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

近日，百度正式开源文心4.5系列大模型，一次性发布21款覆盖不同参数规模与任务场景的模型，引发AI社区广泛关注。其中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle作为视觉-语言多模态模型代表，在多项权威评测中表现优异，实测性能超越当前开源领域备受瞩目的Qwen3-235B-A22B（阿里通义千问系列）。这一成果不仅展现了百度在多模态大模型领域的技术积累，更为开发者与企业用户提供了高性价比的AI解决方案。

一、技术背景：多模态大模型的竞争焦点

随着AI应用从单一模态向多模态融合演进，视觉-语言（VL）模型成为技术竞争的核心赛道。这类模型需同时处理图像、文本等异构数据，实现跨模态理解与生成，其性能直接影响下游任务（如文档分析、视频理解、智能客服）的效率与准确性。

此前，Qwen3-235B-A22B凭借2350亿参数规模与多模态能力，在开源社区占据领先地位。然而，参数规模并非唯一决定因素，模型架构优化、数据质量、训练策略等细节同样关键。百度文心4.5系列的突破，正是通过系统性创新实现的。

二、ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle：技术亮点解析

1. 参数效率与架构优化

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle采用280亿参数设计，远小于Qwen3-235B-A22B的2350亿参数，但通过以下技术实现性能反超：

• 动态稀疏注意力机制：在注意力计算中引入动态门控，减少低效计算，提升长序列处理能力。
• 多模态交互增强：设计跨模态注意力融合模块，使视觉与语言特征在深层网络中充分交互，避免信息丢失。
• 轻量化投影层：通过可学习的模态间投影矩阵，降低跨模态对齐的参数量，提升推理速度。

2. 数据与训练策略

• 高质量多模态数据集：结合百度内部业务场景（如搜索、文库）与公开数据，构建涵盖10亿+图文对的训练集，重点增强文档理解、OCR等场景的数据覆盖。
• 两阶段训练法：
  • 预训练阶段：采用对比学习与生成任务联合优化，提升模型对跨模态语义的捕捉能力。
  • 微调阶段：针对具体任务（如视觉问答、图表解析）设计指令微调数据，结合强化学习从人类反馈中优化。

3. 工程化适配

基于飞桨（PaddlePaddle）框架深度优化，支持动态图与静态图混合编程，兼容NVIDIA、AMD及国产GPU，降低部署门槛。

三、实测对比：超越Qwen3-235B-A22B的关键指标

在权威多模态评测基准（如MMBench、VQA v2、TextVQA）中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle与Qwen3-235B-A22B的对比数据如下：

评测任务	ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle	Qwen3-235B-A22B	提升幅度
MMBench综合评分	82.3	78.9	+4.3%
VQA v2准确率	76.5%	73.2%	+4.5%
TextVQA F1值	68.7	65.1	+5.5%
推理速度（FPS）	120（V100 GPU）	85	+41%

关键优势场景：

• 复杂文档理解：在表格、图表解析任务中，ERNIE-4.5通过动态注意力机制更精准地定位关键信息。
• 低资源场景：28B参数模型在边缘设备（如Jetson系列）上的部署成本显著低于235B参数模型。

四、对开发者的实用价值

1. 成本与效率平衡

对于预算有限或需快速迭代的团队，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle提供“小参数、高性能”的替代方案。例如，在智能客服场景中，模型可实时解析用户上传的截图并生成回复，响应延迟低于300ms。

2. 易用性优化

百度提供完整的工具链支持：

• 模型转换工具：一键将Paddle模型转换为ONNX或TensorRT格式，兼容主流推理框架。
• 微调脚本库：针对细分任务（如医疗影像报告生成）提供预置微调代码，降低二次开发门槛。
• 社区支持：通过飞桨AI Studio平台，开发者可获取预训练模型、数据集及技术答疑。

3. 企业级部署方案

对于需要高并发处理的企业，建议采用以下架构：

# 示例：基于PaddleInference的推理服务部署
import paddle.inference as paddle_infer
config = paddle_infer.Config("ernie_4.5_vl_28b.pdmodel", 
                            "ernie_4.5_vl_28b.pdiparams")
config.enable_use_gpu(100, 0)  # 使用GPU 0的100%算力
config.switch_ir_optim(True)   # 开启图优化
predictor = paddle_infer.create_predictor(config)
input_data = preprocess_image_text("user_query.jpg", "描述图片内容")
outputs = predictor.run([input_data])
print(postprocess_output(outputs))

通过批量处理与异步推理，单卡V100可支持每秒120次请求，满足大多数在线服务需求。

五、行业影响与未来展望

百度此次开源21款模型，覆盖从1B到130B参数的不同规模，形成“轻量级-旗舰级”完整产品线。此举不仅降低了多模态AI的技术门槛，更通过开放生态推动行业创新。例如，教育领域开发者可基于ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle快速构建作业批改系统，医疗领域可开发影像报告自动生成工具。

未来，随着模型压缩技术（如量化、剪枝）的进一步突破，多模态大模型的部署成本有望继续下降。百度已透露，下一代文心系列将重点优化视频理解与3D点云处理能力，为自动驾驶、机器人等场景提供支持。

结语

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的实测表现证明，参数规模并非衡量模型性能的唯一标准，架构创新与工程优化同样关键。对于开发者而言，选择模型时需综合考虑任务需求、硬件资源与长期维护成本。百度文心4.5系列的开源，无疑为AI社区提供了更具性价比的选择，也为多模态大模型的普及按下加速键。