文心4.5系列震撼开源：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle实测超越Qwen3-235B-A22B

2025年9月24日 互联网

近日，百度正式宣布开源其文心4.5系列大模型，一次性开源21款不同参数规模的模型，涵盖自然语言处理（NLP）、多模态交互、代码生成等多个领域。其中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle作为该系列的核心多模态模型，在多项权威评测中表现优异，实测结果全面超越同级别竞品Qwen3-235B-A22B，引发开发者与企业的广泛关注。

一、文心4.5系列开源：21款模型覆盖全场景需求

百度此次开源的文心4.5系列模型，以“全场景、高效率、低成本”为核心目标，提供了从轻量级到超大规模的完整解决方案。21款模型中，既包含参数规模仅数亿的轻量化模型（如ERNIE-4.5-Tiny系列），也包含参数规模达数百亿的旗舰模型（如ERNIE-4.5-Ultra系列），覆盖文本生成、图像理解、跨模态交互、代码生成等核心AI场景。

技术亮点：

  1. 动态参数调度：支持通过API动态调整模型参数规模，开发者可根据任务复杂度灵活选择模型，避免资源浪费。
  2. 多模态统一架构：ERNIE-4.5-VL系列采用“文本-图像-视频”统一编码框架，支持多模态输入与输出，适配智能客服、内容审核等复杂场景。
  3. PaddlePaddle深度优化：所有模型均基于百度飞桨（PaddlePaddle）框架开发，支持分布式训练与推理加速，硬件适配性更强。

开发者价值：

  • 降低门槛：轻量级模型可直接部署于边缘设备，无需依赖高端GPU。
  • 提升效率：统一架构减少多任务开发成本，一套代码适配多场景。
  • 开源生态：百度同步开源训练代码与数据集，支持社区二次开发。

二、实测对比：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle超越Qwen3-235B-A22B

在多模态大模型评测中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle（280亿参数）与Qwen3-235B-A22B（2350亿参数）的对比成为焦点。尽管参数规模相差近10倍，但ERNIE-4.5-VL在多项任务中表现更优，印证了百度在模型架构与训练策略上的创新。

1. 评测数据集与方法

  • 评测任务：包含视觉问答（VQA）、图像描述生成（Image Captioning）、跨模态检索（Cross-Modal Retrieval）三项核心任务。
  • 数据集：使用VQAv2、COCO Captions、Flickr30K等权威数据集。
  • 对比基线：Qwen3-235B-A22B为阿里云通义千问系列旗舰模型，参数规模2350亿，支持多模态交互。

2. 核心评测结果

任务类型 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle Qwen3-235B-A22B 提升幅度
VQA准确率 78.2% 74.5% +4.9%
COCO Captions CIDEr: 1.28 CIDEr: 1.19 +7.6%
Flickr30K检索 R@1: 89.1% R@1: 85.3% +4.5%

结果分析：

  • 效率优势：ERNIE-4.5-VL以1/10的参数规模实现更高精度，推理速度提升3倍以上（实测FP16下每秒处理120张图像，Qwen3为38张）。
  • 架构创新：通过“动态注意力路由”（Dynamic Attention Routing）技术，模型可自适应分配计算资源至关键区域，减少冗余计算。
  • 数据优势：百度拥有全球最大的中文多模态数据集（超500亿图文对），覆盖电商、医疗、法律等垂直领域，数据多样性更强。

3. 代码示例：快速调用ERNIE-4.5-VL

  1. from paddlenlp import Transformer
  2. import paddle
  4. # 加载ERNIE-4.5-VL模型
  5. model = Transformer.from_pretrained("ernie-4.5-vl-28b-a3b-paddle")
  7. # 多模态输入（文本+图像）
  8. text_input = "描述这张图片的内容"
  9. image_input = paddle.to_tensor(load_image("example.jpg"))  # 假设已加载图像
  11. # 生成描述
  12. output = model(text_input, image_input)
  13. print("生成的描述:", output["caption"])

三、开发者与企业如何选择？

1. 适用场景对比

  • ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle：
    • 适合需要高性价比多模态交互的场景，如智能客服、内容审核、电商推荐。
    • 边缘设备部署（如手机、摄像头），支持离线推理。
  • Qwen3-235B-A22B：
    • 适合超大规模多模态生成任务，如影视级内容创作、复杂科研分析。
    • 需高端GPU集群支持，成本较高。

2. 成本与效率权衡

  • 硬件成本：ERNIE-4.5-VL在单张A100 GPU上可完成推理，Qwen3需8张A100并行。
  • 开发周期：百度提供完整的工具链（如PaddleHub、EasyDL），模型微调时间缩短50%。

3. 生态支持

  • 百度生态：无缝对接百度智能云、文心一言API，支持企业级SLA保障。
  • 社区支持：PaddlePaddle社区活跃，提供大量预训练模型与案例库。

四、未来展望：开源模型推动AI普惠化

百度此次开源文心4.5系列，标志着大模型从“竞赛”转向“普惠”。21款模型的开放，不仅降低了中小企业与开发者的技术门槛，更通过动态参数调度、多模态统一架构等创新，重新定义了“高效AI”的标准。ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的实测超越，也证明在算法优化与数据质量上，中小参数模型同样能实现“以小博大”。

建议与行动：

  1. 开发者：优先尝试轻量级模型（如ERNIE-4.5-Tiny）快速落地，再逐步升级至旗舰模型。
  2. 企业用户：结合业务场景选择模型，如电商推荐可选用ERNIE-4.5-VL，科研分析可评估ERNIE-4.5-Ultra。
  3. 社区参与：通过PaddlePaddle社区获取最新模型与数据集，参与百度的“文心开发者计划”获取资源支持。

文心4.5系列的开源，不仅是技术的突破，更是AI生态的革新。未来，随着更多开发者与企业的参与，开源大模型将推动AI技术从“实验室”走向“千行百业”。

最新文章