文心4.5系列开源21款模型：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle评测超越Qwen3-235B-A22B

近日，百度宣布开源其最新一代文心4.5系列大模型，一次性开源21款模型，涵盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态交互等多个领域。其中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle作为多模态领域的代表模型，在多项权威评测中表现优异，甚至超越了参数规模更大的Qwen3-235B-A22B模型。这一结果不仅展现了百度在AI模型研发上的深厚积累，也为开发者提供了更高效、更灵活的选择。

一、文心4.5系列开源21款模型：全场景覆盖的技术布局

此次百度开源的文心4.5系列模型，覆盖了从轻量级到超大规模的完整参数范围，包括但不限于：

• NLP领域：ERNIE 4.5 Base/Pro/Ultra，支持文本生成、问答、摘要等任务；
• CV领域：ViT 4.5系列，适用于图像分类、目标检测等场景；
• 多模态领域：ERNIE-4.5-VL系列，支持文本、图像、视频的联合理解与生成；
• 专用模型：如代码生成、法律文书分析等垂直场景模型。

这种全场景覆盖的布局，使得开发者可以根据实际需求选择最适合的模型，避免“大模型过载”或“小模型不足”的问题。例如，在边缘计算场景中，开发者可以选择轻量级的ERNIE 4.5 Base，而在需要高精度多模态理解的场景中，则可以选择ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle。

二、ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle：技术亮点与评测优势

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle是文心4.5系列中一款多模态大模型，其核心亮点包括：

1. 多模态交互能力：支持文本、图像、视频的联合理解与生成，能够处理如“根据图片描述生成文案”或“根据文本生成相关图像”等任务。
2. 高效架构设计：采用分层注意力机制（Hierarchical Attention），在保证精度的同时降低计算开销。
3. 数据增强策略：通过多模态数据混合训练（Multi-Modal Mixed Training），提升模型对复杂场景的适应能力。

在多项权威评测中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的表现超越了参数规模更大的Qwen3-235B-A22B：

• 多模态理解评测（MMMU）：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle得分78.2，Qwen3-235B-A22B得分75.6；
• 视频描述生成（VideoCaption）：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的BLEU-4得分0.42，Qwen3-235B-A22B得分0.39；
• 跨模态检索（CrossModalRetrieval）：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的Top-1准确率91.3%，Qwen3-235B-A22B得分89.7%。

这些结果表明，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle在参数效率（Parameter Efficiency）上表现更优，即用更少的参数实现了更高的性能。

三、技术解析：为何ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle能超越更大模型？

1. 分层注意力机制：传统多模态模型通常将所有模态数据直接拼接后输入，导致计算复杂度高。ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle采用分层注意力，先对单模态数据（如图像、文本）进行局部特征提取，再在高层进行跨模态交互，显著降低了计算量。

   # 伪代码：分层注意力机制示例
   def hierarchical_attention(text_features, image_features):
       # 阶段1：单模态局部注意力
       text_attn = self_attention(text_features)
       image_attn = self_attention(image_features)
       # 阶段2：跨模态全局注意力
       cross_attn = cross_modal_attention(text_attn, image_attn)
       return cross_attn

2. 多模态数据混合训练：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle在训练时采用了动态数据混合策略，即根据任务难度动态调整不同模态数据的比例。例如，在简单任务中增加文本数据比例，在复杂任务中增加图像数据比例，从而提升模型的泛化能力。

3. 参数优化策略：通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）和量化（Quantization）技术，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle在保持精度的同时减少了参数规模。例如，其量化版本（INT8）的推理速度比FP32版本快3倍，且精度损失不足1%。

四、对开发者的启示：如何选择与使用文心4.5系列模型？

1. 根据场景选择模型：

   • 轻量级需求：选择ERNIE 4.5 Base或ViT 4.5 Small，适合移动端或边缘设备；
   • 高精度需求：选择ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle，适合多模态交互或复杂任务；
   • 垂直领域需求：选择专用模型（如代码生成、法律分析），避免从头训练。

2. 利用开源生态加速开发：

   • 百度提供了完整的模型训练与部署工具链（如PaddlePaddle框架），开发者可以快速微调（Fine-Tune）模型；
   • 通过PaddleHub等平台，开发者可以一键下载预训练模型，降低使用门槛。

3. 关注模型效率与成本：

   • ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的评测结果证明，参数规模并非唯一指标，开发者应更关注模型的“性价比”（性能/成本比）；
   • 在云服务场景中，选择高效模型可以显著降低推理成本。

五、未来展望：开源模型与AI普惠化

百度开源文心4.5系列模型，不仅为开发者提供了更多选择，也推动了AI技术的普惠化。通过开源，更多中小企业和个人开发者可以接触到前沿的AI技术，降低创新门槛。未来，随着多模态大模型的进一步发展，我们有望看到更多基于ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle等模型的创新应用，如智能教育、医疗影像分析、自动驾驶等。

此次百度开源文心4.5系列21款模型，尤其是ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的优异表现，再次证明了“模型效率”比“模型规模”更重要。对于开发者而言，选择适合的模型、利用开源生态、关注效率与成本，将是未来AI开发的关键。百度通过开源文心4.5系列，不仅展现了技术实力，也为AI社区的发展注入了新的活力。