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ERNIE 4.5重磅发布：300B参数MoE模型高效推理新体验

【免费下载链接】ERNIE-4.5-300B-A47B-FP8-Paddle项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-FP8-Paddle

百度ERNIE系列大模型迎来重大更新，正式发布参数规模达3000亿的ERNIE 4.5大模型，首次采用混合专家（MoE）架构设计，通过创新的异构MoE预训练技术与高效推理方案，在保持模型性能的同时大幅降低部署门槛。

大模型发展进入"效能竞赛"新阶段

当前大语言模型领域正经历从"规模竞赛"向"效能竞赛"的战略转型。随着模型参数规模突破万亿，单纯增加参数量已面临边际效益递减和计算成本激增的双重挑战。行业数据显示，传统密集型模型的推理成本随参数规模呈线性增长，而MoE（Mixture of Experts）架构通过激活部分专家参数的方式，可在保持参数量优势的同时将计算成本降低50%以上。据Gartner预测，到2026年，75%的企业级大模型部署将采用MoE或类似稀疏激活架构，以平衡性能与成本。

在此背景下，ERNIE 4.5的发布恰逢其时。作为百度ERNIE系列的最新旗舰模型，ERNIE-4.5-300B-A47B-FP8-Paddle通过3000亿总参数与470亿激活参数的精妙设计，既保持了大模型的强大能力，又通过异构MoE结构实现了计算资源的高效利用，代表了大模型技术演进的重要方向。

ERNIE 4.5三大技术突破重塑大模型效能边界

ERNIE 4.5在技术架构上实现了多项关键创新，构建起"大而优"的新一代大模型技术体系：

1. 多模态异构MoE预训练技术
该模型创新性地采用异构MoE结构，针对文本和视觉两种模态设计独立的专家路由机制，并引入路由正交损失和多模态令牌平衡损失函数。这种设计使模型能同时高效处理文本理解生成、图像理解和跨模态推理任务，避免单一模态对另一模态学习的干扰。模型配置显示，其文本专家和视觉专家各设64个，每次推理激活其中8个，实现专业能力的精准调用。

2. 超大规模模型的高效训练与推理基础设施
基于PaddlePaddle深度学习框架，ERNIE 4.5开发了异构混合并行与分层负载均衡策略，通过节点内专家并行、内存高效的流水线调度、FP8混合精度训练和细粒度重计算等技术，显著提升了预训练吞吐量。在推理优化方面，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，使模型可在单张141G GPU上完成WINT2量化版本的部署，较传统方案节省75%的硬件资源。

3. 模态特定的精细化后训练
为满足不同场景需求，ERNIE 4.5系列针对特定模态进行优化：语言模型（LLMs）专注于通用语言理解与生成，视觉语言模型（VLMs）则强化图文理解能力，支持思维链（thinking）和非思维链两种工作模式。后训练过程结合了监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）以及百度自研的统一偏好优化（UPO）技术，使模型在保持通用性的同时，能快速适配特定任务需求。

从实验室到产业界：ERNIE 4.5的实用化突破

ERNIE 4.5在模型实用化方面取得显著进展，通过多项技术创新大幅降低了大模型的部署门槛：

灵活的部署选项
提供多种量化版本以适应不同硬件条件：W4A8C8量化版本可在4张80G GPU上部署，WINT8版本需8张GPU支持，而最新的WINT2量化版本仅需单张141G GPU即可运行，极大拓展了模型的应用场景。FastDeploy部署框架支持OpenAI兼容的API服务，开发者可通过简单命令快速启动服务，例如：

python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \ --model baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-2Bits-Paddle \ --port 8180 \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 32768 \ --max-num-seqs 128

超长上下文与精准信息处理
模型支持131072 tokens的超长上下文窗口，结合专门优化的Web搜索提示模板，能高效处理需要跨文档参考的复杂任务。其提示模板设计包含时间戳、多来源参考文章和结构化输出要求，特别适合需要精确引用来源的企业级应用场景。官方推荐使用Temperature=0.8和TopP=0.8的采样参数，以平衡创造性和准确性。

行业影响与未来展望

ERNIE 4.5的发布标志着中国大模型技术在"大规模与高效能"平衡方面达到新高度。其技术突破将产生三方面深远影响：

首先，异构MoE架构与高效量化技术的结合，为大模型的商业化应用提供了可行路径，使金融、医疗、法律等对计算成本敏感的行业能够负担大模型部署。其次，多模态统一建模能力降低了企业构建跨模态应用的技术门槛，推动AI应用从单一模态向多模态融合发展。最后，基于PaddlePaddle的全栈技术体系，为企业级用户提供了从训练到部署的一体化解决方案，增强了大模型应用的可控性和安全性。

随着ERNIE 4.5的开源发布，百度正通过Apache License 2.0许可协议，向学术界和产业界开放这一技术成果。未来，随着模型在实际应用中的持续优化，我们有理由相信，大模型将加速从"实验室演示"走向"规模化落地"，为千行百业的智能化转型注入新动能。

【免费下载链接】ERNIE-4.5-300B-A47B-FP8-Paddle项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B-FP8-Paddle