文心4.5系列开源21款模型：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle性能超越Qwen3-235B-A22B

近日，百度正式宣布开源其最新研发的文心4.5系列大模型，一次性开源21款不同参数规模和功能的模型，覆盖从轻量级到超大规模的多种应用场景。其中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle作为视觉-语言多模态领域的代表作，在多项基准评测中展现出超越当前主流开源模型Qwen3-235B-A22B的实力，引发了AI社区的广泛关注。

一、文心4.5系列开源：技术普惠的里程碑

此次百度开源的文心4.5系列，是继文心大模型系列后的又一次重要技术突破。该系列共包含21款模型，参数规模从1B到280B不等，涵盖了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态交互等多个领域。这种“全栈式”开源策略，不仅降低了中小企业和研究机构使用先进AI技术的门槛，也为全球开发者提供了丰富的“技术工具箱”。

具体来看，文心4.5系列的特点包括：

1. 多模态融合：支持文本、图像、视频、音频等多模态数据的联合理解和生成。
2. 高效推理：通过架构优化和量化技术，显著降低模型推理延迟，提升实时性。
3. 领域适配：提供医疗、法律、金融等垂直领域的预训练模型，减少领域迁移成本。
4. 开源生态：基于PaddlePaddle深度学习框架，兼容ONNX等标准格式，便于跨平台部署。

二、ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle：多模态评测的“黑马”

在文心4.5系列中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle（以下简称“ERNIE-4.5-VL”）因其多模态能力而备受瞩目。该模型采用280亿参数的视觉-语言联合架构，支持图像描述生成、视觉问答、图文匹配等任务。在近期第三方机构的评测中，ERNIE-4.5-VL在以下指标上超越了Qwen3-235B-A22B（阿里云开源的2350亿参数模型）：

1. 多模态理解准确性

在VQA（视觉问答）任务中，ERNIE-4.5-VL的准确率达到82.3%，较Qwen3-235B-A22B的79.1%提升3.2个百分点。例如，在回答“图片中的人在做什么？”这类复杂问题时，ERNIE-4.5-VL能更精准地捕捉动作细节和上下文关联。

2. 图文匹配效率

在COCO数据集的图文检索任务中，ERNIE-4.5-VL的Top-1准确率达91.7%，而Qwen3-235B-A22B为88.9%。这意味着在电商、内容推荐等场景中，ERNIE-4.5-VL能更快找到与文本描述匹配的图像。

3. 低资源场景适应性

在仅有10%训练数据的情况下，ERNIE-4.5-VL的细粒度分类性能仅下降5.2%，而Qwen3-235B-A22B下降了8.7%。这对数据获取困难的垂直领域（如医疗影像）具有重要意义。

三、技术解析：ERNIE-4.5-VL的核心优势

ERNIE-4.5-VL的超越并非偶然，其技术设计体现了百度在多模态领域的深厚积累：

1. 动态注意力机制

传统多模态模型通常采用静态注意力（如固定图像分块与文本的关联），而ERNIE-4.5-VL引入动态注意力，能根据任务需求自适应调整视觉和文本的交互权重。例如，在回答“图片中的猫是什么颜色？”时，模型会优先关注猫的局部区域而非背景。

2. 分层预训练策略

ERNIE-4.5-VL采用“基础预训练+领域微调”的两阶段训练：

• 基础阶段：在1.2万亿token的多模态数据上预训练，覆盖网页、书籍、社交媒体等场景。
• 微调阶段：针对具体任务（如医学影像报告生成）进行参数优化，仅需少量标注数据即可达到高性能。

3. 硬件友好型架构

通过模型并行和张量并行技术，ERNIE-4.5-VL可在单台A100 GPU（80GB显存）上加载完整模型，而Qwen3-235B-A22B需要至少4台A100 GPU。这对资源有限的中小企业更具吸引力。

四、开发者建议：如何高效利用文心4.5系列

对于开发者而言，文心4.5系列的开源提供了以下实践路径：

1. 快速上手PaddlePaddle

百度深度学习框架PaddlePaddle针对文心4.5系列优化了训练和推理流程。例如，使用paddle.inference接口可快速部署ERNIE-4.5-VL：

import paddle
from paddlenlp.transformers import AutoModelForVisionLanguage
model = AutoModelForVisionLanguage.from_pretrained("ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle")
model.eval()
# 示例：图文匹配推理
text_input = "一只金毛犬在草地上玩耍"
image_input = paddle.to_tensor(load_image("dog.jpg"))  # 假设已加载图像
output = model(text_input, image_input)

2. 垂直领域微调

以医疗场景为例，开发者可仅用数千条标注数据对ERNIE-4.5-VL进行微调：

from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForVisionLanguage
from paddlenlp.trainer import Trainer, TrainingArguments
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle")
model = AutoModelForVisionLanguage.from_pretrained("ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle")
# 定义医疗领域数据集和训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./medical_vl_model",
    per_device_train_batch_size=4,
    num_train_epochs=3,
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=medical_dataset,  # 自定义医疗数据集
)
trainer.train()

3. 参与开源社区

百度在GitHub和PaddlePaddle官方论坛提供了详细的文档和案例，开发者可提交Issue或Pull Request参与模型优化。例如，近期社区贡献的“动态量化”方案使ERNIE-4.5-VL的推理速度提升了40%。

五、未来展望：多模态大模型的竞争格局

ERNIE-4.5-VL的评测结果标志着多模态大模型进入“效率与性能并重”的新阶段。未来，竞争将聚焦于：

1. 更小的模型尺寸：通过知识蒸馏和稀疏激活，实现10亿参数模型达到百亿参数性能。
2. 实时多模态交互：支持视频流实时理解和生成，应用于自动驾驶、机器人等领域。
3. 伦理与安全：建立多模态内容的审核机制，防止生成有害或误导性信息。

百度此次开源的文心4.5系列，不仅展示了中国AI企业的技术实力，也为全球开发者提供了推动多模态应用落地的关键工具。随着ERNIE-4.5-VL等模型的普及，我们有理由期待更多创新应用的出现。