ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking

语言 Baidu 部分核实 发布于 2025年9月19日
  • 输入 输入模态: 文本
  • 推理
  • 工具调用
  • 开放权重

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详细规格

最长输入
96K
许可证
Apache License 2.0
模型家族
ernie-thinking

Baidu 的页面未说明:输出模态, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking
  • 参数 21.8B
  • 激活 3B · 专家 64
  • 原生精度 BF16
  • 层数 28
  • 每 token 的 KV 缓存 56 KB
  • 配置位置数 128K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 128K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 Q6_K (自动) 8K 上下文 172–258 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 18.0 GB (权重 16.7 + KV 缓存 0.4 + 开销 0.8)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
172–258 tok/s (每 token 读激活的 3B)
最长上下文
74K (再长就放不下)
首 token
2K 提示约 0.10–0.15 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方40.7 GB≈ 43.1需放到内存 13–19 tok/s—
Q8_021.6 GB≈ 23.1需放到内存 91–137 tok/s—
FP820.3 GB≈ 21.8需放到内存 123–184 tok/s—
Q6_K16.7 GB≈ 18.0流畅 172–258 tok/s74K
Q5_K_M14.5 GB≈ 15.6流畅 194–290 tok/s117K
Q5_014.0 GB≈ 15.1流畅 199–299 tok/s127K
Q4_K_M12.3 GB≈ 13.4流畅 220–330 tok/s128K
Q4_011.4 GB≈ 12.4流畅 234–350 tok/s128K
IQ4_XS10.8 GB≈ 11.8流畅 244–366 tok/s128K
Q3_K_M质量下降明显9.9 GB≈ 10.9流畅 260–390 tok/s128K
IQ3_XXS质量下降明显7.8 GB≈ 8.7流畅 312–467 tok/s128K
Q2_K质量下降明显7.6 GB≈ 8.6流畅 316–474 tok/s128K
IQ2_XXS质量下降明显5.2 GB≈ 6.2流畅 406–609 tok/s128K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 5080;统一内存 Apple M5 Pro (16-core GPU) · 24 GB。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 327.0 GB你的配置放不下
LoRA≈ 42.5 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 13.3 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得

这个模型还没有出现在我们引用的任何排行榜上。

暂无变更记录。

来源

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

Baidu · 中国 · cloud.baidu.com

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