ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT

размышляющая
мультимодальная

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT представляет собой мультимодальную модель семейства ERNIE 4.5, построенную на базе гетерогенной архитектуры Mixture-of-Experts. Модель содержит 28 миллиардов общих параметров, из которых только 3 миллиарда активируются при каждом проходе, что обеспечивает высокую эффективность инференса. Ключевая инновация — раздельные экспертов на отдельные группы для текстовых и визуальных модальностей при сохранении общих экспертов и слоев self-attention для кросс-модального взаимодействия. Модель оснащена адаптивным vision-энкодером, который обрабатывает изображения произвольного разрешения без искажения пропорций, сохраняя оригинальное соотношение сторон. Для видео применяется адаптивная стратегия выборки кадров с рендерингом временных меток непосредственно на кадрах, что обеспечивает точное временное понимание. Модель поддерживает контекстное окно до 131,072 токенов, что позволяет работать с довольно длинными документами и видео.

Модель поддерживает два режима работы (thinking и non-thinking), что делает её универсальной для различных задач: thinking-режим усиливает рассуждения на сложных визуальных задачах (STEM, математика, головоломки), в то время как non-thinking обеспечивает быструю обработку простых оперативных задач. По сравнению с флагманской ERNIE-4.5-VL-424B-A47B, компактная версия 28B-A3B демонстрирует лишь незначительное снижение качества при радикальном сокращении вычислительных требований.

Мультимодальные возможности модели обеспечивают ей широкий спектр практических применений: высокие результаты на OCRBench (885) и DocVQA (94.1) свидетельствуют о ее эффективности в обработке сканов, счётов и форм; высокие показатели на ChartQA (82.2) и TableVQA (70.0) позволяют использовать модель для анализа графиков и таблиц в финансовых и научных данных; возможности анализа видео (MVBench 72.0, VideoMME 74.4, LongVideoBench 62.1) могут быть полезны в рамках систем безопасности; а точный подсчёт объектов (CountBench 87.6) и визуальное восприятие (RealWorldQA 69.2) найдут применение в ритейле для инвентаризации и визуального поиска. Модель доступна под лицензией Apache 2.0 и тем самым может быть без ограничений использоваться в коммерческих проектах.


Дата анонса: 28.06.2025
Параметров: 29B
Экспертов: 130
Активно параметров при инференсе: 3B
Контекст: 131K
Слоев: 28
Тип внимания: Full Attention
Потребление памяти: 23.0 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Baidu, Inc.
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU TPS Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации для хостинга ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT

Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslat4-2.16.32.160
131 072
tensor
16 32768 160 2 48,14 ₽ Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
16 32768 160 2 51,34 ₽ Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
131 072
pipeline
12 24576 120 3 74,84 ₽ Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
16 65536 160 2 83,37 ₽ Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
131 072
tensor
16 32768 160 4 99,74 ₽ Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
12 65536 160 1 107,57 ₽ Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
16 65536 160 2 109,77 ₽ Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
16 65536 160 1 141,77 ₽ Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
16 65536 160 2 149,37 ₽ Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
16 65536 160 4 162,57 ₽ Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
16 65536 160 2 195,57 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
16 65536 160 1 211,77 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160
131 072
16 65536 160 1 341,77 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslat4-3.32.64.160
131 072
pipeline
32 65536 160 3 78,57 ₽ Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
16 65536 160 2 83,37 ₽ Запустить
teslat4-4.16.64.160
131 072
tensor
16 65536 160 4 85,77 ₽ Запустить
teslaa2-3.32.128.160
131 072
pipeline
32 131072 160 3 94,64 ₽ Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
16 65536 160 2 109,77 ₽ Запустить
teslaa2-4.32.128.160
131 072
tensor
32 131072 160 4 112,24 ₽ Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
16 65536 160 2 149,37 ₽ Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
16 65536 160 2 195,57 ₽ Запустить
teslav100-2.16.64.240
131 072
tensor
16 65535 240 2 198,54 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
16 65536 160 1 211,77 ₽ Запустить
rtx5090-2.16.64.160
131 072
tensor
16 65536 160 2 261,77 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160
131 072
16 65536 160 1 341,77 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslaa2-6.32.128.160
131 072
pipeline
32 131072 160 6 147,44 ₽ Запустить
teslaa10-4.16.128.160
131 072
tensor
16 131072 160 4 156,24 ₽ Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
131 072
tensor
16 131072 160 4 209,04 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.128.160
131 072
16 131072 160 1 223,04 ₽ Запустить
rtx3090-4.16.96.320
131 072
tensor
16 98304 320 4 284,16 ₽ Запустить
teslav100-3.64.256.320
131 072
pipeline
64 262144 320 3 347,52 ₽ Запустить
teslah100-1.16.128.160
131 072
16 131072 160 1 353,04 ₽ Запустить
rtx4090-4.16.96.320
131 072
tensor
16 98304 320 4 376,56 ₽ Запустить
rtx5090-3.16.96.160
131 072
pipeline
16 98304 160 3 387,41 ₽ Запустить
teslav100-4.32.96.160
131 072
tensor
32 98304 160 4 388,21 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить
rtx5090-4.16.128.160
131 072
tensor
16 131072 160 4 513,04 ₽ Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.