ERNIE 4.5 21B-A3B ThinkingvsTrinity Mini 26B-A3B
完整对比： ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B 参数，百度) 和 Trinity Mini 26B-A3B （26B，Arcee AI）。包括各量化版本所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上实测的每秒 token 数、针对各使用场景的评判、许可证和安装命令。所有数值均根据模型目录中的数据计算得出——没有在页面之间复制粘贴。
简而言之
| 特性 | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| 参数 | 21B | 26B |
| 系列 | ERNIE | Trinity |
| 作者 | Baidu | Arcee AI |
| 来源国 | CN | US |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 上下文 | 131 072 个 token | 131 072 个 token |
| 发布日期 | 2025年4月 | 2025年3月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 更少 —— 小模型占优。
| 量化 | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 13 GB | 15 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 16 GB | 18 GB |
| Q8（近乎无损） | 23 GB | 28 GB |
| FP16（最高质量） | 42 GB | 52 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 18 GB | 24 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 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) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 40 tok/s · Q8 | 40 tok/s · Q8 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
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优势与劣势
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
紧凑型 MoE 推理模型，总参数 21B，激活参数 3B。Apache 2.0 许可证。得益于仅 3B 的激活参数，运行速度很快。
- 13 GB VRAM Q4
- 紧凑型 MoE 推理模型
- 中文能力强
- 多语言能力不如 Qwen
- 需核查百度许可证
安装
Trinity Mini 26B-A3B
美国实验室开发的 MoE 模型，总参数 26B，激活参数 3B。得益于 3B 激活参数，运行速度快。Apache 2.0。
- 高效 MoE（35 亿活跃参数）
- 131k 上下文
- 在智能体方面表现良好
- Apache 2.0
- 公开基准较少
- 知名度低于Mistral/Qwen
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上运行效果更好的模型是 ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking 还是 Trinity Mini 26B-A3B？
在 RTX 4090 上，ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking 以 Q8 （约 100 tok/s），Trinity Mini 26B-A3B 采用 Q5_K_M （约 100 tok/s）。单看吞吐量， Trinity Mini 26B-A3B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking 占用 13 GB，而其竞争对手占用 15 GB——差距为 2 GB，如果你目标是 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，这一差距是显著的。
这些模型可用于商业生产环境吗？
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 Trinity Mini 26B-A3B 采用 Apache 2.0 许可证，同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B)。 能力更强 : Trinity Mini 26B-A3B (26B)。如果您犹豫，可以启动 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。