百度正式发布最新多模态 AI 模型 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking，该模型以 “轻量高效” 与 “深度推理” 为核心优势，在关键基准测试中超越 OpenAI 的 GPT-5-High 与谷歌的 Gemini 2.5 Pro，同时针对企业场景中被忽视的非文本数据（如工程图纸、工厂监控视频、医疗影像、物流仪表盘）提供解决方案，标志着中国多模态大模型在 “感知 – 推理 – 行动” 全链路能力上实现重要突破，为企业级多模态智能体（Multimodal Agent）应用奠定基础。
从技术架构来看，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 的核心竞争力在于 “轻量化设计与高效性能的平衡”。尽管模型总参数量达 280 亿，但通过混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构优化，推理时仅激活约 30 亿参数，大幅降低了企业部署的算力成本与延迟，有效解决了传统大模型因高推理成本导致的规模化难题。百度在训练阶段引入超过 100 万条高质量视觉推理数据（含复杂图表、科学图解、多步因果关系），使模型突破 “单步映射” 的传统多模态范式，具备 “中间推理链生成” 能力 —— 例如分析医疗影像时，会自动生成 “识别温度计→读取液柱刻度→对比正常体温→判断可能发烧” 的类人思维链（Chain-of-Thought, CoT），这种 “思考内化于架构” 的设计，让模型结果的可解释性与可靠性显著提升，避免了传统模型 “猜答案” 式的输出偏差。
在性能表现上，该模型在多项权威多模态基准测试中展现出对国际顶尖模型的优势。在 MathVista 测试（评估视觉与数学推理结合能力）中，ERNIE 以 82.5 分超越 Gemini 2.5 Pro 的 82.3 分与 GPT-5-High 的 81.3 分；在 ChartQA 测试（复杂图表解析能力）中，其 87.1 分的成绩大幅领先 Gemini 的 76.3 分与 GPT 的 78.2 分，尤其擅长从物流高峰时段图表、零售销售趋势图中提取关键信息，为资源调度提供决策支持；在 VLMs Are Blind 测试（针对视觉盲区与细节识别）中，77.3 分的表现同样优于 Gemini 的 76.5 分与 GPT 的 69.6 分，可精准处理模糊文字、遮挡物体等复杂视觉场景。值得注意的是，百度强调基准测试仅为参考，企业需结合自身 mission-critical 场景进行内部验证，但这些数据仍印证了模型在 “视觉 – 语言跨模态推理” 上的领先性。
从企业应用场景来看，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 聚焦 “从感知到自动化” 的落地痛点，突破传统多模态模型 “仅能识别，无法行动” 的局限。在工业领域，模型可解析桥梁电路图纸，通过应用欧姆定律、基尔霍夫定律计算电路参数，辅助研发团队验证设计合理性，或向新员工讲解复杂工程原理；在视觉定位场景中，能精准响应 “找出图中穿西装人员并返回 JSON 格式坐标” 的指令，可直接集成至生产线视觉质检系统或工地安全合规审计工具，定位准确率较传统模型提升超 35%；在视频分析领域，支持从企业培训录像、会议回放、安防 footage 中提取字幕并匹配精确时间戳，还能通过视觉线索定位特定场景（如 “识别视频中桥梁拍摄片段”），让海量视频库从 “不可检索” 变为 “精准查询”，例如员工可快速找到两小时 webinar 中某一话题的讨论片段。
此外，模型具备 “工具调用与自主决策” 能力，进一步拓展了企业应用边界。面对未知物体（如稀有工业零件、特殊医疗设备），可自动触发图像搜索工具进行识别；处理高分辨率图像时，能自主缩放局部区域以读取微小文字（如芯片型号、设备序列号）；在数据中心故障排查场景中，不仅能标记异常区域，还可联动内部知识库搜索解决方案，推动 AI 从 “故障预警” 向 “问题修复建议” 升级。这些功能使其不再是单纯的 “视觉识别工具”，而是具备类人行动能力的多模态智能体，可适配工业质检、医疗辅助、物流调度等高频企业需求。
在部署与商业化支持上，百度为企业提供了灵活且友好的方案。模型支持 Transformers、vLLM、FastDeploy 等主流开源推理框架，便于企业快速集成至现有技术栈；尽管单卡部署需 80GB GPU 显存（适合英伟达 A100 等高性能硬件），对中小企构成一定硬件门槛，但百度通过 ERNIEKit toolkit 提供针对企业私有数据的微调支持，满足高价值场景的定制化需求。更关键的是，该模型采用 Apache 2.0 开源许可证，允许完全商业使用，解决了企业对 “开源模型商用合规性” 的核心顾虑，为大规模落地清除了法律障碍。
从行业意义来看，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 的发布推动多模态 AI 市场从 “通用能力竞争” 转向 “企业场景深度适配”。此前国际顶尖多模态模型多聚焦消费级场景，而百度该模型针对企业非文本数据的痛点（如工程图纸、医疗影像等专业领域）进行优化，填补了 “通用模型难以满足行业深度需求” 的空白。同时，其轻量化架构与开源策略降低了企业使用门槛，尤其对具备一定 AI 基础设施的中大型企业而言，可在控制成本的前提下构建专属多模态智能体。不过，企业在落地时仍需权衡硬件投入（80GB GPU 显存需求）与 governance 成本，优先选择高价值视觉推理场景（如工业质检、医疗影像初筛）进行试点，再逐步拓展应用范围。
总体而言，百度这款多模态模型不仅在技术层面实现 “轻量高效” 与 “深度推理” 的突破，更在商业化层面为企业提供了合规、可定制的落地路径。其在基准测试中对 GPT、Gemini 的超越，以及对企业专业场景的适配，标志着中国多模态大模型已从 “跟跑” 进入 “并跑甚至领跑” 阶段，未来有望推动更多行业实现 “视觉数据价值解锁” 与 “AI 驱动自动化升级”。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/bai-du-duo-mo-tai-ai-mo-xing-ernie-chao-yue-gpt-yu-gemini
