Famille ERNIE · 300B paramètres

ERNIE 4.5 300B-A47B

Première release open de Baidu à cette échelle. MoE 300B/47B actifs, Apache 2.0.

🇨🇳 Baidu·Licence Apache 2.0·Contexte 128k tokens·Sortie Avril 2025← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Très fort en chinois
  • MoE efficace à l'inférence
  • 300B paramètres total
Limites à connaître
  • 180 Go VRAM Q4
  • Licence Baidu restrictive
  • Usage limité hors Chine
Architecture
MoE · 300B · ERNIE 4.5 · Baidu PaddlePaddle
Entraînement
Baidu — corpus chinois massif + multilinguisme. Poids partiellement publiés.
Idéal pour
Frontière open CNChat pro

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
180 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
215 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
320 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
600 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 220 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner ERNIE 4.5 300B-A47B ?

Pour exécuter ERNIE 4.5 300B-A47B en local en quantification Q4, il faut environ 180 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).

Où acheter le Mac Studio
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03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~15t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$# Déploiement complexe — vérifier la licence Baidu avant usage
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.