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: 132K
Слоев: 28
Тип внимания: Full Attention
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 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 сервера для хостинга ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-2.16.32.160
131 072
tensor
2 48,14 ₽ 1,47 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
2 51,34 ₽ 1,47 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
131 072
pipeline
3 74,84 ₽ 1,24 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 3,53 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
131 072
tensor
4 99,74 ₽ 2,30 Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
1 107,57 ₽ 1,83 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 3,53 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 3,53 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 1,83 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
4 162,57 ₽ 1,79 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 3,53 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 8,00 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 8,00 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 9,80 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 15,84 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.160
131 072
pipeline
3 78,57 ₽ 1,24 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 1,60 Запустить
teslat4-4.16.64.160
131 072
tensor
4 85,77 ₽ 2,94 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
131 072
pipeline
3 94,64 ₽ 1,24 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 1,60 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
131 072
tensor
4 112,24 ₽ 2,94 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 1,60 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 1,60 Запустить
teslav100-2.16.64.240
131 072
tensor
2 198,54 ₽ 3,66 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 6,07 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 261,77 ₽ 3,66 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 6,07 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 7,87 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 13,91 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-6.32.128.160
131 072
pipeline
6 147,44 ₽ 1,79 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
131 072
tensor
4 156,24 ₽ 2,51 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
131 072
tensor
4 209,04 ₽ 2,51 Запустить
teslaa100-1.16.128.160
131 072
1 223,04 ₽ 1,52 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
131 072
tensor
4 264,96 ₽ 2,51 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
131 072
tensor
4 328,96 ₽ 2,51 Запустить
teslav100-3.64.256.320
131 072
pipeline
3 347,52 ₽ 2,87 Запустить
h100-1.16.128.160
131 072
1 353,04 ₽ 1,52 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 3,32 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
131 072
pipeline
3 387,41 ₽ 2,87 Запустить
teslav100-4.32.96.160
131 072
tensor
4 388,21 ₽ 6,62 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 9,37 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
131 072
tensor
4 513,04 ₽ 6,62 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.