Tôi có thể chạy ERNIE 4.5 VL 424B A47B cục bộ không?

Không. Baidu chưa phát hành trọng số, nên chỉ có thể truy cập qua API, không thể tự lưu trữ.

Chi phí và cửa sổ ngữ cảnh của nó là bao nhiêu?

Giá là $0.42 cho mỗi triệu token đầu vào và $1.25 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 123.000 token.

Thiết kế MoE ảnh hưởng thế nào đến hiệu năng?

Mô hình có tổng 424 tỷ tham số nhưng chỉ kích hoạt 47 tỷ mỗi token, nghĩa là tốc độ và chi phí suy luận gần với mô hình dày đặc cỡ trung bình trong khi giữ được khả năng của mô hình lớn hơn nhiều.

ERNIE 4.5 VL 424B A47B

2661°

#llm #baidu #thị giác #lý luận #đa ngôn ngữ #ngữ cảnh dài

Chạy mô hình này

Ưu đãi / Quảng cáo

OpenRouter Terminal / API

Trả theo token

Trò chuyện với mô hình này trên trình duyệt hoặc gọi nó từ mã của bạn với một khóa API.

Baidu | ngữ cảnh 123,000 token | $0.42/M đầu vào, $1.25/M đầu ra. ERNIE-4.5-VL-424B-A47B là mô hình đa phương tiện Mixture-of-Experts (MoE) từ dòng ERNIE 4.5 của Baidu, với tổng 424 tỷ tham số và 47 tỷ tham số hoạt động trên mỗi token. Nó được huấn luyện đồng thời trên dữ liệu văn bản và hình ảnh...

Hướng dẫn cho mô hình này

Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì

Cách chọn mô hình AI trong tháng 10 năm 2026: tin tức nguồn đóng, rồi đến các trọng số mở đáng tải về

10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định

Tất cả hướng dẫn

Ghi chú của thuyền trưởng

Viết bởi Captain, biên tập viên chính

Ghi chú từ 2026-10-13

ERNIE 4.5 VL 424B A47B là mô hình MoE đa phương thức chủ lực của Baidu, kết hợp hiểu biết về thị giác và văn bản trong một cửa sổ ngữ cảnh 123.000 token. Với tổng 424 tỷ tham số nhưng chỉ kích hoạt 47 tỷ tham số mỗi lần suy luận, nó mang lại khả năng của mô hình lớn với chi phí tính toán thấp hơn nhiều. Phù hợp cho các nhóm làm việc nghiêm túc về thị giác kết hợp suy luận, muốn một lựa chọn khác ngoài các mô hình tiên tiến phương Tây thông thường.

Nổi tiếng với

Đa phương thức từ đầu: được huấn luyện đồng thời trên văn bản và hình ảnh, không phải ghép nối sau.
Kiến trúc MoE giữ số tham số kích hoạt ở mức 47 tỷ, giúp suy luận nhanh hơn so với kích thước tổng thể.
Cửa sổ ngữ cảnh 123.000 token xử lý tài liệu dài cùng hình ảnh.
Thuộc dòng ERNIE 4.5 của Baidu, có nền tảng vững chắc trong dữ liệu tiếng Trung và đa ngôn ngữ.

Cẩn thận với

Chỉ có trọng số đóng — không thể tải về, không triển khai cục bộ, chỉ truy cập qua API.
Baidu chưa công bố thẻ mô hình chi tiết, nên việc xác minh benchmark độc lập còn hạn chế.
Chi phí token đầu ra cao gấp khoảng ba lần token đầu vào; công việc nhiều hình ảnh có thể tốn kém.

Phù hợp nhất cho

Lời nhắc để thử

Đọc biểu đồ hoặc sơ đồ

Đính kèm hình ảnh biểu đồ, đồ thị hoặc sơ đồ kỹ thuật. Mô tả nội dung, xác định xu hướng hoặc phát hiện chính, và chỉ ra bất cứ điều gì có vẻ bất thường hoặc có thể gây hiểu lầm trong cách trình bày dữ liệu.

Suy luận thị giác đa bước

Đính kèm ảnh chụp cảnh vật thực tế — một căn phòng, một con phố, một bảng trắng. Liệt kê tất cả các vật thể bạn nhận biết được, suy đoán hoạt động đang diễn ra, và giải thích hai điều có thể xảy ra sai sót trong môi trường đó chỉ dựa trên những gì bạn thấy.

Tài liệu dài kèm hình ảnh

Tôi sẽ dán một báo cáo nghiên cứu dài bên dưới, kèm theo hình ảnh chính từ báo cáo. Tóm tắt báo cáo bằng năm điểm chính, sau đó giải thích liệu hình ảnh đính kèm có thực sự hỗ trợ kết luận chính của bài báo hay mâu thuẫn với nó. [Dán văn bản báo cáo tại đây.]

So sánh với

DeepSeek V4.1 Flash
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.04/M, đầu ra $0.68/M
GLM 5.3 Flash
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.02/M, đầu ra $0.72/M
MiMo-V2.6-Flash
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.14/M, đầu ra $0.28/M
Nemotron 3 Ultra
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.60/M, đầu ra $2.40/M

Thêm mô hình văn bản từ baidu

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể chạy ERNIE 4.5 VL 424B A47B cục bộ không?: Không. Baidu chưa phát hành trọng số, nên chỉ có thể truy cập qua API, không thể tự lưu trữ.
Chi phí và cửa sổ ngữ cảnh của nó là bao nhiêu?: Giá là $0.42 cho mỗi triệu token đầu vào và $1.25 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 123.000 token.
Thiết kế MoE ảnh hưởng thế nào đến hiệu năng?: Mô hình có tổng 424 tỷ tham số nhưng chỉ kích hoạt 47 tỷ mỗi token, nghĩa là tốc độ và chi phí suy luận gần với mô hình dày đặc cỡ trung bình trong khi giữ được khả năng của mô hình lớn hơn nhiều.

Phán quyết của thuyền trưởng
Một mô hình MoE đa phương thức đóng có năng lực, đáng cân nhắc nếu bạn cần thị giác kết hợp suy luận và muốn một lựa chọn thay thế cho các mô hình tiên tiến phương Tây chiếm ưu thế.

Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Điểm số này được tính như thế nào

Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.

Thuật ngữ: các từ dùng ở đây

Điểm nhiệt: Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm: 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải: Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log: Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích: Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng: Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính: Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder: Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde: Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh: Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter: Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint): Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding: Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số: Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi: Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình: Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế: Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm): Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng: Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình: Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.

Mô hình tương tự

Mô hình AI để tạo hình ảnh, video & văn bản

ERNIE 4.5 VL 424B A47B là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.

Thêm mô hình Text / LLM Thêm Văn bản / LLM Text / LLM llm baidu thị giác lý luận đa ngôn ngữ ngữ cảnh dài

Duyệt theo họ mô hình