百度ERNIE-4.5-VL-28B-A3B模型深度解析：多模态大模型技术突破与应用指南
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle [!NOTE] 说明：带有"-Paddle"后缀的模型采用PaddlePaddle权重格式，而"-PT"后缀模型则使用Transformer风格的PyTorch权重格式。
ERNIE 4.5核心技术亮点
ERNIE 4.5系列模型（尤其是基于MoE架构的A47B和A3B版本）之所以具备卓越性能，源于多项突破性技术创新：
1. 多模态异构MoE预训练架构
模型创新性地实现文本与视觉模态的联合训练，通过异构MoE结构设计、模态隔离路由机制，以及路由正交损失与多模态令牌平衡损失等技术手段，有效解决了单模态学习相互干扰的问题。这种架构使模型能够深度捕捉跨模态信息关联，在文本理解生成、图像解析及跨模态推理任务中实现双向增强，为复杂场景下的多模态交互提供强大技术支撑。
2. 高效可扩展计算基础设施
针对大模型训练挑战，研发团队提出异构混合并行与分层负载均衡策略，结合节点内专家并行、内存优化流水线调度、FP8混合精度训练及细粒度重计算技术，实现了超高预训练吞吐量。推理阶段创新采用多专家并行协作机制与卷积码量化算法，达成4位/2位无损压缩，并通过PD解耦动态角色切换技术提升资源利用率。依托PaddlePaddle深度学习框架，该模型可在各类硬件平台实现高性能推理部署。
3. 模态专属后训练优化方案
为满足产业级应用需求，模型在预训练基础上针对特定模态进行精细化调优：语言模型侧重通用自然语言理解与生成能力强化，视觉语言模型则专注跨模态交互任务，支持思维链与非思维链两种工作模式。调优过程融合监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）及统一偏好优化（UPO）等多种训练范式，特别是在视觉语言模型调优中，通过视觉-语言深度融合技术，显著提升复杂场景下的理解推理与内容生成质量。
模型架构规格详解
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B作为多模态MoE对话模型，总参数量达280亿，单令牌激活参数量为30亿，具体配置如下：
| 核心参数 | 技术规格 |
|---|---|
| 支持模态 | 文本/图像 |
| 训练阶段 | 预训练+后优化 |
| 参数规模(总计/激活) | 28B / 3B |
| 网络层数 | 28层 |
| 注意力头数(Q/KV) | 20 / 4 |
| 文本专家数(总计/激活) | 64 / 6 |
| 视觉专家数(总计/激活) | 64 / 6 |
| 共享专家数 | 2个 |
| 上下文窗口长度 | 131072 tokens |
快速部署实战指南
FastDeploy推理服务部署
通过FastDeploy可快速搭建模型服务，以下为基础部署命令（详细文档参见FastDeploy官方仓库）。硬件要求：单卡部署需至少80GB GPU显存。
python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
--model baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle \
--port 8180 \
--metrics-port 8181 \
--engine-worker-queue-port 8182 \
--max-model-len 32768 \
--enable-mm \
--reasoning-parser ernie-45-vl \
--max-num-seqs 32
该视觉语言模型支持通过请求参数动态切换思维模式，满足不同场景需求：
启用思维链模式
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": "https://paddlenlp.bj.bcebos.com/datasets/paddlemix/demo_images/example2.jpg"}},
{"type": "text", "text": "请详细描述这幅图像内容"}
]}
],
"metadata": {"enable_thinking": true}
}'
禁用思维链模式
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": "https://paddlenlp.bj.bcebos.com/datasets/paddlemix/demo_images/example2.jpg"}},
{"type": "text", "text": "请简要描述这幅图像"}
]}
],
"metadata": {"enable_thinking": false}
}'
开源许可协议
ERNIE 4.5系列模型遵循Apache License 2.0开源协议，允许商业用途（需遵守协议条款）。版权所有 (c) 2025 百度公司，保留所有权利。
学术引用规范
如在研究工作中使用ERNIE 4.5模型，请引用以下技术报告：
@misc{ernie2025technicalreport,
title={ERNIE 4.5 Technical Report},
author={Baidu ERNIE Team},
year={2025},
eprint={},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={}
}
作为百度ERNIE大模型家族的重要成员，A3B版本通过创新的MoE架构设计与多模态融合技术，为企业级AI应用提供了高效解决方案。其128K超长上下文理解能力与精细化模态调优策略，正在推动智能客服、内容创作、工业质检等领域的智能化升级，展现出强大的技术落地潜力。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
