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.
Версия Transformers: 4.57.6
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 ₽ 1,18 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
2 51,34 ₽ 1,19 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
131 072
pipeline
3 74,84 ₽ 1,03 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 3,27 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
131 072
tensor
4 99,74 ₽ 2,19 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 3,27 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 3,55 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 ₽ 1,69 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 3,54 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 8,13 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 8,12 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 9,95 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 18,19 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 16,09 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 34,10 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 1,34 Запустить
teslat4-4.16.64.160
131 072
tensor
4 85,77 ₽ 2,37 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 1,34 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
131 072
tensor
4 112,24 ₽ 2,39 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 1,62 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 1,61 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 6,20 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 261,77 ₽ 3,67 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 6,19 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 8,02 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 16,26 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 14,16 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 32,17 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-4.16.128.160
131 072
tensor
4 156,24 ₽ 1,99 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
131 072
tensor
4 209,04 ₽ 1,99 Запустить
teslaa100-1.16.128.160
131 072
1 223,04 ₽ 1,65 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
131 072
tensor
4 264,96 ₽ 2,55 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
131 072
tensor
4 328,96 ₽ 2,53 Запустить
h100-1.16.128.160
131 072
1 353,04 ₽ 1,64 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 3,47 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
131 072
pipeline
3 387,41 ₽ 2,28 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 11,71 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 9,61 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
131 072
tensor
4 513,04 ₽ 6,65 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 27,63 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.