ERNIE 4.5 300B A47B는 바이두가 개발한 전문가 혼합(MoE) 언어 모델로, 총 3,000억 개의 매개변수 중 토큰당 470억 개를 활성화하여 효율적인 추론을 수행합니다. 2025년 6월에 오픈소스로 공개되었으며, 영어와 중국어 텍스트 생성을 지원하고 텍스트와 시각 입력을 처리하는 이종 MoE 구조를 갖추고 있습니다. 지시 따르기와 사실 기반 지식 작업에서 특히 우수한 성능을 보이며, PaddlePaddle과 PyTorch 두 형식으로 유연하게 배포할 수 있습니다.
제공사
Baidu출시일
2025-06-30
학습완료일
2025-03-31
라이선스
공개 모델
입출력 형식
처리용량
123K / 12K
API 입출력 (1M)
$0.28 / $1.1
사용 방법
—
출력 속도
24 tok/sArena 종합
—Intelligence Index
15.0Coding Index
14.5Math Index
41.3LiveBench
—ForecastBench
—GPQA Diamond
81.1%HLE
3.5%MMLU-Pro
77.6%AIME 2025
41.3%MATH-500
93.1%LB 추론
—LB 수학
—LB 데이터 분석
—LiveCodeBench
46.7%LB 코딩
—LB 에이전틱
—TAU2
0.0%TerminalBench
6.1%SciCode
31.5%IFBench
39.1%AA-LCR
0.0환각률 (HHEM)
—사실 일관성 (HHEM)
—LB 언어
—LB 지시
—1 / 3
좌우로 스와이프
ERNIE 4.5 300B A47B는 바이두가 개발한 전문가 혼합(MoE) 언어 모델로, 총 3,000억 개의 매개변수 중 토큰당 470억 개를 활성화하여 효율적인 추론을 수행합니다. 2025년 6월에 오픈소스로 공개되었으며, 영어와 중국어 텍스트 생성을 지원하고 텍스트와 시각 입력을 처리하는 이종 MoE 구조를 갖추고 있습니다. 지시 따르기와 사실 기반 지식 작업에서 특히 우수한 성능을 보이며, PaddlePaddle과 PyTorch 두 형식으로 유연하게 배포할 수 있습니다.
제공사
Baidu출시일
2025-06-30
학습완료일
2025-03-31
라이선스
공개 모델
입출력 형식
처리용량
123K / 12K
API 입출력 (1M)
$0.28 / $1.1
사용 방법
—
출력 속도
24 tok/sArena 종합
—Intelligence Index
15.0Coding Index
14.5Math Index
41.3LiveBench
—ForecastBench
—GPQA Diamond
81.1%HLE
3.5%MMLU-Pro
77.6%AIME 2025
41.3%MATH-500
93.1%LB 추론
—LB 수학
—LB 데이터 분석
—LiveCodeBench
46.7%LB 코딩
—LB 에이전틱
—TAU2
0.0%TerminalBench
6.1%SciCode
31.5%IFBench
39.1%AA-LCR
0.0환각률 (HHEM)
—사실 일관성 (HHEM)
—LB 언어
—LB 지시
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