ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) en Arc Pro B60 24GB (24GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) (21B total, 3B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 11.96 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 12.96 GiB totales a 8K de contexto y 14.27 GiB a 32K en Arc Pro B60 24GB (~95.7 tok/s).

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Modelo de Pesos Abiertos21B / 3B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 11.96 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

24 GB · 456 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 12.96 GiB (13.92 GB) / 24 GiB (54%)

Pesos del Modelo: 11.96 GiB Caché KV y Estado: 0.44 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

12.96 GiB

13.92 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

22.8 GiB

24 GB (física)

Margen de Seguridad

+9.84 GiB

54% utilización

Velocidad Decode Est.

~95.7 tok/s

3B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~8667 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~473 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.35

MoE Disperso + GQA · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

~$430

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX 3090 (24GB)

~$750

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.12 / h

1x RTX 4060 Ti 16GB

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~473ms · ~95.7 tok/s)

[ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) · 12.96 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-05

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~23.4 meses

Electricidad local est.: $3.51 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX 5060 Ti 16GB (Nube Comunitaria)	16 GB	$0.18 / h	$21.89 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x RTX 4060 Ti 16GB (Host Verificado)	16 GB	$0.12 / h	$14.84 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.57 / h	$190.91 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

14.19 GiB

Pesos del Modelo: 11.96 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.03 GiB

GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

42.28 GiB

Pesos del Modelo: 39.12 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.36 GiB

GPU Recomendada: A40 48GB (48GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

162.79 GiB

Pesos del Modelo: 39.12 GiB · Gradientes + Optimizador: 121.27 GiB · Act: 2.4 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI300X 192GB (192GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Arc Pro B60 24GB (24GB físicos, 22.8 GiB utilizables) ejecuta ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) en 4 bits (Q4_K_M) con 12.96 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 9.84 GiB (~95.7 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) utiliza topología MoE Disperso + GQA (21B totales, 3B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.44 GiB a 1.75 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.87 GiB en 32K (total 13.4 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (Arc Pro B60 24GB)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	39.12 GiB	0.44 GiB	40.12 GiB (43.08 GB)	~15 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	A40 48GB (48GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	20.78 GiB	0.44 GiB	21.78 GiB (23.39 GB)	~61.9 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	16.04 GiB	0.44 GiB	17.04 GiB (18.3 GB)	~76.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	13.96 GiB	0.44 GiB	14.96 GiB (16.06 GB)	~85.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Fórmula derivada de config.json
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	11.96 GiB	0.44 GiB	12.96 GiB (13.92 GB)	~95.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	10.47 GiB	0.44 GiB	11.47 GiB (12.32 GB)	~105.5 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	9.63 GiB	0.44 GiB	10.63 GiB (11.41 GB)	~111.9 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	6.83 GiB	0.44 GiB	7.83 GiB (8.41 GB)	~140.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Arc Pro B60 24GB (24GB) ejecutar ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) requiere 12.96 GiB de VRAM total (11.96 GiB pesos + 0.44 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 22.8 GiB utilizables en Arc Pro B60 24GB, alcanzando ~95.7 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita ERNIE 4.5 21B-A3B (文心) con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 1.75 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 14.27 GiB (15.32 GB decimales).

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