導語

百度最新發布的ERNIE 4.5-VL-28B-A3B多模態大模型，憑藉創新的異構MoE架構和280億參數規模，重新定義了視覺語言智能的企業級應用標準，為行業帶來兼具高性能與部署靈活性的AI解決方案。

行業現狀：多模態大模型進入實用化攻堅期

2025年，多模態大模型已從技術探索階段邁入規模化商業落地的關鍵期。據行業研究顯示，全球企業對視覺語言融合AI的需求同比增長217%，但現有解決方案普遍面臨三大痛點：計算資源消耗過高、跨模態理解精度不足、定製化部署困難。在此背景下，ERNIE 4.5-VL-28B-A3B的推出恰逢其時，其獨特的混合專家（Mixture of Experts, MoE）架構直指行業痛點，為企業級應用提供了新的技術路徑。

模型亮點：異構MoE架構實現性能與效率的平衡

突破性技術架構

ERNIE 4.5-VL-28B-A3B採用創新的異構MoE預訓練技術，通過三大核心設計實現了多模態能力的躍升：

1. 模態隔離路由機制：文本與視覺專家網絡獨立訓練，避免模態間干擾
2. 路由器正交損失：增強專家選擇的精準性，提升模態理解能力
3. 多模態令牌平衡損失：優化不同模態數據的訓練效率，實現協同增強

這種架構使模型在280億總參數規模下，僅需激活30億參數即可完成複雜任務，大幅降低了計算資源需求。

核心性能參數

根據官方公佈的模型配置，ERNIE 4.5-VL-28B-A3B展現出令人矚目的技術規格：

這一配置使模型能夠處理超長文本與高分辨率圖像的複雜組合，同時保持高效的計算性能。

創新應用模式

模型支持思維模式(Thinking Mode) 切換，通過API參數即可靈活調整推理策略：

• 啓用思維模式：增強複雜視覺推理能力，適用於醫療影像分析、工業質檢等高精準度場景
• 禁用思維模式：優化響應速度，適用於實時客服、智能導購等交互型應用

這種設計使單一模型能夠滿足不同業務場景的需求，顯著降低企業的AI基礎設施複雜度。

快速部署指南

對於企業用户，ERNIE 4.5-VL-28B-A3B提供了便捷的部署方案，通過FastDeploy工具鏈可快速啓動服務：

python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
       --model baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle \
       --port 8180 \
       --enable-mm \
       --reasoning-parser ernie-45-vl \
       --max-model-len 32768

該部署方案支持多實例並行協作和卷積碼量化技術，可在保證精度的前提下進一步降低硬件門檻。

行業影響：開啓多模態AI的普惠時代

ERNIE 4.5-VL-28B-A3B的推出，將對多個行業產生深遠影響：

降低企業AI應用門檻

通過異構MoE架構和優化的部署方案，模型將高性能多模態AI的硬件需求降低40%以上，使中型企業也能負擔得起先進的視覺語言智能系統。

推動垂直領域創新

在醫療、製造、零售等領域，該模型有望催生新一代智能應用：

• 醫療影像診斷輔助系統
• 工業產品缺陷自動檢測
• 智能零售視覺導購方案
• 多模態內容自動生成平台

加速AI技術標準化

百度開源該模型並提供完整工具鏈，有助於推動多模態AI應用的標準化進程，促進行業協作與技術創新。

結論與前瞻

ERNIE 4.5-VL-28B-A3B代表了當前多模態大模型技術的重要進展，其異構MoE架構在性能與效率間取得的平衡，為企業級AI應用開闢了新路徑。隨着模型的廣泛應用，我們有理由相信，視覺語言智能將從高端實驗室走向千行百業，成為數字化轉型的基礎能力。

對於企業決策者而言，現在是評估多模態AI戰略的關鍵時機，而ERNIE 4.5-VL-28B-A3B提供的技術框架，無疑是這一進程中的重要參考標準。未來，隨着模型在實際場景中的持續優化，我們期待看到更多突破性的應用案例涌現，推動人工智能真正走進產業深處。