百度ERNIE 4.5震撼发布：10款大模型开启多模态新纪元

一、全景图：424B参数刷新行业纪录

百度正式开源文心ERNIE 4.5系列，一次性推出10款参数规模不同的模型，覆盖从0.3B到424B的完整谱系。这套模型家族包含三大类型：

  • 大语言模型（LLM）

    • ERNIE-4.5-300B-A47B-Base（3000亿参数）
    • ERNIE-4.5-21B-A3B-Base（210亿参数）

  • 视觉语言模型（VLM）

    • ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base（4240亿参数）
    • ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Base（280亿参数）

  • 轻量级模型

    • ERNIE-4.5-0.3B-Base（3亿参数）

所有模型均支持128K上下文窗口，在多模态理解和文本生成任务中展现突破性能力。模型已在Hugging Face和AI Studio全面开源。

二、三大技术突破解析

突破1：异构多模态MoE架构

MoE架构示意图
  • 模态隔离路由：文本/图像/视频数据通过独立路由机制分配专家
  • 参数共享+专用模块：基础层共享参数，高层保留模态专属处理能力
  • 双模态协同训练：通过路由器正交损失（router orthogonal loss）平衡多模态学习

突破2：极致效能优化

  • 训练效率：47%模型FLOPs利用率（MFU）创行业新高
  • 4大核心技术：

    1. 节点内专家并行（Intra-node expert parallelism）
2. FP8混合精度训练
3. 卷积编码量化（4-bit/2-bit无损压缩）
4. 动态角色切换资源调度
  • 推理加速：支持W4A16C16（4位权重+16位激活值）量化部署

突破3：模态专属优化

  • 语言模型：采用监督微调（SFT）+偏好优化（DPO/UPO）
  • 视觉模型：双模式切换：

    • 思考模式（增强推理）
    • 非思考模式（强化感知）

三、性能实测：22项基准超越DeepSeek

语言模型性能对比

基础模型性能对比
  • ERNIE-4.5-300B：在28项基准测试中，22项超越DeepSeek-V3（671B）
  • ERNIE-4.5-21B：以70%参数量超越Qwen3-30B的数学推理能力
    轻量模型性能

视觉模型双模式表现

模式 核心优势 典型场景
思考模式 复杂推理（MathVista/MMMU） 数学解题/视觉谜题
非思考模式 高效感知（CV-Bench） 实时图像理解
视觉模型性能对比

四、开发者实战指南

工具链全景

graph LR
    A[ERNIEKit] --> B(训练优化)
    A --> C(模型压缩)
    D[FastDeploy] --> E(推理加速)
    D --> F(多硬件部署)

三步快速启动

# 1. 获取模型
huggingface-cli download baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle

# 2. 监督微调
erniekit train configs/ERNIE-4.5-0.3B/sft/run_sft_8k.yaml

# 3. 部署服务
python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
    --model baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle \
    --port 9904

关键能力矩阵

模型类型 训练支持 推理方案
300B级基础模型 SFT/DPO/LoRA BF16/W4A16C16/FP8
视觉模型 即将开放 W8A16C16/4-bit量化
0.3B轻量模型 全参数微调 移动端部署

五、产业落地案例库

典型应用场景

1. **智能对话系统**  
   - [对话应用构建指南](/cookbook/notebook/conversation_demo_en.ipynb)
   - 支持网页搜索增强版对话

2. **知识引擎**  
   - 私有知识库问答系统实现方案  
   - 合同关键信息提取实战

3. **跨语言处理**  
   - 非中英文文本识别技术路径  
   - 全文档翻译解决方案

企业级功能实现

from fastdeploy import LLM, SamplingParams

# 创建工业级推理引擎
llm = LLM(model="baidu/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B", 
          max_model_len=32768)

# 多模态输入处理
output = llm.generate(
    image="chart.png", 
    text="分析该图表趋势",
    sampling_params=SamplingParams(top_p=0.95)

六、开源生态与许可

所有模型遵循 Apache 2.0许可证，支持商业应用：

@misc{ernie2025technicalreport,
  title={ERNIE 4.5 Technical Report},
  author={Baidu ERNIE Team},
  year={2025},
  url={https://yiyan.baidu.com/blog/publication/}
}

“

通过PaddlePaddle深度学习框架，ERNIE 4.5在保持顶尖性能的同时，首次实现4240亿参数模型的工业化部署，为多模态AI落地树立新标杆。开发者可访问官方博客获取完整技术细节。