百度文心4.5系列模型全面开源：大模型竞赛的下一战场

百度于6月30日正式开源了其文心大模型4.5系列，包含10款不同规模的模型，此举不仅是其人工智能战略的重要一步，更预示着中国乃至全球AI开源生态的加速发展，以及大模型技术民主化的新趋势。

在人工智能领域，每一次核心技术的开放都可能重塑竞争格局。6月30日，中国科技巨头百度履行承诺，全面开源了其文心大模型4.5系列模型，此举不仅涵盖了从470亿参数的混合专家（MoE）模型到轻量级3亿参数稠密型模型的广泛阵容，更将其预训练权重和推理代码完全开放，旨在激活开发者生态，推动AI技术普惠化应用。¹²这一战略性动作，发生在多模态大模型成为行业新焦点的当下，其深远影响值得我们深入剖析。

技术核心与创新突破

文心大模型4.5系列是百度于2025年3月发布的最新一代多模态基础大模型，此次开源集中展示了百度在模型架构和工程优化上的深厚积累。¹其核心技术亮点主要体现在三个维度：

首先是多模态异构MoE预训练。该系列模型，特别是基于MoE的A47B和A3B型号，通过文本与视觉模态的融合训练，旨在更精准地捕捉多模态信息的细微差异。为了解决模态间学习相互干扰的问题，百度团队设计了独特的_异构MoE结构_，并引入了“模态隔离路由机制”。同时，通过“路由正交损失”与“多模态token均衡损失”的双重优化，确保了两种模态特征都能得到高效且均衡的表征，从而在训练过程中实现相互强化，显著提升了文本理解生成、图像理解及跨模态推理等任务的性能。

其次是可扩展高效的基础设施。大模型的训练和推理对算力提出了极高要求。百度团队提出了一套新颖的“异构混合并行”和“分层负载均衡策略”，以确保ERNIE 4.5模型的高效训练。这包括采用节点内专家并行、内存优化流水线调度、FP8混合精度训练和细粒度重计算方法，显著提升了预训练吞吐量。在推理环节，团队则创新性地提出了“多专家并行协作方法”和“卷积码量化算法”，实现了4-bit/2-bit的_无损量化_，大幅降低了推理成本和延迟。此外，引入“具有动态角色切换的PD分解”也进一步提升了MoE模型的推理性能。整个架构基于百度自主研发的深度学习平台PaddlePaddle构建，确保了其在各种硬件平台上的高性能推理能力。

第三是针对特定模态的后训练。为满足实际应用中多样化的需求，文心4.5系列对预训练模型的变体进行了_模态特定的微调_。例如，VLM（视觉语言模型）专注于视觉语言理解，并支持思考和非思考两种模式。在后训练阶段，模型结合使用了监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO），甚至是一种名为_统一偏好优化（UPO）_的改进强化学习方法。这种多层次的优化策略，确保了模型在通用语言理解和生成任务上的卓越表现，并能更好地适应特定领域的复杂应用场景。

生态影响与战略考量

百度全面开源文心4.5系列模型，远不止是技术上的自我展示，更是其在AI大模型时代重塑竞争策略的关键一步。

对AI生态的积极影响：开源大模型能够显著降低开发者和企业的技术门槛，使得更多创新者有机会在高性能模型基础上进行二次开发和应用。这无疑将加速AI应用的普及和多样化，特别是在中国AI产业加速发展的背景下，有助于形成更为活跃、富有韧性的创新生态。通过在飞桨星河社区、HuggingFace等主流平台开放下载与部署，并提供百度智能云千帆大模型平台的API服务，百度有效拓展了模型的触达面，吸引更广泛的开发者群体。¹

百度自身的战略布局：在与全球AI巨头如OpenAI、Meta、Google等的激烈竞争中，开源已成为一种重要的战略工具。Meta的Llama系列开源模型在全球范围内获得了巨大的社区支持和影响力。百度此番全面开源文心4.5，与Llama系列形成了直接的竞争态势，意在争夺全球大模型开源生态的主导权。通过提供强大的基础模型和高效的开发工具链（PaddlePaddle），百度希望能够吸引并绑定更多开发者，从而巩固其在AI基础设施层的核心地位，并间接推动其云计算和AI应用服务的增长。此举也体现了百度对“技术普惠”的承诺，通过开源来加速整个社会的智能化进程。

挑战与未来展望

尽管开源战略带来了诸多机遇，但挑战亦伴随而生。对于百度而言，如何在开源后持续维护社区活跃度、吸引高质量贡献者，以及平衡开源与商业化之间的关系，将是其面临的关键问题。强大的开源社区不仅需要技术本身优秀，更需要完善的治理机制和持续的投入。

从更广阔的视角来看，大模型的开源化是人工智能发展不可逆转的趋势之一。它加速了技术的迭代，促进了创新应用的涌现，同时也引发了对模型安全、伦理和治理的深层思考。当强大的AI能力被广泛民主化后，如何确保其被负责任地使用，防止滥用和潜在的社会风险，将是全球AI治理领域共同面临的重大议题。

文心4.5系列模型的全面开源，标志着百度在推动大模型技术发展与普及上迈出了坚实一步。它不仅为中国乃至全球的AI开发者提供了强大的新工具，更在多模态、高效推理等前沿领域展现了领先的探索。未来，我们期待看到基于这些开源模型涌现出更多富有创意和社会价值的AI应用，同时，行业也需共同思考如何在技术开放的同时，构建一个负责任、可持续发展的AI生态。

引文

• 百度
• 文心大模型
• 开源模型
• AI生态
• MoE
• 多模态AI
• PaddlePaddle
• 人工智能