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百度ERNIE系列大模型再迎重要更新，推出ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking版本，重点强化推理能力与长文本处理能力，进一步提升轻量级模型在复杂任务中的竞争力。

【免费下载链接】ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking-GGUF项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking-GGUF

当前大语言模型领域正呈现"双向发展"趋势：一方面千亿级参数模型持续突破性能上限，另一方面轻量化模型通过架构优化和专项能力强化，在特定场景下展现出接近大模型的表现。据相关资料显示，21-70B参数区间的模型因兼具性能与部署效率，已成为企业级应用的主流选择，市场需求同比增长230%。

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking作为百度最新轻量化旗舰模型，带来三大核心升级：

推理能力跨越式提升成为本次更新的最大亮点。通过持续三个月的思维能力强化训练，模型在逻辑推理、数学运算、科学问题解决、代码生成等专业领域的表现显著增强。官方提供的基准测试数据显示，该模型在多个需要人类专家知识的学术基准测试中实现性能突破，尤其在复杂逻辑链构建和多步骤推理任务上达到新高度。

如上图所示，该基准测试对比了ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking与前代模型在各类推理任务上的表现。从数据可以清晰看出，新模型在数学推理和逻辑分析类任务上的提升最为显著，这为处理复杂业务场景问题提供了更强的AI能力支撑。

128K超长上下文理解能力的增强使模型可处理超过13万字的文本内容，相当于同时理解260页文档的信息量。这一突破极大拓展了模型在法律文书分析、学术论文研读、企业年报处理等长文本场景的应用空间。配合优化的注意力机制，模型在长文档中仍能保持精确的信息定位和关联理解能力。

模型采用21B总参数/3B激活参数的MoE（Mixture of Experts）架构设计，在保证性能的同时大幅降低推理成本。这种"按需激活"的特性使单token计算仅需30亿参数参与，相比同量级 dense 模型能耗降低70%以上，为企业级部署提供了更优的性价比选择。

该图表详细展示了ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking的核心配置参数，包括28层网络结构、20个查询头、64个文本专家（每次激活6个）等关键信息。这些技术参数共同构成了模型高效推理能力的基础，特别是131072的上下文长度配置，直接决定了其超长文本处理能力。

此外，模型还强化了工具使用效率，能更精准地理解并调用外部工具完成复杂任务，同时提供完善的部署支持。开发者可通过FastDeploy、vLLM或Transformers库快速部署，支持PyTorch和PaddlePaddle双生态，满足不同技术栈企业的需求。

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