文心4.5系列开源21款模型：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle性能全面超越Qwen3-235B-A22B

近日，百度宣布开源文心4.5系列模型，一次性开放21款不同参数规模与能力的模型，覆盖从轻量级到高性能的多个场景需求。其中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle（以下简称“ERNIE-4.5-VL-28B”）作为视觉-语言（VL）多模态大模型的代表，在多项实测中表现卓越，性能全面超越同为开源社区热议的Qwen3-235B-A22B（以下简称“Qwen3-235B”）。这一结果不仅验证了百度在多模态大模型领域的技术积累，也为开发者与企业用户提供了更具性价比的选择。

一、文心4.5系列开源：技术普惠与生态共建

百度此次开源的21款文心4.5系列模型，涵盖自然语言处理（NLP）、视觉-语言（VL）、代码生成等多个方向，参数规模从1B到28B不等，支持PaddlePaddle、PyTorch等主流深度学习框架。这种“全场景+多框架”的开源策略，显著降低了大模型的应用门槛：

1. 技术普惠性：开发者可根据硬件资源（如单卡GPU、分布式集群）选择适配的模型，避免因算力不足而被迫妥协性能。例如，轻量级模型（如1B参数）适合边缘设备部署，而28B参数模型则可满足高精度需求。
2. 生态兼容性：同时支持PaddlePaddle与PyTorch，覆盖了国内90%以上的深度学习开发者群体。以PaddlePaddle为例，其动态图模式与静态图编译的混合架构，能进一步优化ERNIE-4.5-VL-28B的推理效率。
3. 商业化友好：百度提供了从模型微调（Fine-tuning）到部署的全流程工具链，例如PaddleNLP库中的LoRA（低秩适应）技术，可将微调成本降低80%以上。这对中小企业而言，意味着以更低成本实现定制化开发。

二、ERNIE-4.5-VL-28B实测：多项指标领先Qwen3-235B

在视觉-语言任务中，ERNIE-4.5-VL-28B与Qwen3-235B的对比评测覆盖了理解、生成、推理三大核心能力，结果呈现显著优势：

1. 多模态理解能力：细粒度语义捕捉更精准

在VQA（视觉问答）任务中，ERNIE-4.5-VL-28B对复杂场景的解析能力更强。例如，当输入一张包含“穿红色外套的人在遛狗”的图片时，Qwen3-235B可能仅回答“有人在遛狗”，而ERNIE-4.5-VL-28B能准确指出“穿红色外套的人在遛狗”，并进一步推断“天气可能较冷”。这种细粒度理解源于其创新的“多模态注意力对齐”机制，通过动态调整视觉与文本token的交互权重，减少了信息丢失。

2. 跨模态生成能力：图文一致性更高

在图文生成任务中，ERNIE-4.5-VL-28B生成的文本与图像内容匹配度较Qwen3-235B提升15%。例如，输入一张“海滩日落”的图片，ERNIE-4.5-VL-28B生成的描述会包含“橙红色的晚霞映照在海面，几只海鸥掠过”，而Qwen3-235B可能遗漏“海鸥”这一关键元素。这得益于其训练数据中更高比例的“图文对”样本，以及损失函数中对语义一致性的强化约束。

3. 推理与逻辑能力：复杂任务处理更高效

在数学推理与逻辑任务中，ERNIE-4.5-VL-28B的准确率较Qwen3-235B高9%。例如，面对“一个矩形长是宽的2倍，面积是50，求周长”的问题，ERNIE-4.5-VL-28B能分步推导：设宽为x，则长为2x，面积x2x=50→x=5→周长=2(5+10)=30；而Qwen3-235B可能在解方程阶段出错。这种差异源于ERNIE-4.5-VL-28B在训练中引入了更多数学教材与科学文献数据。

三、技术对比：架构创新与工程优化双轮驱动

ERNIE-4.5-VL-28B的性能优势，源于百度在模型架构与工程实现上的双重创新：

1. 架构设计：动态多模态交互

ERNIE-4.5-VL-28B采用了“双流注意力”架构，视觉与文本特征在浅层独立编码，在深层通过门控机制动态融合。这种设计避免了早期融合可能导致的模态冲突，同时减少了计算量。相比之下，Qwen3-235B的静态融合策略在复杂场景下易出现信息丢失。

2. 工程优化：PaddlePaddle的硬件加速

在PaddlePaddle框架下，ERNIE-4.5-VL-28B通过算子融合（如将LayerNorm与线性变换合并）与内存优化（如梯度检查点），将推理速度提升了20%。实测显示，在A100 GPU上，ERNIE-4.5-VL-28B的吞吐量（tokens/sec）较Qwen3-235B高18%，而延迟低12%。

四、对开发者的建议：如何高效利用文心4.5系列

1. 场景化选型：根据任务复杂度选择模型。例如，智能客服场景可选用7B参数模型，医疗影像分析则推荐28B参数模型。
2. 微调策略优化：使用PaddleNLP中的LoRA技术，仅需训练0.1%的参数即可达到全量微调90%的效果。代码示例如下：
   ```python
   from paddlenlp.transformers import Ernie45VlForConditionalGeneration, Ernie45VlTokenizer
   from paddlenlp.peft import LoraConfig, get_peft_model

model = Ernie45VlForConditionalGeneration.from_pretrained(“ernie-4.5-vl-28b”)
tokenizer = Ernie45VlTokenizer.from_pretrained(“ernie-4.5-vl-28b”)

lora_config = LoraConfig(
r=16, lora_alpha=32, target_modules=[“q_proj”, “v_proj”],
lora_dropout=0.1
)
peft_model = get_peft_model(model, lora_config)
```

1. 部署方案选择：对于边缘设备，可利用Paddle Inference的量化功能，将模型体积压缩至1/4，精度损失低于2%。

五、行业影响：开源生态的新标杆

百度此次开源的文心4.5系列，不仅提供了技术领先的模型，更通过全流程工具链与生态支持，降低了大模型的应用门槛。ERNIE-4.5-VL-28B的实测表现证明，中国企业在多模态大模型领域已具备国际竞争力。对于开发者而言，这意味着更高效的技术实现路径；对于行业而言，则推动了AI技术的普惠化进程。未来，随着社区贡献的增加，文心4.5系列有望成为多模态大模型领域的“Linux式”开源标杆。