

モデル比較
ERNIE-4.5-300B-A47B
対
MiniMax-M1-80k
2026/02/04

価格
Input
$
0.28
/ M Tokens
$
0.55
/ M Tokens
Output
$
1.1
/ M Tokens
$
2.2
/ M Tokens
メタデータ
仕様
州
Available
Deprecated
建築
Mixture-of-Experts
hybrid-attention Mixture-of-Experts (MoE)
キャリブレートされた
いいえ
はい
専門家の混合
はい
はい
合計パラメータ
300B
456B
アクティブ化されたパラメータ
47B
45.9B
推論
いいえ
いいえ
Precision
FP8
FP8
コンテキスト長
131K
131K
Max Tokens
131K
131K
対応機能
Serverless
対応
対応
Serverless LoRA
サポートされていません
サポートされていません
Fine-tuning
サポートされていません
サポートされていません
Embeddings
サポートされていません
サポートされていません
Rerankers
サポートされていません
サポートされていません
Image入力をサポートする
サポートされていません
サポートされていません
JSON Mode
対応
サポートされていません
構造化されたOutputs
サポートされていません
サポートされていません
ツール
サポートされていません
サポートされていません
Fim Completion
サポートされていません
サポートされていません
Chat Prefix Completion
サポートされていません
サポートされていません
ERNIE-4.5-300B-A47B比較において
見てくださいERNIE-4.5-300B-A47B主要な次元において他の人気のあるモデルと比較します。
VS

GLM-4.7
VS

MiniMax-M2.1
VS

GLM-4.6V
VS

Kimi-K2-Thinking
VS

MiniMax-M2
VS

GLM-4.6
VS

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
VS

Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
VS

Ring-flash-2.0
VS

Ling-flash-2.0
VS

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
VS

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
VS

Kimi-K2-Instruct-0905
VS
gpt-oss-120b
VS

step3
VS

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
VS

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
VS

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
VS

Kimi-K2-Instruct
VS

Hunyuan-A13B-Instruct
