2025 年 11 月 11 日，百度在京举办多模态技术发布会，正式推出新一代多模态大模型 ERNIE-4.5-VL。这款以 “高效推理 + 全量开源” 为核心标签的模型，凭借 3B 激活参数实现媲美数十 B 参数模型的性能，在 MathVista、MMMU 等权威视觉推理测试中超越 OpenAI o1 等竞品，同时宣布在 Hugging Face 与飞桨星河社区全量开源。此次发布不仅标志着我国多模态 AI 突破 “大参数依赖症”，更以开源策略降低行业创新门槛，推动 AI 从 “技术竞赛” 转向 “生态共建”。
技术突破：3B 激活参数改写效率法则
ERNIE-4.5-VL 的核心颠覆在于打破了 “性能依赖参数堆砌” 的行业惯性，通过激活参数优化技术实现 “小身材大能量” 的突破。模型采用 “28B 总参数 + 3B 激活参数” 的创新架构，仅让 10% 左右的核心参数参与实时计算，相当于为大模型加装 “智能节流阀”—— 在保持复杂推理能力的同时，算力消耗降至同类模型的 1/5，普通服务器即可流畅运行，彻底解决了大模型落地 “算力成本高企” 的行业痛点。
实测数据印证了这一突破的含金量：思考模式下，其在 MathVista 数学视觉推理、MMMU 多模态综合理解等数据集上的成绩均超越 OpenAI o1；非思考模式下，CountBench 计数任务、CV-Bench 视觉能力测评得分远超 Qwen2.5-VL-7B，对标 32B 级同类模型毫不逊色。更值得关注的是其中文视觉知识理解优势，在 CCBench 中文视觉基准测试中斩获高分，可精准识别小篆文字、解读青铜器铭文，为传统文化数字化提供了技术支撑。
效率与体验的平衡在细节设计中体现得淋漓尽致。模型搭载 128K 超长上下文窗口，可一次性处理整份 PDF 文档、小时级视频帧等大体积数据，适配医疗影像分析、金融报表提取等专业场景；创新的 “思考 - 执行” 双模式更实现场景自适应 —— 基础查询采用非思考模式，0.3 秒内即可响应；遭遇几何解题、机械图纸解析等复杂任务时，自动切换至思考模式开展多轮推导，指令遵循准确率提升 40%。
开源赋能：中小企业迎来创新 “降压阀”
与技术突破同等重要的，是百度此次 “全量开源 + 工具适配” 的生态策略。ERNIE-4.5-VL 不仅开放核心模型权重，更配套推出 ERNIEKit 开发工具包，提供数据处理、模型微调、部署优化等全流程支持，开发者在普通工作站上即可完成模型调优，无需再为算力排队或承担高昂成本。“此前调试多模态模型要等高校超算中心排队，现在办公室工作站就能跑通，研发效率提升 3 倍。” 某高校人工智能实验室研究员的评价道出了行业心声。
开源带来的创新活力已初步显现。发布会现场披露的落地案例显示，文化领域，故宫博物院基于该模型开发古画题跋识别系统，将书画文字提取效率从人工单幅 3 小时压缩至 10 分钟；教育场景中，K12 教育机构借助其几何图形解析能力，开发出 “错题拍照 - 原理还原 - 步骤讲解” 的智能辅导工具，试点学校数学作业批改效率提升 60%；职场应用方面，法律科技公司通过模型实现合同扫描件关键条款自动提取，准确率达 98%，效率超人工 10 倍。
企业客户的快速响应更印证了开源策略的市场价值。发布会当日，美的、吉利、金蝶等 20 余家企业签署合作协议，将模型接入工业质检、智能座舱、财务风控等场景。其中某汽车零部件企业透露，引入模型后，零部件表面划痕检测准确率从 92% 提升至 99.3%，误判率下降 70%，而算力成本仅为使用闭源大模型的 1/8。这种 “低成本 + 高性能” 的组合，正让多模态 AI 从大企业的 “专属工具” 变为中小企业的 “普惠生产力”。
行业变革：国产 AI 走出差异化竞争之路
ERNIE-4.5-VL 的发布，不仅刷新了多模态 AI 的效率标杆，更重塑了全球 AI 行业的竞争格局。此前，谷歌 Gemini、OpenAI GPT 系列等闭源模型凭借大参数优势占据市场主导，中小企业因成本壁垒难以参与创新。百度此次以 “小参数高效能 + 开源共享” 破局，既展现了国产 AI 的技术硬实力，更构建了差异化的生态竞争力。
“这标志着国产 AI 从‘跟跑参数规模’转向‘领跑效率革命’。” 中国人工智能产业发展联盟秘书长张雪丽指出，当前 AI 行业正面临 “算力浪费” 与 “创新不均” 的双重困境，ERNIE-4.5-VL 的技术路线与开源策略，为行业提供了 “性能、成本、生态” 三者平衡的解决方案。这种模式不仅能带动国内开发者社群繁荣，更能加速农业病虫害识别、偏远地区医疗辅助等垂直场景的技术落地，让 AI 真正服务于实体经济。
当然，模型仍存在优化空间。百度技术负责人坦言，在超高清图像细粒度识别、复杂动态视频跨帧推理等场景中，其性能与 47B 参数完整版相比仍有差距。但开源生态的特性恰恰在于 “集体进化”—— 随着全球开发者的持续优化，这些短板有望快速补齐，而垂直领域的定制化创新更可能催生意想不到的应用场景。
从技术突破到生态共享，ERNIE-4.5-VL 的发布勾勒出国产 AI 的新发展路径：不再盲目追求参数规模，而是以 “效率优先、生态共建” 破解落地难题。当大模型从 “闭门造车” 走向 “开源共生”，当中小企业的创新活力被充分释放，多模态 AI 将真正摆脱 “实验室技术” 的标签，在千行百业中绽放价值，为数字经济高质量发展注入源源不断的动力。
