ERNIE 4.5-VL大模型：28B参数解锁图文理解新能力

ERNIE 4.5-VL大模型：28B参数解锁图文理解新能力

【免费下载链接】ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Base-PT项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Base-PT

导语：百度ERNIE 4.5-VL系列再添新成员，280亿参数的ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Base-PT模型正式发布，通过创新的异构混合专家（MoE）架构与多模态训练技术，为图文理解与跨模态推理任务带来突破性进展。

行业现状：多模态大模型进入参数与效率双轮驱动时代

随着生成式人工智能技术的快速迭代，多模态大模型已成为AI领域的核心发展方向。当前行业呈现两大趋势：一方面，模型参数规模持续扩大以提升性能上限，另一方面，通过稀疏化技术（如MoE架构）和量化优化实现效率提升，在保持高性能的同时降低计算成本。据行业研究显示，2024年全球多模态AI市场规模同比增长超65%，其中图文理解类应用在智能客服、内容创作、工业质检等领域的落地速度显著加快，对模型的上下文理解能力、跨模态推理精度和部署效率提出了更高要求。

模型亮点：异构MoE架构与多模态协同训练的创新融合

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Base-PT模型在技术架构上实现了多项突破：

1. 异构混合专家设计提升模态协同能力
该模型采用"异构MoE结构"，针对文本和视觉模态分别配置64个专家（各激活6个）及2个共享专家，通过"模态隔离路由"机制避免不同模态间的学习干扰。同时引入"路由正交损失"和"多模态 token 平衡损失"，确保文本与视觉特征在训练中相互增强而非竞争，有效解决了传统多模态模型中模态信息失衡的问题。

2. 28B总参数与3B激活参数的效率平衡
模型总参数达280亿，但每个token仅激活30亿参数，在保持大模型性能优势的同时大幅降低计算资源消耗。配合131072的超长上下文窗口，能够处理更长文本与更高分辨率图像的跨模态任务，为长文档理解、视频内容分析等场景提供有力支持。

3. 分阶段训练与针对性优化
采用三阶段训练策略：前两阶段专注文本参数训练，奠定语言理解与长文本处理基础；第三阶段引入视觉参数（包括ViT图像特征提取器、特征转换适配器及视觉专家模块），实现多模态能力的无缝融合。后续通过监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）及统一偏好优化（UPO）等技术进一步提升任务适应性。

4. 高效训练与推理支持
依托PaddlePaddle深度学习框架，模型在训练阶段采用异构混合并行、层级负载均衡及FP8混合精度技术，实现高吞吐量训练；推理阶段则通过多专家并行协作与卷积码量化算法，支持4位/2位无损量化，显著降低部署门槛。目前已支持vLLM推理框架，通过简单命令即可快速启动服务。

行业影响：多场景落地能力再升级

ERNIE 4.5-VL-28B模型的推出将加速多模态AI在各行业的深度应用：在内容创作领域，其精准的图文理解能力可辅助生成更贴合上下文的配图与文案；智能零售场景中，结合超长上下文处理能力，能同时分析商品图像、用户评价及促销规则，提供个性化推荐；工业质检领域通过提升复杂图像细节识别精度，可有效降低缺陷漏检率。

尤为值得关注的是，该模型在保持高性能的同时，通过MoE架构和量化技术优化了计算效率，使中小企业也能负担得起先进多模态模型的部署成本，推动AI技术的普惠化应用。

结论：迈向更智能的多模态交互时代

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Base-PT模型通过参数规模与计算效率的平衡、模态协同机制的创新，展现了百度在多模态大模型领域的技术积累。随着开源生态的完善（支持PyTorch/Transformers及PaddlePaddle框架），预计将吸引更多开发者基于该模型进行二次开发，加速多模态AI应用的创新与落地。未来，随着模型在具体场景中的持续优化，图文理解能力将向更贴近人类认知的方向发展，为智能交互体验带来质的飞跃。

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