ERNIE-4.5-VL-28B-A3B TPS-rekenmachine

Open gewichten Baidu 28B parameters June 2025

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

241 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 51.9 tok/s

Snelste kaart

B200

672 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien ERNIE-4.5-VL-28B-A3B?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

241 kaarten passen

Berekenen
Heeft Kwantificatie Past
672 tok/s

403–1,076 · lage vertrouwen

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
672 tok/s

403–1,076 · lage vertrouwen

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
537 tok/s

322–859 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
537 tok/s

322–859 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
429 tok/s

258–687 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
411 tok/s

247–657 · lage vertrouwen

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
411 tok/s

247–657 · lage vertrouwen

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
393 tok/s

236–629 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
349 tok/s

209–558 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
349 tok/s

209–558 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
349 tok/s

209–558 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
331 tok/s

199–530 · lage vertrouwen

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
282 tok/s

169–452 · lage vertrouwen

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
282 tok/s

169–452 · lage vertrouwen

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
282 tok/s

169–452 · lage vertrouwen

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
282 tok/s

169–452 · lage vertrouwen

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
282 tok/s

169–452 · lage vertrouwen

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
256 tok/s

154–410 · lage vertrouwen

Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA 16 GB 1,130 GB/s Nov 2019 12.9 GB Q3_K_M Krap
228 tok/s

137–365 · lage vertrouwen

DRIVE A100 PROD NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 22.7 GB Q6_K Comfortabel
228 tok/s

137–365 · lage vertrouwen

GRID A100A NVIDIA 32 GB 1,870 GB/s May 2020 22.7 GB Q6_K Comfortabel
219 tok/s

131–350 · lage vertrouwen

GeForce RTX 5090 NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 22.7 GB Q6_K Comfortabel
219 tok/s

131–350 · lage vertrouwen

GeForce RTX 5090 D NVIDIA 32 GB 1,790 GB/s Jan 2025 22.7 GB Q6_K Comfortabel
218 tok/s

131–348 · lage vertrouwen

GeForce RTX 5080 NVIDIA 16 GB 960 GB/s Jan 2025 12.9 GB Q3_K_M Krap
215 tok/s

129–344 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 29.2 GB Q8_0 Comfortabel
215 tok/s

129–344 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 29.2 GB Q8_0 Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie
Baidu
Organisatietype
Industry
Land
China
Gepubliceerd
29 June 2025

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Multimodal, Language, Vision, Video
Taak
Language modeling/generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR)
Basis model
ERNIE-4.5-21B-A3B
Numerieke indeling
FP8

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters
28B

MoE total parameters: 28B active parameters: 3B

Training gegevens
tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten
Open — downloadable
Toegang tot model
Open weights (unrestricted)
Training code
Unreleased

Apache 2.0: https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Base-PT Apache 2.0 for inference code https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE

Hugging Face
baidu

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
Yes
Record vertrouwen
Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
ERNIE 4.5 Technical Report
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

De extremen

Wat de cijfers betekenen

Wat je nodig hebt om het te draaien

Minimum kaart

Xeon Phi 7120P

Geheugen nodig

12.9 GB

Snelste

672 tok/s

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B bereikt een parameter telling van 28B. Dat valt binnen het bereik dat een serieuze desktopkaart kan aansteken zodra de gewichten zijn gecomprimeerd. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 241.

De minste hardware die werkt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 51.9 tokens per seconde

De snelste resultaten komen van B200, genereren ongeveer 672 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B werd gepubliceerd door Baidu, in het land geregistreerd als China, tijdens June 2025. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.

Het werkt in het domein van Multimodal, Language, Vision, Video, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR).

Het startpunt was een bestaand basismodel, ERNIE-4.5-21B-A3B. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.

Het feit dat de gewichten open zijn, is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie baidu.

Het lezen van de doorvoercijfers

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 101.9 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 239 van hen

Dit is een mengsel-van-experts model, dat elk token alleen door een deel van zichzelf leidt. Het genereert daarom veel sneller dan zijn totale grootte suggereert - terwijl het nog steeds elke parameter in VRAM nodig heeft, zodat het snel is zonder goedkoop te zijn om te behouden.

Zonder de aandachtlay-out op record, is de geheugen kolom een benadering. Het is dicht genoeg om hardware te kiezen, en het minst betrouwbaar bij lange context.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor ERNIE-4.5-VL-28B-A3B

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

  1. 01

    Begin vanuit de geheugen kolom

    De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B, ongeveer nodig 12.9 GB bij een compressie van Q3_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.

  2. 02

    Bepaal hoe lang je gesprekken duren

    Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door ERNIE-4.5-VL-28B-A3B.

  3. 03

    Bepaal hoeveel compressie je accepteert

    Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.

  4. 04

    Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

    Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor ERNIE-4.5-VL-28B-A3B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 672 tok/s

  5. 05

    Lees de passen kolom laatst

    De fit-kolom scheidt kaarten die het net halen van die met ruimte over, in het geval van ERNIE-4.5-VL-28B-A3B. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.

  6. 06

    Open de kaart die je hebt gekozen.

    Elke kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor ERNIE-4.5-VL-28B-A3B.

Antwoorden

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B — veelgestelde vragen

01

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q5_K_M, ongeveer 19.4 GB en genereren ongeveer 201 tokens per second. De pasvorm is krap.

02

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

03

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 28B. MoE total parameters: 28B active parameters: 3B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

04

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Baidu, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.

05

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in June 2025.

06

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Multimodal, Language, Vision, Video, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Visual question answering, Video description, Speech recognition (ASR), Quantitative reasoning, Code generation, Translation, Question answering, Character recognition (OCR). Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

07

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— waar kan ik het downloaden?

Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie baidu. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.

08

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 5.4 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

09

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 241. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

10

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 5. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

11

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Elke waarde is afgeleid van het geheugenbandbreedte en de modelgrootte, niet geverifieerd, wat de reden is dat elke waarde als een bereik in plaats van een enkel getal wordt gepubliceerd. Eén voorbeeld: 403–1,076 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

12

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 12.9 GB, en produceert ongeveer 51.9 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 241.

13

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 672 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 239.

14

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 12.9 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

15

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q3_K_M, ongeveer 12.9 GB en genereren ongeveer 256 tokens per second. De pasvorm is krap.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 28 November 2025

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.