Familia ERNIE · 21B de parámetros

ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking

Razonador compacto MoE 21B/3B activos. Apache 2.0. Rápido gracias a los 3B activos.

🇨🇳 Baidu·Licencia Apache 2.0·Contexto 128k tokens·Fecha de lanzamiento abril de 2025← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • 13 GB VRAM Q4
  • Razonamiento MoE compacto
  • Fuerte en chino
Limitaciones que debes conocer
  • —Menos multilingüe que Qwen
  • —Licencia de Baidu pendiente de verificar
Arquitectura
MoE · 21B · ERNIE 4.5 compacto · razonamiento optimizado
Entrenamiento
Versión compacta de ERNIE 4.5 de Baidu con especialización en razonamiento.
Ideal para
Razonamiento en portátilMatemáticas

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama pull hf.co/baidu/ernie-4.5-21b-GGUF
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
13 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
16 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
23 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
42 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 18 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking?

Para ejecutar ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 13 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Reembolsado 30 j

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~15t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~40t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~100t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900