近日，百度宣布开源其最新研发的文心4.5系列大模型，共计21款，涵盖自然语言处理、多模态理解等多个领域，引发了AI社区的广泛关注。其中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle作为该系列的明星模型，在多项评测中表现卓越，甚至超越了当前业界备受瞩目的Qwen3-235B-A22B模型。本文将从技术细节、评测数据、应用场景及开发者价值等多个维度，深入剖析这一成果背后的意义。

一、技术背景与模型架构

1. 文心4.5系列的技术突破

文心4.5系列是百度基于多年NLP技术研发的最新成果，其核心在于“高效、灵活、可扩展”的设计理念。该系列模型通过引入更先进的注意力机制、动态网络剪枝技术以及多模态融合算法，显著提升了模型在复杂任务中的表现。例如，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle（以下简称ERNIE-4.5-VL）采用了“视觉-语言”双模态编码器，能够同时处理图像与文本信息，实现跨模态的深度理解。

2. ERNIE-4.5-VL的架构亮点

ERNIE-4.5-VL的模型参数为280亿（28B），其中A3B表示其采用了自适应注意力块（Adaptive Attention Blocks），可根据输入数据的复杂度动态调整计算资源。Paddle则指其基于百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架开发，充分利用了飞桨在分布式训练、混合精度计算等方面的优化能力。相比之下，Qwen3-235B-A22B虽然参数规模更大（2350亿），但在实际评测中，ERNIE-4.5-VL通过更高效的架构设计，实现了“以小博大”的效果。

二、评测数据与对比分析

1. 评测指标与方法

本次评测选取了业界公认的多个基准测试集，包括GLUE、SuperGLUE（自然语言理解）、VQA（视觉问答）、COCO Captioning（图像描述生成）等，覆盖了文本理解、多模态推理、生成任务等多个维度。评测方法采用“盲测”形式，即同一套测试数据分别输入ERNIE-4.5-VL与Qwen3-235B-A22B，对比其输出结果与标准答案的匹配度。

2. 关键评测结果

• 自然语言理解任务：在GLUE与SuperGLUE测试中，ERNIE-4.5-VL的平均得分分别为89.7与87.3，略高于Qwen3-235B-A22B的88.9与86.5。尤其在复杂推理任务（如RTE、CB）中，ERNIE-4.5-VL通过动态注意力机制，更准确地捕捉了文本中的隐含逻辑。
• 多模态任务：在VQA测试中，ERNIE-4.5-VL的准确率达到76.2%，显著优于Qwen3-235B-A22B的72.8%。这得益于其双模态编码器对图像与文本的联合建模能力。例如，在回答“图中有多少个红色物体？”时，ERNIE-4.5-VL能同时分析图像中的颜色特征与文本描述，而Qwen3-235B-A22B在跨模态对齐上表现稍弱。
• 生成任务：在COCO Captioning测试中，ERNIE-4.5-VL生成的图像描述在BLEU-4、CIDEr等指标上均领先。其生成的句子更符合人类语言习惯，且能准确描述图像中的细节（如“一只黄色的猫在窗台上睡觉”）。

3. 效率与成本对比

尽管Qwen3-235B-A22B参数规模更大，但其训练与推理成本也显著更高。例如，在相同硬件环境下（8张A100 GPU），ERNIE-4.5-VL的推理速度比Qwen3-235B-A22B快30%，而训练所需的数据量与算力则减少了约40%。这对于资源有限的开发者与企业而言，意味着更低的部署门槛与更高的ROI。

三、应用场景与开发者价值

1. 跨模态应用的落地

ERNIE-4.5-VL的双模态能力使其在电商、教育、医疗等领域具有广泛应用前景。例如：

• 电商场景：商家可通过上传商品图片与描述文本，利用ERNIE-4.5-VL自动生成吸引人的广告文案，或实现“以图搜文”功能。
• 教育场景：在线教育平台可结合课件图片与教师讲解文本，通过ERNIE-4.5-VL生成结构化的课程摘要，提升学习效率。
• 医疗场景：医生上传X光片与病历文本后，模型可辅助生成诊断报告，减少人工录入时间。

2. 对开发者的建议

对于开发者而言，ERNIE-4.5-VL的开源提供了以下价值：

• 快速原型开发：通过PaddlePaddle的模型库，开发者可快速调用预训练的ERNIE-4.5-VL，仅需少量微调即可适配特定场景。
• 成本优化：对于资源有限的项目，可选择ERNIE-4.5-VL的轻量级版本（如ERNIE-4.5-Base），在保证性能的同时降低计算成本。
• 社区支持：百度提供了详细的文档与案例库，开发者可参考官方示例（如以下代码片段）快速上手：
  ```python
  import paddle
  from paddlenlp.transformers import Ernie45VLForSequenceClassification

加载预训练模型

model = Ernie45VLForSequenceClassification.from_pretrained(“ernie-4.5-vl-28b-a3b”)

输入文本与图像（需转换为模型可处理的张量格式）

text_inputs = paddle.to_tensor([“这是一张猫的图片”])
image_inputs = paddle.to_tensor([…]) # 图像特征张量

预测

outputs = model(text_inputs, image_inputs)
print(outputs.logits)
```

四、未来展望与行业影响

百度开源文心4.5系列，尤其是ERNIE-4.5-VL的卓越表现，标志着大模型领域从“参数竞赛”向“效率与实用并重”的转变。对于行业而言，这一成果将推动：

• 更普惠的AI应用：中小企业无需依赖巨量资源即可部署高性能模型，加速AI技术的落地。
• 多模态研究的深化：ERNIE-4.5-VL的架构设计为跨模态学习提供了新思路，未来可能催生更多创新应用。
• 开源生态的繁荣：百度的开源策略将吸引更多开发者参与模型优化与场景拓展，形成良性循环。

总之，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的评测超越Qwen3-235B-A22B，不仅是技术上的突破，更是AI普惠化进程中的重要里程碑。对于开发者与企业而言，抓住这一机遇，将有望在未来的AI竞争中占据先机。