ERNIE 4.5 21B-A3B ThinkingvsTrinity Mini 26B-A3B
徹底比較： ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21Bパラメータ、Baidu) および Trinity Mini 26B-A3B (26B, Arcee AI)。量子化方式別の必要VRAM容量、4種類の基準GPUで測定したトークン/秒、用途別の評価、ライセンス、インストールコマンド。すべての数値はカタログのデータから計算されており、ページ間でのコピー＆ペーストは一切ありません。
要約
| 特徴 | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| パラメータ | 21B | 26B |
| ファミリー | ERNIE | Trinity |
| 著者 | Baidu | Arcee AI |
| 開発国 | CN | US |
| ライセンス | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| コンテキスト | 131,072トークン | 131,072トークン |
| 公開日 | 2025年4月 | 2025年3月 |
メモリフットプリント
平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者（緑色）は消費量が 少なく、小規模モデルに有利です。
| 量子化 | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 13 GB | 15 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 16 GB | 18 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 23 GB | 28 GB |
| FP16（最高品質） | 42 GB | 52GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 18 GB | 24 GB |
推定速度（トークン/秒）
各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン（llama.cpp、vLLM、MLX）によって異なります。 方法論.
| 基準となるGPU | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 100トークン/秒 · 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) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 40 tok/s · Q8 | 40 tok/s · Q8 |
ユースケース別評価
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強みと弱み
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
総パラメータ数21B、アクティブパラメータ数3BのコンパクトなMoE推論モデル。Apache 2.0。アクティブパラメータが3Bのため高速。
- 13 GB VRAM Q4
- コンパクトなMoEによる推論
- 中国語に強い
- Qwenより多言語対応が弱い
- Baiduのライセンスは要確認
インストール
Trinity Mini 26B-A3B
米国の研究所が開発したMoEモデル。総パラメータ数260億、アクティブパラメータ数30億。アクティブパラメータ数が30億のため高速。Apache 2.0。
- 効率的なMoE（アクティブパラメータ数3.5B）
- 131k コンテキスト
- エージェント用途が得意
- Apache 2.0
- 公開ベンチマークが少ない
- Mistral/Qwenより知名度が低い
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）でより快適に動作するのは、ERNIE 4.5 21B-A3B ThinkingとTrinity Mini 26B-A3Bのどちらですか？
RTX 4090上で ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking は、 Q8 (~100 tok/s)、Trinity Mini 26B-A3B では Q5_K_M （約100 tok/s）。純粋なスループットでは、 Trinity Mini 26B-A3B が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
Q4_K_M の場合、 ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking 収まる容量 13 GB に対して 15 GB が競合製品には必要です — 2 GB の差です。RTX 3060 や 4060 Ti 8 GB を目指すなら有意な差です。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、商用利用も自由です。 Trinity Mini 26B-A3B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、こちらも自由に利用できます。SaaS には Apache 2.0 または MIT を優先してください。
2026 年にどれを選ぶべきか？
主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B)。 より高性能 : Trinity Mini 26B-A3B (26B)。迷っている場合は、実行してください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。
検討すべき代替案
どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。