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ERNIE 4.5-A3B：210亿参数文本生成大模型免费开源

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

百度正式宣布开源旗下最新大语言模型ERNIE 4.5-A3B（ERNIE-4.5-21B-A3B-Base-Paddle），这是一款拥有210亿总参数的文本生成模型，采用MoE（Mixture of Experts）架构，每个token激活30亿参数，以Apache 2.0许可证开放商业使用，标志着国内大模型开源生态再添重要力量。

行业现状：开源与效率成为大模型发展双引擎

当前大语言模型领域正呈现"参数规模竞赛"与"部署效率优化"并行的发展态势。据行业研究显示，2024年全球开源大模型数量同比增长187%，其中MoE架构模型因兼顾性能与效率成为技术热点。百度此次开源的ERNIE 4.5-A3B，正是顺应这一趋势的重要成果——在保持210亿总参数规模的同时，通过专家并行技术实现了计算资源的高效利用，为企业级应用提供了兼具性能与成本优势的解决方案。

模型亮点：三大技术创新构建高效能文本生成能力

ERNIE 4.5-A3B在技术架构上实现了多项突破，核心优势体现在三个方面：

异构MoE架构设计是该模型的核心创新。模型采用64个文本专家和64个视觉专家（本次开源版本为文本专用模型），每个token动态激活6个专家，配合2个共享专家形成高效推理路径。这种设计使210亿总参数模型的实际激活参数控制在30亿，在保证性能的同时显著降低了计算资源需求。

超长上下文处理能力同样值得关注。模型支持131072 tokens（约26万字）的上下文长度，远超当前主流开源模型，能够处理完整的书籍、代码库或长文档，为法律合同分析、学术论文生成等场景提供了更强支持。

全链路开源生态支持降低了企业应用门槛。基于PaddlePaddle深度学习框架，百度提供了ERNIEKit工具包，支持LoRA微调、DPO（直接偏好优化）等训练方式，配合FastDeploy部署工具，可实现从模型微调、评估到生产部署的全流程支持，单卡部署最低仅需80G GPU内存。

行业影响：开源模式加速大模型产业化落地

ERNIE 4.5-A3B的开源将对AI行业产生多维度影响。对于企业用户，特别是中小企业和开发者而言，免费商用的210亿参数模型意味着无需巨额投入即可获得顶尖级语言理解与生成能力，有望在智能客服、内容创作、代码辅助等场景快速落地。

技术层面，该模型的异构MoE设计为行业提供了可参考的高效模型范式。百度在README中详细披露了模型训练策略，包括分阶段训练（先文本后多模态）、专家路由优化等技术细节，将推动大模型技术的透明化与标准化发展。

生态层面，ERNIE系列的持续开源将进一步丰富国内大模型开源生态。继ERNIE 3.0、ERNIE Bot等产品之后，此次210亿参数级模型的开放，有助于形成从基础研究到产业应用的完整链条，加速AI技术的普惠化进程。

结论与前瞻：大模型进入"效率竞争"新阶段

ERNIE 4.5-A3B的开源标志着大模型发展正从单纯的参数规模竞赛转向"性能-效率-成本"的综合优化阶段。随着MoE架构、量化技术、分布式推理等技术的成熟，大模型将更广泛地渗透到各行各业。

未来，我们可以期待看到更多结合具体场景优化的开源模型出现，以及围绕大模型的工具链、应用生态的持续完善。对于企业而言，如何基于开源模型快速构建差异化能力，将成为下一阶段竞争的关键。百度此次开源行动，无疑为这一进程注入了强劲动力。

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