近日，百度宣布正式开源其文心4.5系列大模型，一次性开放21款不同参数规模、功能特化的模型，涵盖自然语言处理（NLP）、多模态交互、代码生成等多个领域。其中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle作为该系列的核心多模态模型，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（阿里云通义千问系列），引发开发者与行业用户的广泛关注。

一、文心4.5系列开源：21款模型覆盖全场景需求

百度此次开源的文心4.5系列模型，以“轻量化、高效率、全场景”为核心设计理念，共包含21款模型，参数规模从1.5B到28B不等，覆盖文本生成、图像理解、视频分析、代码生成、跨模态检索等任务。具体分类如下：

• 基础NLP模型：如ERNIE-4.5-Base（7B参数）、ERNIE-4.5-Pro（13B参数），适用于通用文本理解与生成。
• 多模态模型：如ERNIE-4.5-VL（视觉-语言模型，28B参数），支持图文联合理解、视频描述生成。
• 垂直领域模型：如ERNIE-4.5-Code（代码生成专用）、ERNIE-4.5-Legal（法律文本处理）。
• 轻量化模型：如ERNIE-4.5-Tiny（1.5B参数），面向边缘设备部署。

这种“全参数+全场景”的开源策略，显著降低了开发者根据业务需求选择模型的门槛。例如，中小企业若需部署本地化AI服务，可选择轻量级的ERNIE-4.5-Tiny；而需要处理复杂多模态任务的用户，则可直接使用ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle。

二、实测对比：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle多项指标超越Qwen3-235B-A22B

在多模态大模型领域，参数规模常被视为性能的关键指标，但百度的实测数据表明，模型效率与架构优化同样重要。以ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle（280亿参数）与Qwen3-235B-A22B（2350亿参数）的对比为例，前者在以下评测中表现更优：

1. 多模态理解与生成任务

• 测试数据集：VQA（视觉问答）、COCO Caption（图像描述生成）、VideoQA（视频问答）。
• 结果：
  • 在VQA任务中，ERNIE-4.5-VL的准确率达89.7%，高于Qwen3的87.2%；
  • 图像描述生成的BLEU-4得分，ERNIE-4.5-VL为0.42，Qwen3为0.39；
  • 视频问答任务中，ERNIE-4.5-VL对动态场景的理解更精准，错误率比Qwen3低12%。

2. 推理效率与资源占用

• 测试环境：单卡NVIDIA A100（80GB显存）。
• 结果：
  • ERNIE-4.5-VL的推理速度为每秒12.3张图像（输入分辨率512×512），Qwen3为8.7张；
  • 显存占用方面，ERNIE-4.5-VL仅需32GB即可处理高分辨率输入，而Qwen3需56GB以上。

3. 代码生成与逻辑推理

• 测试任务：HumanEval（代码补全）、MATH（数学问题求解）。
• 结果：
  • HumanEval测试中，ERNIE-4.5-VL的Pass@10得分达78.3%，Qwen3为75.1%；
  • 数学问题求解的准确率，ERNIE-4.5-VL为64.2%，Qwen3为61.7%。

三、技术解析：ERNIE-4.5-VL如何实现“小参数、高效率”？

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的优异表现，源于百度在模型架构与训练策略上的创新：

1. 动态注意力机制：通过自适应调整注意力头的数量与计算范围，减少无效计算。例如，在处理简单图像时，模型可动态减少注意力头，降低计算量。
2. 多模态知识融合：采用“分阶段预训练+联合微调”策略，先分别训练视觉与语言模块，再通过跨模态对比学习融合知识，避免参数冗余。
3. 稀疏激活技术：引入MoE（Mixture of Experts）架构，仅激活部分神经元处理输入，显著提升推理效率。

四、对开发者的建议：如何选择与使用文心4.5系列模型？

1. 场景匹配优先：

   • 若需快速部署轻量级服务（如移动端APP），选择ERNIE-4.5-Tiny（1.5B参数），配合Paddle Inference实现毫秒级响应。
   • 若需处理图文视频多模态任务，优先使用ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle，其支持输入分辨率最高达1024×1024。

2. 代码示例：调用ERNIE-4.5-VL进行图像描述生成
   ```python
   import paddle
   from paddlenlp.transformers import Ernie45VLForConditionalGeneration, Ernie45VLProcessor

加载模型与处理器

model = Ernie45VLForConditionalGeneration.from_pretrained(“ernie-4.5-vl-28b-a3b-paddle”)
processor = Ernie45VLProcessor.from_pretrained(“ernie-4.5-vl-28b-a3b-paddle”)

输入图像（需预处理为模型要求的格式）

image_path = “example.jpg”
inputs = processor(images=image_path, return_tensors=”pd”)

生成描述

outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
description = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(“Generated Caption:”, description)
```

1. 企业级部署方案：
   • 对于高并发场景，建议使用Paddle Serving框架部署模型，支持水平扩展与动态负载均衡。
   • 若需私有化部署，可结合百度飞桨企业版，提供模型压缩、量化与硬件加速优化服务。

五、行业影响：开源生态推动AI普惠化

百度此次开源文心4.5系列，不仅提供了技术领先的模型，更通过PaddlePaddle生态降低了AI应用门槛。开发者可免费使用模型权重、训练代码与部署工具，结合百度提供的教程与社区支持，快速构建从原型到落地的AI应用。

对比其他开源模型（如Llama 3、Mistral），文心4.5系列的优势在于其“全参数覆盖+垂直领域优化”的设计，以及对中国本土业务场景的深度适配（如中文理解、法律文本处理）。对于中小企业而言，这无疑是一次“用小成本获得大能力”的机遇。

结语：开源与效率的双重突破

百度文心4.5系列的开源，标志着大模型竞争从“参数规模”转向“效率与实用性”。ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的实测表现证明，通过架构创新与训练优化，小参数模型同样能实现超越级性能。对于开发者与企业用户，这不仅是技术选型的丰富，更是AI落地效率的质的提升。未来，随着更多开发者参与文心生态的建设，我们有望看到更多创新应用的涌现。