ERNIE 4.5 21B-A3B ThinkingvsTrinity Mini 26B-A3B
Comparatif complet entre ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B paramètres, Baidu) et Trinity Mini 26B-A3B (26B, Arcee AI). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.
En bref
| Caractéristique | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| Paramètres | 21B | 26B |
| Famille | ERNIE | Trinity |
| Auteur | Baidu | Arcee AI |
| Origine | CN | US |
| Licence | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexte | 131 072 tokens | 131 072 tokens |
| Sortie | Avril 2025 | Mars 2025 |
Empreinte mémoire
VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.
| Quantification | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 13 GB | 15 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 16 GB | 18 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 23 GB | 28 GB |
| FP16 (qualité max) | 42 GB | 52 GB |
| RAM CPU-only | 18 GB | 24 GB |
Vitesse estimée (tokens/seconde)
Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.
| GPU de référence | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 100 tok/s · Q8 | 100 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | 40 tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 40 tok/s · Q8 | 40 tok/s · Q8 |
Verdict par cas d'usage
Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.
Forces et faiblesses
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Raisonneur compact MoE 21B/3B actifs. Apache 2.0. Rapide grâce aux 3B actifs.
- 13 Go VRAM Q4
- Raisonnement MoE compact
- Fort en chinois
- Moins multilingue que Qwen
- Licence Baidu à vérifier
Installation
Trinity Mini 26B-A3B
MoE 26B/3B actifs par labo US. Rapide grâce aux 3B actifs. Apache 2.0.
- MoE efficace (3.5B actifs)
- 131k contexte
- Bon en agents
- Apache 2.0
- Peu de benchmarks publics
- Moins connu que Mistral/Qwen
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking ou Trinity Mini 26B-A3B ?
Sur une RTX 4090, ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking tourne en Q8 (~100 tok/s), Trinity Mini 26B-A3B en Q5_K_M (~100 tok/s). En pur débit, Trinity Mini 26B-A3B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking tient en 13 GB contre 15 GB pour son rival — un écart de 2 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Trinity Mini 26B-A3B est sous Apache 2.0 — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B). Plus capable : Trinity Mini 26B-A3B (26B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.
Alternatives à considérer
Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.