2025完整指南:ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking多模态AI模型深度解析

🎯 核心要点(TL;DR)

轻量高效:仅激活3B参数,却能媲美顶级旗舰模型性能
推理突破:通过大规模强化学习实现卓越的视觉推理和STEM问题解决能力
创新功能:支持"带图思考"、视觉定位、工具调用和视频理解
易于部署:支持Transformers、vLLM和FastDeploy等多种推理框架
开源友好:Apache 2.0许可证,允许商业使用

什么是ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking是百度最新一代多模态AI模型,基于强大的ERNIE-4.5-VL-28B-A3B架构构建。这是一个专门针对视觉-语言理解任务优化的大语言模型,通过大规模中期训练阶段吸收了海量高质量视觉-语言推理数据。

💡 专家提示

该模型的关键特性是其MoE(专家混合)架构。虽然总参数量为28B,但推理时仅激活3B参数,使其能够在保持高性能的同时大幅降低计算成本。

核心创新点

大规模视觉-语言训练:中期训练阶段吸收了海量优质视觉-语言推理数据
深度语义对齐:显著增强了视觉与语言模态之间的语义对齐
先进强化学习:采用GSPO和IcePop策略结合动态难度采样实现高效学习
增强指令遵循:大幅提升视觉定位性能和指令执行能力

核心技术亮点

训练技术创新

技术特性	实现方式	优势
多模态强化学习	GSPO + IcePop策略	稳定MoE训练,提高学习效率
动态难度采样	自适应调整训练样本难度	加速收敛,增强泛化能力
大规模中期训练	海量视觉-语言推理数据	提升表征能力和跨模态理解
可验证任务学习	在可验证任务上进行强化学习	确保推理准确性

架构优势

MoE(专家混合)架构使模型能够:

推理时仅激活必要的3B参数
保持28B参数的知识容量
显著降低推理成本和延迟
实现更好的能效比

⚠️ 重要提示

尽管模型仅激活3B参数,但单卡部署至少需要80GB GPU显存。这是因为需要加载完整的模型权重,即使推理时只激活其中一部分。

六大核心能力详解

1. 🧠 视觉推理

核心优势:

多步骤复杂推理
图表分析与解读
因果关系推理

应用场景:

复杂图表数据分析
视觉逻辑问题求解
场景理解与推断

得益于大规模强化学习的加持,模型在复杂视觉任务中展现出卓越的多步推理能力。无论是分析复杂的统计图表,还是理解图像中的因果关系,ERNIE-4.5-VL-Thinking都能提供准确的分析结果。

2. 🔬 STEM推理

突破性表现:

从照片解答数学题
物理公式识别与计算
几何图形分析

实用价值:

教育辅助工具
作业批改系统
科研数据分析

借助强大的视觉能力,模型在STEM任务上实现了性能飞跃。它能够直接从照片中识别数学公式和几何图形,并进行准确的计算和推理,即使是复杂问题也能轻松应对。

3. 📍 视觉定位

增强特性:

更精准的物体定位
灵活的指令执行
适应复杂工业场景

典型应用:

工业质检
自动驾驶场景理解
机器人视觉导航

响应社区强烈需求,模型显著增强了视觉定位性能。改进的指令遵循能力使定位功能更加易用,能够在复杂工业场景中轻松触发定位,实现效率的大幅提升。

4. 🤔 带图思考

创新功能:

像人类一样思考
自由缩放图像细节
渐进式信息提取

工作流程:

用户输入图像 → 初步分析 → 识别关键区域 → 
放大细节检查 → 综合信息 → 生成完整答案

这是模型最具创新性的功能之一。当与图像缩放、图像搜索等工具配合使用时,"带图思考"功能大幅提升了模型处理细粒度细节和长尾视觉知识的能力。模型会像人类一样思考,先观察整体,再放大关键区域仔细检查,最后综合所有信息给出答案。

✅ 最佳实践

在处理高分辨率图像或包含丰富细节的图片时,启用"带图思考"功能可以显著提高识别准确率。

5. 🛠️ 工具利用

支持的工具类型:

图像搜索
图像缩放
外部知识库查询
计算器等辅助工具

优势:

处理长尾知识
实时信息检索
增强问题解决能力

凭借强大的工具调用能力,模型可以即时使用图像搜索等功能,轻松识别长尾知识,实现全面的信息检索。这些增强功能为开发复杂的多模态智能体奠定了关键基础。

6. 🎬 视频理解

核心能力:

出色的时序感知
精准的事件定位
跨帧内容变化识别

应用领域:

视频内容审核
智能视频剪辑
监控视频分析
体育赛事分析

模型具备出色的时序感知和事件定位能力,能够准确识别视频中不同时间段的内容变化,使视频分析更加智能和高效。

性能基准测试

根据官方基准测试结果,ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking在多个评估基准上表现优异。作为一个仅激活3B参数的轻量级模型,其性能接近甚至超越行业领先的旗舰模型。

与顶级模型对比

能力维度	ERNIE-4.5-VL-Thinking	行业顶级模型平均	优势
视觉推理	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	强化学习增强
STEM问题	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	视觉突破
视觉定位	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	专项优化
工具调用	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	原生支持
参数效率	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	仅3B激活
视频理解	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	强时序感知

📊 性能亮点

官方基准图表显示,该模型在多个维度上接近或超越行业领先的旗舰模型,同时保持显著的参数效率优势。这意味着用户可以以更低的成本获得顶级性能。

关键性能指标

推理速度:得益于仅3B激活参数,推理速度比同等全参数模型快2-3倍
内存占用:虽然加载模型需要80GB,但推理时的内存使用远低于传统大模型
准确率:在多个视觉-语言理解基准上达到SOTA水平
泛化能力:在未见过的任务上保持强劲性能

快速入门指南

方法1:使用Transformers库(推荐初学者)

适用于:

快速原型开发
小规模推理任务
学习和实验
单次或低频调用

基础代码示例:

import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载模型
model_path = 'baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking'
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="auto",
    dtype=torch.bfloat16,
    trust_remote_code=True
)

# 加载处理器
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model.add_image_preprocess(processor)

# 构建消息
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "图片中的女孩穿什么颜色的衣服?"},
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://paddlenlp.bj.bcebos.com/datasets/paddlemix/demo_images/example1.jpg"
                }
            },
        ]
    },
]

# 处理输入
text = processor.tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
image_inputs, video_inputs = processor.process_vision_info(messages)
inputs = processor(
    text=[text],
    images=image_inputs,
    videos=video_inputs,
    padding=True,
    return_tensors="pt",
)

# 生成响应
device = next(model.parameters()).device
inputs = inputs.to(device)
generated_ids = model.generate(
    inputs=inputs['input_ids'].to(device),
    **inputs,
    max_new_tokens=1024,
    use_cache=False
)
output_text = processor.decode(generated_ids[0][len(inputs['input_ids'][0]):])
print(output_text)

关键参数说明:

device_map="auto":自动将模型分配到可用设备
dtype=torch.bfloat16:使用bfloat16精度,平衡性能和准确性
trust_remote_code=True:允许执行模型仓库中的自定义代码
max_new_tokens=1024:控制生成文本的最大长度

方法2:使用vLLM(推荐生产环境)

适用于:

高并发推理服务
生产环境部署
需要高吞吐量的应用
API服务构建

安装步骤:

# 安装uv包管理器
pip install uv

# 安装vLLM主分支
uv pip install -U vllm --pre \
  --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly \
  --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129 \
  --index-strategy unsafe-best-match

启动服务:

# 基础启动(需要80G显存)
vllm serve baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking --trust-remote-code

# 如果遇到显存不足,添加以下参数
vllm serve baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking \
  --trust-remote-code \
  --gpu-memory-utilization 0.95

启用推理解析器和工具调用:

vllm serve baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking \
  --trust-remote-code \
  --reasoning-parser ernie45 \
  --tool-call-parser ernie45 \
  --enable-auto-tool-choice

vLLM优势:

PagedAttention:高效内存管理,支持更大批次
连续批处理:动态批处理请求,最大化GPU利用率
优化的CUDA内核:专门优化的推理内核,速度更快
OpenAI兼容API:提供与OpenAI API兼容的接口

方法3:使用FastDeploy(推荐企业级)

适用于:

企业级生产部署
需要量化加速
多实例负载均衡
完整监控和管理

快速启动:

fastdeploy serve --model baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking \
  --max-model-len 131072 \
  --max-num-seqs 32 \
  --port 8180 \
  --quantization wint8 \
  --reasoning-parser ernie-45-vl-thinking \
  --tool-call-parser ernie-45-vl-thinking \
  --mm-processor-kwargs '{"image_max_pixels": 12845056 }'

参数详解:

--max-model-len 131072:支持的最大序列长度
--max-num-seqs 32:最大并发序列数
--quantization wint8:使用8位整数量化,减少内存使用
--mm-processor-kwargs:多模态处理器参数,控制最大图像像素

💡 专家提示

FastDeploy支持wint8量化,可将内存需求从80GB降至约60GB,同时保持性能。这是显存受限场景的最佳选择。

部署方案对比

详细对比表

部署方案	易用性	性能	并发能力	内存需求	量化支持	适用场景
Transformers	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐	80GB+	❌	开发测试
vLLM	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	80GB+	✅	生产环境
FastDeploy	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	60GB+(量化)	✅	企业级

性能对比

指标	Transformers	vLLM	FastDeploy
单次推理延迟	中等	低	低
吞吐量(req/s)	1-5	20-50	20-50
内存效率	一般	优秀	优秀
启动时间	快	中等	中等
API兼容性	自定义	OpenAI兼容	自定义

选择建议

如果你是:

AI研究者/学生 → 选择 Transformers
- ✅ 易于实验和调试
- ✅ 完整的模型访问
- ✅ 丰富的文档和社区支持
- ❌ 性能不是最优
创业公司/个人开发者 → 选择 vLLM
- ✅ 性能与易用性平衡
- ✅ OpenAI兼容API
- ✅ 活跃的社区
- ✅ 免费开源
大型企业 → 选择 FastDeploy
- ✅ 完整的企业级支持
- ✅ 量化优化
- ✅ 监控和管理功能
- ✅ 长期维护保障

微调与训练

使用ERNIEKit进行微调

ERNIEKit是基于PaddlePaddle的训练工具包,专门为ERNIE系列模型设计,提供全面的训练支持。

支持的训练场景:

✅ 监督微调(SFT)
✅ LoRA低秩适应
✅ DPO对齐训练
✅ 函数调用训练
✅ 多GPU分布式训练

快速开始微调

步骤1:下载模型

huggingface-cli download baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking \
  --local-dir baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking

步骤2:运行SFT训练

# 基础SFT + LoRA(推荐)
erniekit train examples/configs/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking/sft/run_sft_lora_8k.yaml

# 函数调用专项训练
erniekit train examples/configs/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking/sft_function_call/run_sft_8k.yaml

训练配置示例

LoRA配置建议:

lora_config:
  r: 8                    # LoRA秩,越高表达能力越强但内存越大
  lora_alpha: 16          # LoRA缩放因子
  target_modules:         # LoRA目标模块
    - q_proj
    - v_proj
    - k_proj
    - o_proj
  lora_dropout: 0.05      # Dropout率

训练超参数建议:

training_args:
  learning_rate: 1e-5     # 学习率
  num_train_epochs: 3     # 训练轮数
  per_device_train_batch_size: 4
  gradient_accumulation_steps: 4
  warmup_ratio: 0.1       # 预热比例
  save_steps: 500         # 检查点保存间隔
  logging_steps: 10       # 日志记录间隔

数据准备

标准数据格式:

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "描述这张图片"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "path/to/image.jpg"}}
      ]
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "这是一张..."
    }
  ]
}

微调最佳实践

✅ 最佳实践

数据质量优先

确保训练数据格式正确

包含高质量的图文对

数据多样性充足

避免数据偏见

LoRA配置优化

资源受限:r=8, alpha=16

平衡配置:r=16, alpha=32

高质量:r=32, alpha=64

学习率调整

从较小学习率开始(1e-5)

使用warmup避免训练不稳定

监控loss曲线及时调整

验证与监控

定期在验证集上评估

使用早停避免过拟合

跟踪关键指标变化

内存优化

使用梯度累积减少batch size

启用混合精度训练

考虑使用DeepSpeed ZeRO

训练硬件需求

训练方式	最低显存	推荐显存	GPU数量	训练时间(1000样本)
LoRA(r=8)	40GB	80GB	1	2-4小时
LoRA(r=16)	48GB	80GB	1	3-6小时
全量微调	160GB+	320GB+	4+	12-24小时

🤔 常见问题解答

Q1:运行模型需要多少GPU显存?

推理:单卡至少需要 80GB GPU显存(如A100或H100)
量化推理:使用wint8量化可降至约 60GB
微调(LoRA):至少需要 40-80GB
全量微调:需要 160GB+,建议多GPU训练

显存优化建议:

使用量化技术(wint8)
启用梯度检查点
减少batch size
使用LoRA而非全量微调

Q2:模型支持哪些语言?

A: 模型主要针对 中文和英文 进行优化,这两种语言的理解和生成能力最强。

语言支持详情:

🟢 中文:优秀(主要优化语言)
🟢 英文:优秀(主要优化语言)
🟡 其他语言:基础支持,效果可能不如中英文

Q3:如何启用"带图思考"功能?

A: "带图思考"在使用工具调用模式时自动启用。

启用方法:

# 启动vLLM时添加参数
vllm serve baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking \
  --trust-remote-code \
  --reasoning-parser ernie45 \
  --tool-call-parser ernie45 \
  --enable-auto-tool-choice

模型会自动判断何时需要:

放大图像细节
搜索相关图像
调用其他工具

Q4:可以商业使用吗?

A: ✅ 可以,允许商业使用

模型采用 Apache 2.0 许可证,允许:

✅ 商业使用
✅ 修改和分发
✅ 专利使用
✅ 私有使用

重要注意事项:

保留版权声明
标注重大修改
遵守许可条款

Q5:相比其他多模态模型有什么优势?

A: 主要优势包括:

优势维度	具体表现
参数效率	仅3B激活参数,推理成本降低50%+
推理能力	大规模强化学习训练,复杂推理出色
工具集成	原生支持图像搜索、缩放等工具
视觉定位	专项优化定位能力,适合工业场景
中文支持	深度优化中文,中文性能更优
开源友好	Apache 2.0许可,商业使用无障碍

Q6:支持视频输入吗?

A: ✅ 完全支持视频理解

视频处理能力:

时序信息理解
事件定位
跨帧内容变化识别
视频摘要生成

使用方法:

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "描述视频中发生了什么"},
            {"type": "video", "video": "path/to/video.mp4"}
        ]
    }
]
image_inputs, video_inputs = processor.process_vision_info(messages)

Q7:如何获得最佳推理性能?

A: 推荐配置和优化策略:

部署配置:

vllm serve baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking \
  --trust-remote-code \
  --dtype bfloat16 \
  --max-model-len 8192 \
  --max-num-seqs 32 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --enable-chunked-prefill

性能优化建议:

使用vLLM或FastDeploy而非Transformers
启用bfloat16精度平衡速度和准确性
合理设置并发数根据显存调整max-num-seqs
批量请求使用批处理模式进行批量推理
启用PagedAttentionvLLM默认启用,提高内存效率
使用量化显存受限时使用wint8量化

性能基准参考:

单次推理延迟:200-500ms(取决于输入长度)
吞吐量:20-50请求/秒(vLLM,单A100)
并发支持:最多32个并发请求

Q8:模型更新频率如何?

A: 百度会定期更新ERNIE系列模型。

获取更新信息:

建议:

关注官方渠道获取最新版本
查看Release Notes了解改进内容
升级前在测试环境验证兼容性

Q9:如何处理推理错误或异常?

A: 常见问题及解决方案:

显存不足(OOM):

# 方案1:提高显存利用率
--gpu-memory-utilization 0.95

# 方案2:减少并发数
--max-num-seqs 16

# 方案3:使用量化
--quantization wint8

加载失败:

# 确保添加trust_remote_code
--trust-remote-code

# 检查网络连接和模型下载完整性
huggingface-cli download baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking --resume-download

推理速度慢:

检查是否使用了优化的推理框架(vLLM/FastDeploy)
验证GPU利用率是否正常
考虑使用批处理模式
检查输入图像分辨率是否过高

Q10:如何评估微调效果?

A: 推荐的微调模型评估方法:

1. 定量评估:

# 在验证集上计算指标
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score

# 对于分类任务
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='weighted')

# 对于生成任务
from rouge import Rouge
rouge = Rouge()
scores = rouge.get_scores(predictions, references, avg=True)

2. 定性评估:

人工检查生成质量
对比微调前后的输出
测试边缘案例和困难样本

3. 业务指标:

用户满意度
任务完成率
错误率降低

总结与建议

核心优势总结

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking代表了多模态AI的重大突破:

🎯 技术创新

MoE架构实现参数效率突破
大规模强化学习提升推理能力
创新的"带图思考"功能
原生工具调用支持

⚡ 卓越性能

3B激活参数达到顶级模型性能
推理速度提升2-3倍
显著降低内存占用
多个基准测试领先

🛠️ 功能全面

视觉推理与STEM问题求解
精准的视觉定位能力
强大的视频理解
灵活的工具调用机制

🚀 部署灵活

支持多种部署方案
量化优化降低门槛
完善的文档和示例
活跃的社区支持

💼 开源友好

Apache 2.0许可证
支持商业使用
完整的训练工具链
持续的版本更新

应用场景分析

应用领域	适用性	关键能力	典型案例
教育科技	⭐⭐⭐⭐⭐	STEM推理	作业批改、智能辅导
工业质检	⭐⭐⭐⭐⭐	视觉定位	缺陷检测、质量控制
内容审核	⭐⭐⭐⭐⭐	视频理解	视频审核、内容分类
客户服务	⭐⭐⭐⭐	多模态理解	图文客服、问答系统
医疗影像	⭐⭐⭐⭐	视觉推理	影像分析、辅助诊断
自动驾驶	⭐⭐⭐⭐	场景理解	环境感知、决策支持
电商零售	⭐⭐⭐⭐⭐	图像搜索	商品识别、推荐系统

用心去做