ERNIE VRAM: Nativ benötigt viel, Novita AI benötigt null

Inhaltsverzeichnis

ERNIE Modellfamilie
Also, wie viel VRAM benötigt ERNIE?
Die Nachteile hoher VRAM-Anforderungen und praktische Tipps
Novita AI: Zugriff auf ERNIE mit 0 VRAM erforderlich
Häufig gestellte Fragen

ERNIE 4.5 300B A47B Base wurde offiziell auf der Novita AI Plattform gestartet und bietet Nutzern Zugang zu einem Modell, das DeepSeek V3 671B in 22 von 28 Benchmarks übertrifft. Selbst im Vergleich zu Top-Anwendungen wie DeepSeek R1 zeigt ERNIE 4.5 herausragende Leistung. Noch aufregender: Die Preise sind äußerst wettbewerbsfähig!

Modellname	Kontextlänge	Eingabepreis	Ausgabepreis
ERNIE 4.5 VL 28B A3B	30k	Kostenlos	Kostenlos
ERNIE 4.5 VL 424B A47B	123k	$0,42 / 1M Tokens	$1,25 / 1M Tokens
ERNIE 4.5 0.3B	120k	Kostenlos	Kostenlos
ERNIE 4.5 21B A3B	120k	Kostenlos	Kostenlos
ERNIE 4.5 300B A47B Paddle	123k	$0,30 / 1M Tokens	$1,00 / 1M Tokens
DeepSeek R1 0528	163k	$0,70 / 1M Tokens	$2,50 / 1M Tokens
DeepSeek V3 0324	163k	$0,28 / 1M Tokens	$1,14 / 1M Tokens

Aber bedeutet dieser Preisverfall, dass auch die Hardware-Anforderungen – insbesondere VRAM – gesenkt wurden? Oder erfordert der Betrieb eines so leistungsstarken Modells immer noch erhebliche Ressourcen? In den folgenden Abschnitten werden wir aufschlüsseln, wie viel VRAM ERNIE 4.5 nativ tatsächlich benötigt.

ERNIE Modellfamilie

Modellname	Basisparameter	Aktive Parameter	Modelltyp	Modalität	Trainingsart
ERNIE 4.5 VL 424B A47B	424B	47B	MoE	Text & Vision	PT
ERNIE 4.5 VL 424B A47B Base	424B	47B	MoE	Text & Vision	Base
ERNIE 4.5 VL 28B A3B	28B	3B	MoE	Text & Vision	PT
ERNIE 4.5 VL 28B A3B Base	28B	3B	MoE	Text & Vision	Base
ERNIE 4.5 300B A47B	300B	47B	MoE	Text	PT
ERNIE 4.5 300B A47B Base	300B	47B	MoE	Text	Base
ERNIE 4.5 21B A3B	21B	3B	MoE	Text	PT
ERNIE 4.5 21B A3B Base	21B	3B	MoE	Text	Base
ERNIE 4.5 0.3B	0.3B	-	Dense	Text	PT
ERNIE 4.5 0.3B Base	0.3B	-	Dense	Text	Base

Innovationen der ERNIE Familie

Hervorragende Leistung der ERNIE Familie

Leistung der ERNIE 4.5 vortrainierten Modelle

Allgemein: ERNIE 4.5 21B A3B Base und 300B A7B Base schneiden bei einigen Benchmarks wie C-Eval, CMMU besser ab. Qwen3 30B A3B Base ist bei anderen stark.
Schlussfolgern: Qwen3 30B A3B Base führt in der ARC-Serie; ERNIE 4.5 21B A3B Base ist gut in BBH, Drop.
Mathematik: ERNIE 4.5 21B A3B Base und 300B A7B Base glänzen in Teilbereichen wie GSM8K, CMATH; Qwen3 30B A3B Base hat ebenfalls Stärken.
Wissen: ERNIE 4.5 21B A3B Base schneidet gut ab in SimpleQA, ChineseSimpleQA.
Programmierung: ERNIE 4.5 21B A3B Base und 300B A7B Base sind wettbewerbsfähig in HumanEval+, MultiPLE.

Leistung nachtrainierter multimodaler Modelle im Non-Thinking-Modus

Qwen2.5

Stärken: Hervorragend bei einfacher visueller QA, einiger multimodaler Schlussfolgerung und leichten Videoaufgaben. Stark in MMBench cn/en.
Schwächen: Schwierigkeiten bei komplexen Dokument-/Diagrammaufgaben, tiefgehender multimodaler Schlussfolgerung und detaillierter visueller Wahrnehmung. Weniger leistungsfähig bei untertitelbasierter Videoverständnis.

ERNIE 4.5

Stärken: Dominiert komplexe Dokument-/Diagrammaufgaben, tiefgehende multimodale Schlussfolgerung, präzise visuelle Wahrnehmung und Untertitel-Videoverständnis. Insgesamt stark bei multimodaler Komplexität.
Schwächen: Weniger wettbewerbsfähig bei einfacher visueller QA und einfachen Videoaufgaben.

Also, wie viel VRAM benötigt ERNIE?

🚀 FP16 Genauigkeit

Modell	Parameter (Aktiv)	Benötigter VRAM	Ideale GPU(s)
ERNIE 4.5 VL 424B	424B (47B aktiv)	~945 GB	NVIDIA H100 (80GB) × 12
ERNIE 4.5 300B	300B (47B aktiv)	~668 GB	NVIDIA H100 (80GB) × 9
ERNIE 4.5 VL 28B	28B (3B aktiv)	~64 GB	NVIDIA A100/H100 (80GB)
ERNIE 4.5 21B	21B (3B aktiv)	~48 GB	NVIDIA RTX 6000 Ada (48GB)
ERNIE 4.5 0.3B	300M	~2,5 GB	NVIDIA RTX 4060 (8GB) / RTX 3060 (12GB)
Gemma 3 27B	27B	~65,2 GB	NVIDIA A100/H100 (80GB)

⚡ INT4 Genauigkeit

Modell	Parameter (Aktiv)	Benötigter VRAM	Ideale GPU(s)
ERNIE 4.5 VL 424B	424B (47B aktiv)	~237 GB	NVIDIA H100 (80GB) × 3
ERNIE 4.5 300B	300B (47B aktiv)	~168 GB	NVIDIA H100 (80GB) × 3
ERNIE 4.5 VL 28B	28B (3B aktiv)	~17 GB	NVIDIA RTX 4090 (24GB) / A10G (24GB)
ERNIE 4.5 21B	21B (3B aktiv)	~13 GB	NVIDIA RTX 4080 (16GB) / A10G (24GB)
ERNIE 4.5 0.3B	300M	~1,8 GB	Die meisten GPUs mit >4GB VRAM
Gemma 3 27B	27B	~14,1 GB	Jede High-End-GPU mit ≥16GB VRAM

Die Nachteile hoher VRAM-Anforderungen und praktische Tipps

Hohe VRAM-Anforderungen stellen Nutzer vor mehrere Herausforderungen. Erstens können die Hardwarekosten in die Höhe schießen – High-End-GPUs wie die NVIDIA H100 sind teuer und erfordern oft Multi-GPU-Cluster, um die größten Modelle auszuführen, was sie für Einzelpersonen oder kleine Organisationen unerschwinglich macht. Zweitens steigen der Stromverbrauch und die Wärmeentwicklung mit mehr GPUs, was zu höheren Betriebskosten und komplexeren Kühllösungen führt. Drittens sind solche Setups oft schwer zu warten und erfordern technisches Fachwissen in Hardware, verteiltem Rechnen und Softwarekonfiguration.

Diese Herausforderungen können auch die Zugänglichkeit einschränken: Viele Forscher, Entwickler und Enthusiasten haben einfach keinen Zugang zur notwendigen Infrastruktur, was Innovation und Experimentierfreude bremsen kann.

Tipps zur Überwindung hoher VRAM-Anforderungen:

Quantisierte Modelle verwenden: Entscheiden Sie sich für INT4- oder andere komprimierte/quantisierte Versionen, um den VRAM-Bedarf deutlich zu senken, oft mit minimalen Auswirkungen auf die Leistung bei vielen Aufgaben.
Cloud-Lösungen: Ziehen Sie Cloud-Plattformen in Betracht, bei denen Sie High-End-GPUs nur bei Bedarf mieten können, anstatt in teure Hardware zu investieren.
Model Offloading & Streaming: Verwenden Sie Tools oder Plattformen, die Model Offloading, Splitting oder Streaming unterstützen, sodass nicht alle Daten gleichzeitig im GPU-VRAM sein müssen.

Novita AI: Zugriff auf ERNIE mit 0 VRAM erforderlich

Der Einstieg in ERNIE 4.5 auf Novita AI ist einfach und risikofrei.

Neue Nutzer erhalten 10 $ Gratisguthaben – genug, um ERNIE 4.5 ohne Vorabkosten zu erkunden.

Jetzt Novita AI ausprobieren!

Nutzen Sie den Playground (keine Programmierung erforderlich)

Sofortiger Zugriff: Registrieren Sie sich, holen Sie sich Ihr Gratisguthaben und beginnen Sie sofort mit dem Experimentieren mit ERNIE 4.5 und anderen Top-Modellen.
Interaktive Benutzeroberfläche: Testen Sie Prompts, Chain-of-Thought Reasoning und visualisieren Sie Ergebnisse in Echtzeit.
Modellvergleich: Wechseln Sie mühelos zwischen ERNIE 4.5, Qwen 3, Llama 4, DeepSeek und mehr, um die perfekte Lösung für Ihre Bedürfnisse zu finden.

Integration über API (für Entwickler)

Verbinden Sie ERNIE 4.5 nahtlos mit Anwendungen, Workflows oder Chatbots über die einheitliche REST-API von Novita AI. Keine Verwaltung von Modellgewichten oder Infrastruktursorgen – Novita AI bietet mehrsprachige SDKs und erweiterte Parametersteuerungen.

1.Direkte API-Integration (Python-Beispiel)

curl "https://api.novita.ai/v3/openai/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer " \
  -d @- << 'EOF'
{
    "model": "baidu/ernie-4.5-300b-a47b-paddle",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": Seien Sie ein hilfreicher Assistent
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hallo!"
        }
from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="",
)

model = "baidu/ernie-4.5-300b-a47b-paddle"
stream = True # or False
max_tokens = 6000
system_content = "Seien Sie ein hilfreicher Assistent"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hallo!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
      "response_format": { "type": "text" },
    "max_tokens": 32768,
    "temperature": 1,
    "top_p": 1,
    "min_p": 0,
    "top_k": 50,
    "presence_penalty": 0,
    "frequency_penalty": 0,
    "repetition_penalty": 1
}
EOF

2. Multi-Agent-Workflows mit OpenAI Agents SDK

Erstellen Sie fortschrittliche Multi-Agenten-Systeme durch die Integration von Novita AI mit dem OpenAI Agents SDK:

Plug-and-Play: Verwenden Sie Novita AIs ERNIE 4.5 in jedem OpenAI Agents Workflow
Unterstützt Übergaben, Routing und Tool-Nutzung: Entwerfen Sie Agenten, die delegieren, priorisieren oder Funktionen ausführen können – alles gestützt auf die Fähigkeiten von ERNIE 4.5
Python-Integration: Richten Sie das SDK einfach auf Novitas Endpunkt (https://api.novita.ai/v3/openai) aus und verwenden Sie Ihren API-Schlüssel

Verbinden Sie die ERNIE 4.5 API auf Drittanbieter-Plattformen

Hugging Face: Nutzen Sie ERNIE 4.5 in Spaces, Pipelines oder mit der Transformers-Bibliothek über Novita AI Endpunkte.
Agent- & Orchestrierungs-Frameworks: Verbinden Sie Novita AI ganz einfach mit Partnerplattformen wie Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify und Langflow über offizielle Konnektoren und Schritt-für-Schritt-Integrationsanleitungen.
OpenAI-kompatible API: Genießen Sie eine reibungslose Migration und Integration mit Tools wie Cline und Cursor, die für den OpenAI-API-Standard entwickelt wurden.

Obwohl der Betrieb von ERNIE 4.5 auf eigener Hardware sehr leistungsstarke (und teure) GPUs erfordern würde, ermöglicht Novita AI die einfache Nutzung dieser großen Modelle – ohne dass auf Ihrer Seite VRAM benötigt wird. Dadurch wird fortschrittliche KI für alle zugänglich, von Anfängern bis zu Entwicklern.

Häufig gestellte Fragen

Ist ERNIE 4.5 wirklich besser als andere große KI-Modelle?

Ja, ERNIE 4.5 erzielt in den meisten Benchmarks höhere Werte als DeepSeek V3 671B und ist sehr wettbewerbsfähig mit anderen Top-Modellen.

Kann ERNIE 4.5 für Programmier- und Mathematikaufgaben verwendet werden?

Ja, ERNIE 4.5 Modelle schneiden bei Programmierbenchmarks (wie HumanEval+) und Mathematikbenchmarks (wie GSM8K, CMATH) gut ab.

Wie viel VRAM benötige ich, um ERNIE 4.5 auszuführen?

Das Ausführen der größten Versionen von ERNIE 4.5 (wie 424B oder 300B) erfordert sehr hohen VRAM – Hunderte von GB und mehrere High-End-GPUs. Kleinere oder quantisierte Versionen benötigen deutlich weniger VRAM.

Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die Ihre KI-Ambitionen unterstützt. Integrierte APIs, Serverless, GPU-Instanzen – die kosteneffizienten Tools, die Sie brauchen. Verzichten Sie auf Infrastruktur, starten Sie kostenlos und verwirklichen Sie Ihre KI-Vision.

ERNIE VRAM: Nativ benötigt viel, Novita AI benötigt null