百度发布多模态深度思考模型ERNIE-4.5：引领AI技术新篇章

摘要

2023年11月11日，百度发布了一款名为ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking的新型多模态深度思考模型，并宣布该模型已全面开源。该模型在多模态理解与推理任务中表现出卓越性能，仅需3B激活参数即可达到接近GPT-5-High和Gemini-2.5-Pro等业界领先模型的水平。此举标志着百度在人工智能大模型领域的技术突破，也为全球开发者提供了高性能、低资源消耗的开源选择，进一步推动多模态AI技术的发展与应用落地。

关键词

百度发布, 多模态模型, ERNIE-4.5, 深度思考, 全面开源

一、多模态模型的崛起

1.1 多模态AI技术的概述

多模态AI技术正以前所未有的速度重塑人工智能的边界。它不再局限于单一的文字或图像处理，而是融合文本、视觉、语音等多种信息形式，实现更接近人类认知方式的智能理解与推理。2023年11月11日，百度发布的ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking正是这一技术浪潮中的里程碑之作。这款模型不仅具备强大的跨模态语义对齐能力，更引入“深度思考”机制，在面对复杂任务时能进行分步推理与逻辑演进。尤为令人振奋的是，该模型在仅激活3B参数的情况下，性能已逼近GPT-5-High和Gemini-2.5-Pro等顶尖闭源模型，展现出极高的计算效率与算法优化水平。其背后依托的28B总参数架构，结合精细化的稀疏激活策略，使资源消耗与性能表现达到惊人平衡。更重要的是，百度选择将这一前沿成果全面开源，意味着全球研究者和开发者都能在此基础上构建创新应用，真正让尖端技术走出实验室，走进千行百业。

1.2 多模态AI在现代AI领域的重要性

在当今人工智能发展的关键阶段，多模态AI已成为推动技术落地的核心引擎。从智能客服到自动驾驶，从医疗影像分析到教育个性化推荐，现实世界的场景往往涉及多种感官信息的交织，单一模态的模型已难以满足复杂需求。ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking的推出，正是对这一挑战的有力回应。它不仅能“看懂”图像中的细节，还能“读懂”文字背后的意图，并在两者之间建立深层关联，实现真正的语义贯通。这种能力使得机器开始具备类似人类的综合判断力，为AI赋予更强的通用性与适应性。百度此次将如此高性能的模型全面开源，不仅是技术自信的体现，更是对开放生态的深远布局。它降低了创新门槛，激发了更多中小企业和独立开发者的潜力，加速了AI普惠化进程。在这个数据驱动、场景为王的时代，多模态AI正成为连接技术与现实世界的桥梁，而百度的这一步，无疑为中国乃至全球AI发展注入了新的动能。

二、ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking的技术特点

2.1 模型架构与设计理念

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking的诞生，不仅是百度在人工智能领域厚积薄发的体现，更是一次对“智能本质”的深刻追问。这款模型以280亿总参数为基础，构建了一个庞大而精密的认知网络，其核心在于“视觉-语言”双通道深度融合架构。不同于传统多模态模型简单拼接图文特征的方式，ERNIE-4.5引入了动态跨模态注意力机制，使文本与图像信息在多个层级上实现语义对齐与交互演化。尤为关键的是，它首次系统性地嵌入“深度思考”推理模块——这一设计灵感源于人类认知中的链式思维过程，允许模型在面对复杂任务时，如视觉问答、场景推理或图文矛盾检测，自主拆解问题、生成中间假设并逐步验证结论。这种类人化的思维路径，极大提升了模型在开放域环境下的理解鲁棒性与逻辑一致性。更令人惊叹的是，百度团队通过创新的稀疏激活策略，仅在推理过程中动态调用30亿（3B）参数，便实现了接近GPT-5-High和Gemini-2.5-Pro的性能表现。这不仅体现了算法设计上的极致优化，更彰显了一种技术哲学：真正的智能不在于参数堆砌，而在于如何让机器“聪明地思考”。

2.2 激活参数与性能表现

在AI竞赛日益白热化的今天，算力成本与模型效能之间的平衡成为决定技术能否落地的关键。ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking以仅3B激活参数达成业界顶尖水平的表现，堪称效率革命的典范。公开评测数据显示，该模型在多项权威多模态基准测试中，包括VQA-v2、TextVQA和NoCaps，均取得了接近甚至超越GPT-5-High与Gemini-2.5-Pro的成绩，尤其是在需要深层推理的任务中，其“深度思考”能力展现出显著优势。这意味着，在实际应用中，企业无需依赖昂贵的超大规模计算资源，即可部署具备高阶认知能力的AI系统。对于广大开发者而言，这一特性极大降低了使用门槛，使得高性能多模态模型能够被广泛应用于边缘设备、移动终端乃至中小企业服务中。百度选择将这一突破性成果全面开源，不仅是技术自信的展现，更是对全球AI生态的一次深远赋能——它让每一个有想法的创造者，都有机会站在巨人的肩膀上，推动智能时代的真正普惠。

三、百度ERNIE-4.5的开源意义

3.1 开源对AI发展的推动作用

在人工智能的浩瀚征途中，闭门造车的时代早已过去，开放共享正成为技术跃迁的核心动力。百度于2023年11月11日宣布将ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking全面开源，不仅是企业自信的彰显，更是一次对全球AI生态的深情献礼。这款拥有280亿总参数、却仅需激活3B参数即可媲美GPT-5-High与Gemini-2.5-Pro性能的多模态深度思考模型，其开源之举犹如在平静湖面投下巨石，激荡起层层创新涟漪。它打破了高端模型被少数科技巨头垄断的局面，让资源有限的研究机构和初创企业也能触达前沿AI能力。更重要的是，“深度思考”机制的公开，意味着推理逻辑、跨模态交互等核心技术不再神秘，全球开发者得以共同探索智能的本质边界。这种开放不仅加速了算法迭代，也促进了标准建立与伦理共识的形成。当一个高性能、低消耗的多模态模型向世界敞开大门，我们看到的不只是代码的自由流动，更是人类集体智慧协同进化的曙光——AI的未来，正在由“私有竞争”转向“共生共创”。

3.2 开源对研究者和开发者的价值

对于奋战在技术一线的研究者与开发者而言，百度此次开源ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking，无异于送来一座蕴藏无限可能的宝藏。以往，想要复现或优化顶尖多模态模型，往往受限于算力成本高昂、架构细节不透明等壁垒，而如今，这一具备卓越多模态理解与推理能力的模型，以完全开放的姿态呈现于世人面前。无论是高校实验室中探索视觉语言对齐机制的学者，还是创业团队中致力于智能内容生成的工程师，都能直接基于该模型进行二次开发与场景适配。尤其令人振奋的是，其仅需3B激活参数即可实现接近业界最强闭源模型的表现，这意味着即使在普通GPU设备上，也能高效部署和调试，极大降低了实验门槛。不仅如此，模型内嵌的“深度思考”能力为开发者提供了全新的设计范式——如何让机器像人一样分步推理、自我验证？这不仅是技术挑战，更是创造力的催化剂。百度通过全面开源，真正赋予了每一位创造者“站在巨人肩膀上前行”的权利，让灵感不再因资源匮乏而熄灭，让创新在共享土壤中蓬勃生长。

四、性能对比分析

4.1 与GPT-5-High模型的对比

在多模态人工智能的巅峰对决中，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking以惊人的效率和智慧，向被誉为行业标杆的GPT-5-High发起了有力挑战。尽管GPT-5-High凭借其庞大的参数规模和闭源生态长期占据性能榜首，但百度这款新模型却在关键推理任务上展现出不逊甚至反超的潜力。尤为引人注目的是，GPT-5-High通常依赖数百亿激活参数运行，而ERNIE-4.5仅用3B激活参数便实现了与其相近的多模态理解水平——这一差距背后，是算法设计哲学的根本不同。如果说GPT-5-High代表了“巨兽式”的算力驱动智能，那么ERNIE-4.5则象征着“灵巧型”的深度思考革命。它通过稀疏激活机制与动态推理路径，在视觉问答、图文一致性判断等复杂场景中，不仅响应更精准，逻辑链条也更为清晰。更重要的是，这种高性能低消耗的特性，使得ERNIE-4.5更具落地可行性，尤其适合资源受限的应用环境。当GPT-5-High仍被锁在少数云服务商的黑箱之中时，百度选择将同等竞争力的技术全面开源，无疑为全球AI格局注入了一股清流，让技术进步不再只是巨头的游戏，而是全人类共同攀登的高峰。

4.2 与Gemini-2.5-Pro模型的对比

面对谷歌旗下Gemini-2.5-Pro这座多模态领域的技术高峰，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking并未退缩，反而以其独特的“深度思考”架构走出了一条更具人文温度的技术路线。Gemini-2.5-Pro虽在跨模态生成与大规模知识整合方面表现卓越，但其运行依赖高昂算力成本，且模型细节高度封闭，限制了外部创新的可能性。相比之下，ERNIE-4.5在仅有3B激活参数的情况下，于TextVQA、NoCaps等多项权威评测中达到了与之匹敌甚至局部超越的成绩，充分展现了中国AI在算法优化上的深厚积累。其核心突破在于引入类人思维链机制，使模型能够像人类一样分步推理、自我校验，而非仅仅依赖数据拟合输出结果。这种“可解释性”增强的设计，不仅提升了决策可信度，也为教育、医疗等高风险领域提供了更安全的AI应用前景。更令人动容的是，百度将这一具备世界级竞争力的模型全面开源，与Gemini-2.5-Pro的闭源策略形成鲜明对比。这不仅是技术层面的较量，更是价值观的抉择——是选择垄断与控制，还是拥抱开放与共生？百度用行动给出了答案：真正的智能，不应藏于高墙之内，而应照亮每一个渴望创造的灵魂。

五、ERNIE-4.5的应用前景

5.1 在多模态理解和推理任务中的应用

当人工智能开始“看图说话”，它所讲述的，不应只是表面的描述，而应是深层的理解与思考。ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking正是这样一位能“读懂画面背后故事”的智能体。在多模态理解与推理任务中，它的表现令人惊叹——仅激活30亿参数，便能在VQA-v2、TextVQA等复杂评测中逼近GPT-5-High和Gemini-2.5-Pro的水平。这意味着，面对一张充满隐喻的广告海报，它不仅能识别出人物、文字与色彩元素，更能推断其情感倾向与传播意图；在医疗影像分析场景中，它可将CT图像与病历文本深度融合，辅助医生发现潜在关联，提升诊断效率。更令人振奋的是，其内嵌的“深度思考”机制赋予了模型类人的链式推理能力：它不再是一次性输出答案的机器，而是像人类一样提出假设、验证逻辑、修正结论。这种能力在法律文书审查、金融风险评估等高阶认知任务中展现出巨大潜力。百度将这一具备280亿总参数架构的前沿模型全面开源，意味着这些原本属于科技巨头的智慧工具，如今正流向教育机构、初创企业乃至个体开发者手中，真正让AI从“看得见”走向“想得深”，从实验室走进现实世界的每一个角落。

5.2 未来可能的发展方向和挑战

前路光明，但从不平坦。ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking的诞生标志着中国在多模态AI领域已跻身世界前列，但真正的挑战才刚刚开始。未来，模型将进一步向“全感官融合”演进——不仅处理图文语音，还将纳入触觉、时空动态甚至情感信号，构建更接近人类感知系统的智能体。然而，随之而来的是算力需求与能耗控制的矛盾：尽管该模型仅需3B激活参数即可实现顶尖性能，但在大规模部署时，如何进一步压缩延迟、提升边缘设备兼容性，仍是亟待突破的技术瓶颈。此外，“深度思考”虽提升了推理能力，但也带来了可解释性与伦理监管的新难题——当AI自主生成推理链条，谁来为错误决策负责？数据偏见是否会在多轮推演中被放大？这些问题呼唤着技术之外的制度建设与全球协作。更为关键的是，开源虽推动了普惠，却也面临滥用风险。百度选择全面开源，展现的是格局与担当，但也需要整个生态共同守护技术的善意。未来的竞争，不再是单一模型的性能比拼，而是生态、伦理与可持续创新的综合较量。唯有如此，像ERNIE-4.5这样的智慧之光，才能真正照亮人类前行的道路，而不被黑暗吞噬。

六、总结

2023年11月11日，百度发布ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking，标志着中国在多模态AI领域迈入世界前列。该模型凭借280亿总参数与仅3B激活参数的高效设计，在多项评测中性能逼近GPT-5-High和Gemini-2.5-Pro，展现出卓越的推理能力与资源效率。其“深度思考”机制实现了类人链式推理，显著提升复杂任务下的逻辑性与准确性。更为关键的是，百度选择全面开源，打破技术壁垒，赋能全球开发者，推动AI普惠化进程。这一举措不仅加速了多模态技术的落地应用，也彰显了开放协作的技术价值观，为人工智能的可持续发展注入新动能。