文心4.5系列开源21款模型：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle性能超越Qwen3

近日，百度宣布开源其文心4.5系列大模型，一次性开源21款不同参数规模的模型，引发了AI开发者和企业用户的广泛关注。其中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型凭借其出色的性能表现，在多项评测中超越了当前备受瞩目的Qwen3-235B-A22B模型，标志着百度在多模态大模型领域的技术实力再上新台阶。

一、文心4.5系列开源背景与意义

随着人工智能技术的快速发展，大模型已成为推动AI应用落地的核心驱动力。然而，高昂的训练成本和复杂的技术门槛，使得许多中小企业和研究机构难以独立开发高性能的大模型。百度此次开源文心4.5系列21款模型，不仅为开发者提供了丰富的模型选择，还通过开源社区的形式，降低了大模型的使用门槛，加速了AI技术的普及和应用。

文心4.5系列模型的开源，不仅体现了百度在AI技术领域的深厚积累，也彰显了其推动AI技术民主化的决心。通过开源，百度希望吸引更多的开发者和企业参与到AI技术的创新中来，共同推动AI技术的发展和应用。

二、ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型亮点

在文心4.5系列中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型凭借其独特的技术架构和出色的性能表现，成为了本次开源的亮点之一。该模型采用了先进的多模态学习技术，能够同时处理文本、图像和语音等多种类型的数据，实现了跨模态的信息融合和理解。

具体来说，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型在以下几个方面表现出色：

1. 多模态理解能力：该模型能够准确理解文本、图像和语音之间的关联，实现跨模态的信息检索和问答。例如，在给定一张图片和一段描述文字的情况下，模型能够准确回答与图片内容相关的问题，展现了强大的多模态理解能力。

2. 高效推理性能：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型采用了优化的算法和硬件加速技术，使得其在推理过程中具有更高的效率和更低的延迟。这对于需要实时响应的AI应用来说，具有重要意义。

3. 可扩展性强：该模型支持参数规模的灵活调整，开发者可以根据实际需求选择不同参数规模的模型进行部署。这种可扩展性使得模型能够适应不同场景下的应用需求，提高了模型的实用性和灵活性。

三、实测性能超越Qwen3-235B-A22B

为了验证ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型的实际性能，百度组织了一系列严格的评测实验。实验结果显示，在多项关键指标上，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型均表现出了优于Qwen3-235B-A22B模型的性能。

1. 准确率对比：在文本分类、图像识别等任务中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型的准确率均高于Qwen3-235B-A22B模型。这得益于其先进的多模态学习技术和优化的算法设计。

2. 推理速度对比：在相同的硬件环境下，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型的推理速度明显快于Qwen3-235B-A22B模型。这使得ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型在需要实时响应的场景中更具优势。

3. 资源消耗对比：在达到相似性能水平的情况下，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型的资源消耗更低。这意味着在相同的计算资源下，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型能够处理更多的数据或执行更复杂的任务。

四、对开发者和企业用户的建议

对于开发者和企业用户来说，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型的开源无疑提供了一个强大的工具。以下是一些建议，帮助开发者和企业用户更好地利用这一模型：

1. 深入了解模型特性：在使用ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型之前，建议开发者和企业用户深入了解其技术架构和性能特点。这有助于更好地发挥模型的潜力，满足实际需求。

2. 结合具体场景进行优化：不同的应用场景对模型的需求可能有所不同。因此，建议开发者和企业用户结合具体场景对模型进行优化和调整，以提高模型的适用性和性能。

3. 积极参与开源社区：百度开源了文心4.5系列模型，并鼓励开发者和企业用户积极参与开源社区。通过参与社区讨论和贡献代码，开发者和企业用户可以获得更多的技术支持和资源，共同推动AI技术的发展。

4. 关注模型更新和迭代：随着技术的不断进步，百度可能会对文心4.5系列模型进行更新和迭代。因此，建议开发者和企业用户关注模型的更新动态，及时升级和使用最新版本的模型。

五、结语

百度开源文心4.5系列21款模型，不仅为开发者和企业用户提供了丰富的模型选择，还通过实测展示了ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型在多项性能指标上的优越性。这一举措不仅体现了百度在AI技术领域的深厚积累和技术实力，也彰显了其推动AI技术民主化的决心。未来，随着更多开发者和企业用户的参与和贡献，相信AI技术将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多福祉。