Família ERNIE · 300B de parâmetros

ERNIE 4.5 300B-A47B

Primeira versão aberta da Baidu nessa escala. MoE 300B/47B ativos, Apache 2.0.

🇨🇳 Baidu·Licença Apache 2.0·Contexto 128k tokens·Data de lançamento abril de 2025← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Muito forte em chinês
  • MoE eficiente na inferência
  • 300B de parâmetros no total
Limitações que você deve conhecer
  • —180 GB de VRAM Q4
  • —Licença restritiva da Baidu
  • —Uso limitado fora da China
Arquitetura
MoE · 300B · ERNIE 4.5 · Baidu PaddlePaddle
Treinamento
Baidu — corpus chinês massivo + multilinguismo. Pesos parcialmente publicados.
Ideal para
Fronteira dos modelos abertos chinesesChat profissional

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# Déploiement complexe — vérifier la licence Baidu avant usage
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
180 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
215 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
320 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
600 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 220 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para ERNIE 4.5 300B-A47B?

Para executar ERNIE 4.5 300B-A47B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 180 GB de VRAM. Uma opção para comparar: BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~15t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900