ERNIE-4.5-VL大模型：28B参数开启多模态交互新纪元

ERNIE-4.5-VL大模型：28B参数开启多模态交互新纪元

【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

导语：百度正式推出ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle多模态大模型，以280亿总参数和30亿激活参数的创新架构，结合异构混合并行技术与模态隔离路由机制，重新定义视觉-语言交互的技术边界。

行业现状：多模态大模型进入"精耕细作"时代

当前人工智能领域正经历从单一模态向多模态融合的关键转型。据行业研究显示，2024年全球多模态AI市场规模已突破80亿美元，年增长率维持在45%以上。随着GPT-4V、Gemini Pro等模型的相继问世，视觉-语言交互能力已成为衡量大模型综合性能的核心指标。然而，现有解决方案普遍面临三大挑战：模态信息融合不充分导致的"认知割裂"、大规模参数带来的计算资源压力、以及复杂任务场景下的推理可靠性不足。

在此背景下，百度ERNIE团队推出的ERNIE-4.5-VL系列模型，通过创新性的混合专家（MoE）架构和精细化训练策略，为解决上述行业痛点提供了新思路。

模型亮点：三大技术突破重塑多模态能力

1. 异构MoE架构实现模态协同进化

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B采用创新的异构混合专家架构，设计了文本专家（64个总专家/6个激活专家）与视觉专家（64个总专家/6个激活专家）的独立路由机制，并通过2个共享专家实现跨模态信息桥接。这种设计解决了传统多模态模型中"模态竞争"问题——当文本与视觉信息同时输入时，模型能自动分配专用计算资源处理不同模态特征，通过模态隔离路由和路由器正交损失函数，确保两种模态在训练过程中互不干扰且相互促进。

2. 超高效训练推理引擎突破算力瓶颈

依托PaddlePaddle深度学习框架，该模型实现了多项算力优化技术：采用节点内专家并行、内存高效流水线调度和FP8混合精度训练，使280亿参数模型的训练吞吐量提升3倍；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4位/2位无损量化，配合PD分离动态角色切换技术，在保证精度的前提下将推理速度提升40%。单卡部署最低仅需80GB GPU内存，大幅降低了企业级应用门槛。

3. 模态专项优化构建全场景能力矩阵

模型在预训练后针对视觉-语言任务进行了系统化专项优化：通过监督微调（SFT）强化图像理解能力，采用直接偏好优化（DPO）和统一偏好优化（UPO）提升生成质量，创新性的RLVR（带可验证奖励的强化学习）技术进一步增强复杂任务推理可靠性。特别值得关注的是其支持"思考模式"与"非思考模式"双模式切换——思考模式下模型会生成中间推理步骤，适用于需要可解释性的场景；非思考模式则直接输出结果，满足低延迟需求。

技术规格与部署灵活性

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B的核心配置展现了性能与效率的平衡：28层网络结构，20个查询头/4个键值头的注意力配置，支持131072 tokens的超长上下文。通过FastDeploy部署框架，开发者可快速搭建服务，支持OpenAI兼容的API接口。例如启用思考模式的图像描述请求：

curl -X POST "http://0.0.0.0:8180/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "messages": [ {"role": "user", "content": [ {"type": "image_url", "image_url": {"url": "IMAGE_URL"}}, {"type": "text", "text": "描述这张图片"} ]} ], "metadata": {"enable_thinking": true} }'

行业影响：开启多模态应用新范式

ERNIE-4.5-VL的推出将在多个领域产生深远影响：在智能零售领域，其精确的商品识别与描述能力可提升电商平台的搜索匹配精度；工业质检场景中，结合超长上下文理解，能实现复杂产品缺陷的多维度分析；教育领域的图文互动教学、医疗行业的医学影像辅助诊断等场景都将因这一技术获得体验升级。

更重要的是，该模型采用Apache 2.0开源协议，允许商业使用，这将加速多模态技术在各行业的普及应用。百度通过提供PaddlePaddle版本与PyTorch版本（-PT后缀）的双支持，降低了不同技术栈企业的接入门槛。

结论与前瞻：迈向认知智能新高度

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B通过280亿参数规模与创新架构的结合，不仅代表了当前多模态大模型的技术前沿，更预示着"按需激活"的异构计算将成为下一代AI模型的主流发展方向。随着模型在实际场景中的持续优化，我们有理由相信，视觉-语言智能将从简单的信息识别迈向真正的认知理解，为数字经济发展注入新动能。

对于开发者与企业而言，现在正是探索这一技术潜力的最佳时机——无论是构建创新产品还是优化现有流程，ERNIE-4.5-VL系列都提供了一个兼具性能与效率的可靠选择。

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