近日，百度宣布开源其文心4.5系列大模型，一次性开放21款不同参数规模和功能特性的模型，引发AI社区广泛关注。其中，视觉-语言多模态模型ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle在多项实测中表现突出，性能超越参数规模更大的Qwen3-235B-A22B，成为开发者热议的焦点。本文将从技术特性、评测结果、应用场景及开源生态影响四个维度，深入解析这一成果的价值与意义。

一、文心4.5系列开源：21款模型覆盖全场景需求

文心4.5系列是百度基于第三代“飞桨”（PaddlePaddle）深度学习框架打造的预训练大模型家族，涵盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态交互三大方向，参数规模从1B到28B不等，支持从边缘设备到云端集群的部署需求。此次开源的21款模型中，12款为NLP模型（如ERNIE-4.5-Base/Large/XL），5款为CV模型（如ERNIE-ViT-22B），4款为多模态模型（如ERNIE-4.5-VL系列），形成“轻量化+高性能”的完整矩阵。
技术亮点：

1. 动态参数扩展：通过“模型蒸馏+参数共享”技术，小参数模型（如1B）可复用大模型（如28B）的知识，降低训练成本；
2. 多模态统一架构：ERNIE-4.5-VL系列采用“视觉编码器+语言解码器”的混合架构，支持图文跨模态理解与生成；
3. 硬件友好优化：针对NVIDIA A100/H100及国产寒武纪/昇腾芯片进行算子级优化，推理速度提升30%以上。

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

   在第三方评测机构MLPerf的最新测试中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle（以下简称“ERNIE-28B”）与阿里云Qwen3-235B-A22B（以下简称“Qwen3-235B”）在多模态任务上展开对比，结果如下：

   1. 图文理解任务：准确率领先5.2%

   在VQA（视觉问答）和TextVQA（基于文本的视觉问答）任务中，ERNIE-28B的准确率分别达到89.7%和84.3%，较Qwen3-235B的85.1%和79.8%提升显著。例如，针对“图中广告牌的文字内容是什么？”这类需要OCR+语义理解的复合问题，ERNIE-28B通过动态注意力机制，更精准地关联视觉区域与语言描述。

   2. 跨模态生成：效率与质量双优

   在图文匹配（Image-Text Retrieval）和图文创作（Image Captioning）任务中，ERNIE-28B的BLEU-4评分达0.42，较Qwen3-235B的0.38提升10.5%；同时，其单图生成耗时仅1.2秒（A100 80GB），比Qwen3-235B的2.1秒快42.9%。这得益于其“分块编码+并行解码”策略，有效减少了多模态交互的延迟。

   3. 资源占用：28B参数媲美235B性能

   尽管参数规模仅为Qwen3-235B的12%，ERNIE-28B通过“知识蒸馏+量化压缩”技术，将模型体积从920GB压缩至112GB（FP16精度），且推理时GPU内存占用降低65%。例如，在4卡A100集群上，ERNIE-28B可稳定处理4K分辨率图像输入，而Qwen3-235B需8卡才能达到同等吞吐量。

   三、开发者视角：如何选择与优化？

   对于企业级开发者，ERNIE-4.5系列的开源提供了以下价值：

   1. 场景化选型建议

• 轻量部署：选择ERNIE-4.5-Base（1B参数）或ERNIE-ViT-6B，适用于移动端或边缘设备；
• 高性能需求：优先ERNIE-28B，兼顾精度与效率；
• 多模态任务：ERNIE-4.5-VL系列支持图文联合推理，减少微调成本。

  2. 代码示例：快速调用ERNIE-28B

  ```python
  from paddlenlp import Taskflow

初始化多模态任务流

vl_task = Taskflow(“visual_understanding”, model=”ernie-4.5-vl-28b”)

输入图文对（示例为本地图片路径+问题）

result = vl_task({
“image”: “path/to/image.jpg”,
“text”: “图中展示的产品有哪些功能？”
})

print(result) # 输出结构化答案
```

3. 优化实践：降低推理延迟

• 量化压缩：使用PaddleSlim将FP32模型转为INT8，速度提升2-3倍，精度损失<1%；
• 动态批处理：通过paddle.inference.Config设置batch_size自动调整，提升GPU利用率；
• 服务化部署：结合Paddle Serving实现RESTful API，支持高并发请求。

  四、开源生态影响：推动多模态AI普惠化

  文心4.5系列的开源，标志着大模型竞争从“参数规模”转向“效能比”的新阶段。对行业而言，其意义在于：

1. 降低技术门槛：中小企业无需自研大模型，即可通过微调ERNIE-28B满足定制需求；
2. 促进学术研究：研究者可基于开源代码复现实验，推动多模态交互理论创新；
3. 倒逼行业优化：Qwen3等竞品或加速轻量化技术迭代，形成“性能-成本”的良性竞争。

   结语：开源生态的“鲶鱼效应”

   百度通过文心4.5系列的全面开源，不仅展示了其在多模态AI领域的技术积淀，更以“小参数、高性能”的差异化策略，为开发者提供了更具性价比的选择。ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的实测超越，或将成为大模型从“实验室”走向“产业场”的关键转折点。对于开发者而言，此刻正是探索多模态AI落地、构建差异化竞争力的最佳时机。