【限时免费】巅峰对决：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT vs Qwen2.5-VL，谁是最佳选择？-优快云博客

巅峰对决：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT vs Qwen2.5-VL，谁是最佳选择？

【免费下载链接】ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 是百度研发的先进多模态大模型，采用异构混合专家架构（MoE），总参数量280亿，每token激活30亿参数。深度融合视觉与语言模态，支持图像理解、跨模态推理及双模式交互（思维/非思维模式）。通过模态隔离路由和RLVR强化学习优化，适用于复杂图文任务。支持FastDeploy单卡部署，提供开箱即用的多模态AI解决方案。项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT

引言：选型的困境

在当今多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）的激烈竞争中，企业和开发者常常面临选型的难题。ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT（以下简称ERNIE-4.5-VL）和Qwen2.5-VL系列（包括Qwen2.5-VL-7B和Qwen2.5-VL-32B）作为两大主流选择，各自展现了强大的能力。本文将从性能跑分、核心亮点和硬件要求三个维度，对这两款模型进行深度横向对比评测，帮助读者找到最适合自身需求的解决方案。

选手入场：ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT与Qwen2.5-VL

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-PT

开发者：百度（Baidu）
参数规模：总参数28B，激活参数3B/Token
架构：基于混合专家（Mixture of Experts, MoE）的多模态异构结构
核心能力：文本与视觉联合训练，支持跨模态推理、文档解析和视觉定位
许可证：Apache 2.0

Qwen2.5-VL系列

开发者：阿里巴巴（Alibaba）
参数规模：7B、32B和72B三种规格
架构：动态分辨率ViT，支持长视频理解和结构化输出
核心能力：视觉代理（Agent）、文档解析、视频事件捕捉
许可证：Apache 2.0

多维度硬核PK

1. 性能与效果

基准测试对比

| 基准测试 | ERNIE-4.5-VL-28B-A3B | Qwen2.5-VL-7B | Qwen2.5-VL-32B | |--------------------|----------------------|---------------|----------------| | MMMU（视觉推理） | 58.6 | 58.6 | 70.0 | | DocVQA（文档解析） | 95.7 | 95.7 | 94.8 | | MathVista（数学） | 68.2 | 68.2 | 74.7 | | VideoMME（视频） | 65.1/71.6 | 65.1/71.6 | 70.5/77.9 |

关键结论：

ERNIE-4.5-VL在轻量级模型中表现优异，尤其在文档解析（DocVQA）和视觉推理（MMMU）上，与Qwen2.5-VL-7B相当甚至略优。
Qwen2.5-VL-32B在数学推理（MathVista）和长视频理解（VideoMME）上表现更佳，但需要更高的计算资源。

2. 特性对比

ERNIE-4.5-VL的独特优势

异构MoE架构：通过模态隔离路由和共享专家设计，实现文本与视觉的高效协同训练。
动态量化技术：支持4-bit/2-bit无损量化，降低推理资源消耗。
场景化微调：针对金融、医疗等垂直领域提供优化版本。

Qwen2.5-VL的独特优势

动态分辨率处理：支持从低分辨率到4K图像的灵活输入。
视频事件捕捉：可处理长达1小时的视频，并精准定位事件片段。
视觉代理能力：直接作为工具调用代理，支持计算机和手机操作。

3. 资源消耗

硬件要求

| 模型 | 最小显存（BF16） | 推荐显存（INT4） | |---------------------|------------------|------------------| | ERNIE-4.5-VL-28B | 13.17 GB | 3.29 GB | | Qwen2.5-VL-7B | 6.59 GB | 1.64 GB | | Qwen2.5-VL-32B | 33.5 GB | 8.38 GB |