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百度ERNIE-4.5-VL：28B多模态AI模型震撼登场

【免费下载链接】ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle

百度正式发布新一代多模态大语言模型ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle，以280亿总参数规模和创新的混合专家（MoE）架构，进一步巩固了在视觉-语言融合领域的技术优势。

多模态AI进入规模化应用新阶段

随着大语言模型技术的快速迭代，多模态能力已成为衡量AI系统智能水平的核心指标。当前行业正从单一模态处理向跨模态深度融合演进，模型参数规模持续扩大的同时，如何实现效率与性能的平衡成为关键挑战。据市场研究显示，具备视觉-语言理解能力的AI系统在内容创作、智能交互、工业质检等领域的商业化落地速度显著加快，预计2025年相关市场规模将突破千亿元。百度此次推出的ERNIE-4.5-VL系列模型，正是顺应这一趋势的重要技术突破。

ERNIE-4.5-VL核心技术突破与性能优势

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle采用创新的异构混合专家（MoE）架构，实现了280亿总参数与30亿激活参数的高效配置，在保证模型能力的同时大幅降低计算资源消耗。该模型的核心优势体现在三个方面：

首先是多模态异构MoE预训练技术。通过设计模态隔离路由机制和路由器正交损失函数，模型实现了文本与视觉信息的深度协同学习。不同于传统模型将两种模态简单拼接的方式，ERNIE-4.5-VL采用独立专家层分别处理文本和视觉信号，配合跨模态注意力机制，使模型能够同时捕捉语言语义和视觉细节，在图像描述、视觉问答等任务上表现出更精准的理解能力。

其次是高效训练与推理基础设施。基于PaddlePaddle深度学习框架，百度开发了异构混合并行策略和层级负载均衡技术，结合FP8混合精度训练和细粒度重计算方法，显著提升了模型训练吞吐量。在推理阶段，创新的多专家并行协作方法和卷积码量化算法实现了4位/2位无损量化，使模型能够在普通GPU设备上高效运行，为大规模商业化应用奠定基础。

第三是模态特定后训练优化。模型在预训练基础上针对视觉-语言任务进行专项优化，通过监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和统一偏好优化（UPO）等技术，重点强化了图像理解、任务特定微调及多模态思维链推理能力。特别值得关注的是，该模型支持"思考模式"与"非思考模式"两种工作状态，可根据应用场景灵活切换推理深度。

从技术参数看，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle包含28层网络结构，文本专家和视觉专家各64个（每次激活6个），另有2个共享专家，支持最长131072 tokens的上下文长度，为处理超长文档和复杂视觉场景提供了充足的能力储备。

应用场景与行业价值解析

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的推出将加速多模态AI在多个行业的深度应用。在内容创作领域，模型可基于文本描述生成高精度图像，或对现有图像进行智能编辑；在智能零售场景，结合商品图像与文本信息，实现自动分类、属性提取和智能推荐；在工业质检方面，通过分析设备图像与运行日志，能够早期识别潜在故障风险。

百度提供的FastDeploy部署方案进一步降低了应用门槛，开发者可通过简单命令启动模型服务，支持单卡80GB GPU内存的部署环境。模型同时提供"思考模式"开关，开启时将展现更深入的推理过程，适用于复杂问题求解；关闭时则优先保证响应速度，满足实时交互需求。这种灵活性使同一模型能够适应从学术研究到工业生产的多样化需求。

开源生态与未来发展展望

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle采用Apache 2.0开源协议，允许商业使用，这将极大促进多模态AI技术的生态建设。百度同时提供PaddlePaddle和PyTorch两种权重格式，兼容主流深度学习框架，降低开发者的迁移成本。

随着模型能力的持续提升，多模态AI正逐步突破"感知"层面，向"认知"和"创造"方向发展。ERNIE-4.5-VL系列模型通过异构MoE架构实现了模态间的高效协同，为构建通用人工智能系统提供了重要参考。未来，随着训练数据规模的扩大和算法的持续优化，我们有理由期待多模态AI在更多专业领域展现出接近甚至超越人类专家的能力水平。

百度ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle的发布，不仅是技术层面的重要突破，更标志着中国AI企业在大模型领域已形成从基础研究到产业应用的完整能力链条。这一成果将进一步推动AI技术的普惠化进程，为千行百业的智能化转型注入新动能。

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