ERNIE 4.5

Fiche modèle · Baidu · ernie-4.5

ERNIE 4.5 is an enhanced version of ERNIE 4.0 with improved reasoning capabilities, better instruction following, and stronger performance across multiple domains including mathematics, coding, and creative writing. Features advanced knowledge integration, multilingual support, and optimized thinking capabilities. This 21B parameter model uses A3B quantization for efficient inference.

Fiches modèles

Identité

Organisation	Baidu
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2025-06-25
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	text
Fenêtre de contexte	—
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	21 B
Paramètres actifs (session)	47 B
Source des paramètres actifs	web : https://ernie.baidu.com/blog/posts/ernie4.5/
Curation des paramètres actifs	2026-10-19
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:27.949755Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:35.283537Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/ernie-4.5

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
language	0.40
legal	0.30
math	0.30
physics	0.60
reasoning	0.40
factuality	0.00
finance	0.30
general	0.40
healthcare	0.30
biology	0.70
chemistry	0.70

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
agieval	reasoning	0.28	1.00	0.28	non	oui	2026-11-04T06:04:35.313283Z
arc-c	reasoning	0.41	1.00	0.41	non	oui	2026-11-04T06:04:35.379490Z
arc-e	reasoning	0.61	1.00	0.61	non	oui	2026-11-04T06:04:35.373298Z
bbh	reasoning	0.30	1.00	0.30	non	oui	2026-11-04T06:04:35.353111Z
c-eval	general	0.41	1.00	0.41	non	oui	2026-11-04T06:04:35.293609Z
cluewsc	language	0.49	1.00	0.49	non	oui	2026-11-04T06:04:35.413162Z
cmmlu	language	0.40	1.00	0.40	non	oui	2026-11-04T06:04:35.303169Z
drop	reasoning	0.29	1.00	0.29	non	oui	2026-11-04T06:04:35.363246Z
gpqa	reasoning	0.74	1.00	0.74	non	oui	2026-11-04T06:04:35.473232Z
gsm8k	math	0.25	1.00	0.25	non	oui	2026-11-04T06:04:35.423195Z
hellaswag	reasoning	0.33	1.00	0.33	non	oui	2026-11-04T06:04:35.382959Z
humaneval+	reasoning	0.25	1.00	0.25	non	oui	2026-11-04T06:04:35.450526Z
math	math	0.12	1.00	0.12	non	oui	2026-11-04T06:04:35.433102Z
mbpp+	reasoning	0.40	1.00	0.40	non	oui	2026-11-04T06:04:35.463126Z
mmlu	general	0.42	1.00	0.42	non	oui	2026-11-04T06:04:35.323170Z
mmlu-pro	language	0.16	1.00	0.16	non	oui	2026-11-04T06:04:35.343141Z
mmlu-redux	language	0.43	1.00	0.43	non	oui	2026-11-04T06:04:35.333157Z
piqa	reasoning	0.55	1.00	0.55	non	oui	2026-11-04T06:04:35.393104Z
simpleqa	factuality	0.02	1.00	0.02	non	oui	2026-11-04T06:04:35.443002Z
winogrande	reasoning	0.51	1.00	0.51	non	oui	2026-11-04T06:04:35.403171Z

Classements

Aucune donnée.

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04