 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Cosa è questo modello
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5) è stato pubblicato da Baidu, nel paese registrato come China, durante March 2025. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, Video, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR).
Costruisce su ERNIE-4.5-300B-A47B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.
Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione baidu.
Cosa decide la velocità
Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 81.8 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 4 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
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)
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
Leggi prima il numero di VRAM
Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5), avere bisogno di circa 210.8 GB a una compressione di IQ4_XS. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
-
02
Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.
Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5).
-
03
Scegli quanto lontano lo comprimerai
Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., 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
Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.
Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5). 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 B300, nella 102 tok/s
-
05
Guarda il margine, non solo l'adattamento
La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5). 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-VL-424B-A47B (文心大模型4.5).
Risposte
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5) — domande comuni
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 210.8 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-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— 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-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 424B. MoE: total parameters - 424B active parameters - 47B "ViT encoder comprising 630 million parameters". 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-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Baidu, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 2025.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Multimodal, Language, Vision, Video, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR). I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— 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-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 62.6 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— due GPU lo farebbero andare più veloce?
Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 4. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— 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: 2. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 62–164 tok/s su B300. 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-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Radeon Instinct MI325X, con una capacità di memoria di 256 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 210.8 GB, e produce approssimativamente 63.8 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 4.
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5)— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B300, circa 102 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: 4.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.