ERNIE-4.5-VL – 百度文心开源的新一代多模态AI模型

AI项目 2025-11-11

ERNIE-4.5-VL是什么

ERNIE-4.5-VL是百度文心开源的新一代多模态AI模型，基于ERNIE-4.5-VL-28B-A3B架构，激活参数3B，主打视觉语言理解与跨模态推理。模型通过海量视觉-语言数据训练强化语义对齐，并采用多模态强化学习提升稳定性，新增视觉定位与”图像思考”功能，支持文档解析、视频分析等场景。模型支持2-Bit无损量化和128K超长上下文窗口，优化了显存占用和推理速度，能处理超长文本内容。

ERNIE-4.5-VL的主要功能

多模态理解与生成：ERNIE-4.5-VL 能同时处理文本和图像信息，实现图像描述生成、图文问答、图像分类等功能，支持多模态内容的综合理解和创作。
文档与图表理解：模型具备强大的文档解析能力，可处理复杂的图表、流程图等，广泛应用于制造业、科研等领域的工程图纸理解和数据分析。
智能推理与决策：支持复杂的多模态推理任务，如视觉问答、逻辑推理等，能够结合文本和图像信息进行深度分析和决策。
多语言交互：支持100多种语言的交互，适用于跨语言的多模态任务，如多语言图像描述和跨语言图文问答。
长文本处理：具备超长上下文窗口（最高支持128K），能够处理大规模文本内容，适用于长文档分析和复杂任务处理。
图像思考功能：支持图像放大、搜索等工具调用，增强模型在视觉任务中的交互性和灵活性。
高效部署与优化：通过2-Bit量化技术，显著降低显存占用和提升推理速度，支持单卡部署，适合资源受限的场景。

ERNIE-4.5-VL的模型版本

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking
- 参数规模：210亿参数，每次激活30亿参数。
- 特点：支持思考模式，具备更强的推理能力，适合处理复杂的多模态任务。
- 上下文长度：支持128k上下文长度。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B
- 参数规模：280亿参数，每次激活30亿参数。
- 架构：采用异构混合专家架构（MoE），包含文本、视觉和共享专家，通过模态隔离路由机制提升视觉任务性能。
- 性能：在多模态任务中表现优异，尤其在视觉感知、文档与图表理解方面效果突出。
- 上下文长度：支持32k上下文长度。
ERNIE-4.5-Turbo-VL-Preview
- 特点：图片理解、创作、翻译、代码等能力显著提升，首次支持32k上下文长度，首Token时延显著降低。
- 上下文长度：支持16k上下文长度。
ERNIE-4.5-Turbo-VL-32K-Preview
- 特点：在 ERNIE-4.5-Turbo-VL-Preview 的基础上进一步提升性能，支持更长的上下文长度。
- 上下文长度：支持32k上下文长度。
ERNIE-4.5-VL-424B-A47B
- 参数规模：4240亿参数，激活470亿参数。
- 性能：在多模态评估基准中表现突出，尤其在高难度推理任务上优势明显。
- 特点：支持思考模式，推理能力强大，同时在感知任务上也保持良好效果。
ERNIE-4.5-0.3B
- 参数规模：仅3亿参数。
- 特点：轻量级模型，适合边缘设备部署，推理速度快，性能接近大型模型。

ERNIE-4.5-VL的技术原理

异构混合专家架构（MoE）：ERNIE-4.5-VL 采用异构混合专家架构，将参数分为文本专家、视觉专家和共享专家。这种架构允许模型在处理不同模态任务时动态选择最优的专家组合，提高计算效率和性能。
模态隔离路由机制：通过分离文本和图像的处理路径，并引入路由器正交损失和多模态平衡损失，模型实现了文本与视觉模态的解耦训练，显著提升视觉任务的性能。
2-Bit 无损量化技术：采用“卷积码量化”算法，实现2-Bit精度下的无损推理。这使得模型在保持性能的同时，大幅降低显存占用和提升推理速度，支持更高效的部署。