ERNIE-4.5-VL-28B-A3B TPS-rekenmachine
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
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
- Training gegevens
- tokens
MoE total parameters: 28B active parameters: 3B
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
- Hugging Face
- baidu
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
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
De tien snelste GPU's die draaien ERNIE-4.5-VL-28B-A3B
Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 672 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 672 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 537 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 537 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 429 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 411 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 411 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 393 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 349 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 349 tok/s
De kleinste GPU's die nog steeds draaien ERNIE-4.5-VL-28B-A3B
De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..
- 01 Ryzen AI Z2 Extreme GPU 16 GB · Heeft 12.9 GB · Q3_K_M · Krap 45.3 tok/s
- 02 Radeon RX 7700 16 GB · Heeft 12.9 GB · Q3_K_M · Krap 110 tok/s
- 03 Arc Pro B50 16 GB · Heeft 12.9 GB · Q3_K_M · Krap 33.0 tok/s
- 04 RTX PRO 2000 Blackwell 16 GB · Heeft 12.9 GB · Q3_K_M · Krap 65.3 tok/s
- 05 Ryzen Z2 Extreme GPU 16 GB · Heeft 12.9 GB · Q3_K_M · Krap 22.6 tok/s
- 06 Radeon RX 9060 XT 16 GB 16 GB · Heeft 12.9 GB · Q3_K_M · Krap 57.0 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 Ti 16 GB 16 GB · Heeft 12.9 GB · Q3_K_M · Krap 102 tok/s
- 08 GeForce RTX 5080 Mobile 16 GB · Heeft 12.9 GB · Q3_K_M · Krap 203 tok/s
- 09 Radeon RX 9070 16 GB · Heeft 12.9 GB · Q3_K_M · Krap 114 tok/s
- 10 Radeon RX 9070 XT 16 GB · Heeft 12.9 GB · Q3_K_M · Krap 114 tok/s
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..
-
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.
-
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.
-
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.
-
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
-
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.
-
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
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.
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.
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.
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Baidu, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 2025.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.