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百度ERNIE 4.5-VL：424B参数多模态AI新范式！

【免费下载链接】ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-Paddle项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/baidu/ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Base-Paddle

百度正式推出新一代多模态大模型ERNIE 4.5-VL，以4240亿总参数、470亿激活参数的规模，构建了兼顾性能与效率的混合专家（MoE）架构，标志着中文多模态AI进入百亿参数实用化新阶段。

近年来，多模态大模型已成为AI技术发展的核心赛道。随着GPT-4V、Gemini等跨模态模型的推出，市场对"看见并理解世界"的AI能力需求激增。据行业研究显示，2024年全球多模态AI市场规模已突破200亿美元，预计2025年将保持65%的同比增长。在此背景下，百度基于ERNIE系列的技术积累，推出了迄今为止参数规模最大的中文多模态基础模型。

ERNIE 4.5-VL的核心突破在于其创新的异构混合专家架构。该模型采用54层网络结构，配备64个文本专家和64个视觉专家，每个输入token可动态激活8个专家进行计算。这种设计使模型在保持4240亿总参数能力的同时，将单次推理的激活参数控制在470亿，实现了性能与效率的平衡。特别值得注意的是，其131072 tokens的超长上下文窗口，使其能够处理百页级文档与高清图像的跨模态理解任务。

技术架构上，ERNIE 4.5-VL采用三阶段训练策略：首先构建强大的语言理解基础，随后引入视觉模态参数，最终通过跨模态联合训练实现知识互补。模型创新地设计了模态隔离路由机制与路由器正交损失函数，有效避免了多模态训练中的模态干扰问题。在工程实现层面，基于PaddlePaddle深度学习框架，采用异构混合并行技术与FP8混合精度训练，结合4位/2位无损量化算法，显著提升了训练与推理效率。

该模型的推出将对多个行业产生深远影响。在内容创作领域，其超长上下文理解能力可支持从图像到长文本的创作辅助；在智能教育场景，能实现图文结合的个性化辅导；在工业质检领域，高精度视觉分析与文本报告生成能力将提升检测效率。尤为关键的是，作为首个公开的超大规模中文多模态MoE模型，ERNIE 4.5-VL为国内AI行业提供了重要的技术参考基准。

ERNIE 4.5-VL的发布，不仅体现了百度在多模态AI领域的技术实力，更预示着大模型发展正从单一模态向异构融合演进。随着模型参数规模与模态能力的持续提升，AI系统将更深入地理解真实世界的复杂信息，为各行各业带来更具想象力的应用可能。未来，如何进一步优化MoE架构的推理效率，以及构建更安全可控的多模态交互系统，将成为行业发展的重要方向。

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