ERNIE 4.5 21B-A3B ThinkingvsTrinity Mini 26B-A3B
Vollständiger Vergleich zwischen ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B Parameter, Baidu) und Trinity Mini 26B-A3B (26B, Arcee AI). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet — kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| Parameter | 21B | 26B |
| Familie | ERNIE | Trinity |
| Autor | Baidu | Arcee AI |
| Herkunft | CN | US |
| Lizenz | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Kontext | 131 072 Tokens | 131 072 Tokens |
| Erscheinungsdatum | April 2025 | März 2025 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 13 GB | 15 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 16 GB | 18 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 23 GB | 28 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 42 GB | 52 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 18 GB | 24 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 100 Tok/s · Q8 | 100 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 40 tok/s · Q5_K_M | 40 tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 40 tok/s · Q8 | 40 tok/s · Q8 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Kompakter MoE-Reasoner mit 21B Parametern, davon 3B aktiv. Apache 2.0. Schnell dank der 3B aktiven Parameter.
- 13 GB VRAM Q4
- Kompaktes MoE-Reasoning
- Stark in Chinesisch
- Bei der Mehrsprachigkeit schwächer als Qwen
- Baidu-Lizenz prüfen
Installation
Trinity Mini 26B-A3B
MoE mit 26B Parametern, davon 3B aktiv, aus einem US-Labor. Schnell dank der 3B aktiven Parameter. Apache 2.0.
- Effizientes MoE-Modell (3,5 Milliarden aktive Parameter)
- 131k Kontext
- Gut für KI-Agenten
- Apache 2.0
- Wenige öffentliche Benchmarks
- Weniger bekannt als Mistral/Qwen
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft am besten auf RTX 4090 (24 GB): ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking oder Trinity Mini 26B-A3B?
Auf einer RTX 4090 läuft ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking in Q8 (~100 tok/s), Trinity Mini 26B-A3B in Q5_K_M (~100 Tok/s). In reiner Durchsatzleistung, Trinity Mini 26B-A3B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking passt in 13 GB contre 15 GB für seinen Rivalen — eine Differenz von 2 GB, was erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB anvisieren.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Trinity Mini 26B-A3B ist unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B). Leistungsfähiger : Trinity Mini 26B-A3B (26B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.