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kimi-thinking-preview – 月之暗面推出的多模态思考模型 pdf-craft – 开源 PDF 转 Markdown 工具 UltraMem – 字节豆包大模型团队推出的全新超稀疏模型架构 EasyControl – Tiamat AI 联合上海科大等开源的图像生成控制框架 GaussianCity – 南洋理工大学 S-Lab 团队推出的 3D 城市生成框架 X-Prompt – 用于多模态视频目标分割的通用框架 豆包大模型1.5 – 字节跳动推出的最新版大模型 GaussianAnything – 南洋理工 S-Lab 和上海 AI Lab 等推出的 3D 生成框架 Cube 3D – Roblox 推出的 AI 3D 生成模型 OpenMath-Nemotron – 英伟达开源的数学推理系列模型 MAI Transcribe-1.5 – 微软 MAI 推出的语音转文本模型 Seed1.5-Embedding – 字节跳动 Seed 团队推出的向量模型 2026世界杯人机大战引爆!联想携手DeepSeek等顶尖AI大模型,对战亿万球迷预测冠军 高考公平守护战!豆包、文心等主流大模型集体禁用拍题功能 ShotAdapter – Adobe联合UIUC推出的多镜头视频生成框架 Devstral – Mistral AI联合All Hands AI开源的编程专用AI模型 MMaDA – 字节联合普林斯顿大学等推出的多模态扩散模型 Software Copyright Materials Skill – 开源软著资料生成Skill Dulus – 开源的 CLI AI Agent,可驱动多模型工具调用 Reasonix – 专为 DeepSeek 推出的开源终端编程 Agent Mega-ASR – NTU、NUS、上海AI Lab开源的语音识别模型 CodeGraph – 开源代码知识图谱工具,加速代码理解和分析 MiniCPM5-1B – 面壁智能联合清华开源的端侧文本基座模型 Horizon – 开源 AI 信息聚合系统,构建专属新闻雷达 BitCPM-CANN – 面壁智能联合清华开源的端侧大模型 Xiaomi Auto World Model – 小米推出的辅助驾驶世界模型 opera-browser-cli – Opera Neon 开源的命令行工具 omp – 开源的 AI 终端编程智能体,能与 IDE 深度联动 Claude Opus 4.8 – Anthropic 推出的旗舰级大语言模型 Hy-Memory – 腾讯混元推出的 Agent 记忆插件 Fara1.5 – 微软推出的浏览器端 AI 智能体模型系列 美团GEO营销门户 – 美团推出的生成式引擎优化平台 Keye-VL-2.0-30B-A3B – 快手开源的自研多模态大模型 Guizang Social Card Skill – 歸藏开源的小红书图文优化Skill ForgeTrain – 面壁智能联合清华等开源的大模型预训练框架 MAI-Image-2.5 – 微软推出的旗舰级文生图模型 Step 3.7 Flash – 阶跃星辰开源的新一代 Flash 模型 中国将首发公有云大模型 Token 性能榜,日均调用量已突破 140 万亿次 腾讯会议多项AI功能升级,元宝纪要月使用时长增长近5倍 Cloudflare CEO:机器人流量超越人类,网络未来或全面走向“付费抓取” 拍照识别野生蘑菇遭“误判”?豆包紧急回应:AI识别仅供参考,切勿盲目食用 华尔街规则为马斯克破例,SpaceX 史诗级 IPO 助力其冲刺首位万亿富豪 AI巨头罕见“踩刹车”:Anthropic警告“AI造AI”时代逼近,呼吁全球放缓研发 NBA中国携手阿里巴巴上线首个官方大模型“NBA Chat” 腾讯发布CodeBuddy Security,用AI Agent实现更高效的代码审计 OpenAI表态支持特朗普AI行政令:愿在模型发布前接受政府安全评估 马斯克旗下xAI要求深伪色情案原告“实名起诉”,受害者怒斥:这是恐吓式施压 12岁孩童用眉笔画胡子破解AI年龄验证:轻量级模型的技术漏洞引发行业警示 MiniMax M3大模型重磅发布:首创MSA架构,1M上下文全面开源,性能对标GPT-5.5 谷歌 DeepMind CEO:AGI 将至,关键三年窗口期人类准备好了吗? 机器人告别逐帧学动作!全球首个事件级具身智能世界模型WALL-WM重磅发布 15个月营收暴涨三倍!企业级AI搜索独角兽Glean凭’上下文图谱’破局巨头围剿 Oculus创始人AI新作Sesame上线:重新定义‘边想边说’的流畅对话体验 三菱日联金融携手OpenAI:3.5万员工全面部署ChatGPT Enterprise,开启AI原生银行新时代 阿里云百炼CLI全面开源:一行命令编排AI Agent全栈能力,引爆开发者生态 360亿美元史上最大芯片租赁!阿波罗黑石联手,为Anthropic豪购谷歌TPU Grok Build 0.2.7 重磅发布:子代理共享终端效率翻倍,图像理解飞跃,开发者必看更新 重磅!小米MiMo V2系列2026年6月全面下线,开发者速迁至V2.5高性能版 美国Opus 4.8被曝’蒸馏’中国开源大模型:Anthropic的AI双标之路 NBA官宣引入AI鹰眼2.0系统:彻底终结出界判罚争议,裁判将聚焦主观判罚 Mistral AI 首席执行官宣布自研芯片计划:成本、算力、生态三大战略解析 科技格局重塑:MiniMax企业客户破百万领跑AI商业化,创想三维港股上市引爆消费级3D打印市场 Liquid AI开源LFM2.5-8B-A1B:8B参数仅激活1.5B,端侧大模型性能飞跃,手机秒级推理 微软Build大会重磅出击:自研代码AI平价替代Claude,多场景模型矩阵挑战OpenAI Step 3.7 Flash 重磅开源发布:198B MoE架构实现400TPS推理,Agent效率与可靠性新时代已至 大模型概念股港股狂飙!智谱单日暴涨超17%,MINIMAX跟涨,AI商业化拐点真的来了? 日本Datasection携手OpenAI:TAIZA云平台深度整合API,赋能亚太企业智能工作流 470亿美元!Anthropic年化收入狂飙,Claude企业级应用引爆AI商业化新纪元 AI攻破6大数学猜想!25岁华人少女退学创业,OpenAI都未曾实现,她凭什么拿下14亿融资? 万亿估值前夜!Anthropic IPO前最后一轮融资650亿美元,直逼OpenAI资本巅峰 SentinelOne裁员8%聚焦AI安全:年营收增长21%仍亏损,科技巨头集体押注生成式AI 谷歌Coral Board开发板发布:本地运行Gemma3,RISC-V架构赋能边缘AI革命 拼多多重拳出击!AI押题、数据投毒等灰产被全面封禁,上半年已出台40余项治理措施 黄仁勋内部讲话引爆科技圈:AI时代,宁可浪费钱也别浪费时间 腾讯电脑管家Mac版重磅发布!首创AI安全沙箱,一文看懂如何守护AI智能体 科大讯飞发布AI眼镜:40克超轻机身+星火大模型,掀起百镜大战新浪潮 2026高考AI防作弊硬核举措:主流大模型限时上锁,精准掐断秒级解题通道 小红书PC端重磅上线AI搜索助手’点点’:多轮对话+笔记导入,重新定义社区搜索体验 YouTube播客AI升级:自动调速专治说话慢,Premium用户收听体验大革新 Anthropic完成史诗级H轮融资650亿美元,Claude Opus 4.8模型同步发布,AI巨头估值飙升逼近万亿美元里程碑 2026世界杯AI预测大赛开启:联想联合DeepSeek等大模型,挑战亿万球迷智慧 重磅!iOS 27联手谷歌Gemini训练本地AI,Siri部分请求转向谷歌云,隐私与算力如何平衡? 苹果iOS 27深度合作谷歌Gemini:Siri转向云端处理,英伟达机密计算护航隐私 iOS 27 将整合谷歌 Gemini 模型:苹果本地AI Siri大升级,隐私与性能如何兼得? Anthropic王者归来:曾因‘过于危险’被封印的Mythos级AI模型重磅解禁,几周内全量上线 Anthropic重磅解禁’过于危险’的王炸模型Mythos!更强安全防护下几周内全量上线 破解AI记忆三周魔咒!腾讯混元Hy-Memory发布:记忆密度提升45%、Token消耗降低35%,定义Agent长期协作新范式 腾讯混元Hy-Memory发布:AI Agent长期记忆难题终结者,记忆密度飙升45%、Token消耗锐减35% Claude Opus 4.8 核弹级发布:编程能力碾压GPT-5.5,成本直降67%,AI开发者生产力革命来了 Claude Opus 4.8正式发布:性能全面超越GPT-5.5,成本暴降66%重塑AI编程格局 Mistral AI联手空客宝马:押注‘实体AI’,制造业将迎来效率革命? 谷歌AI翻车!竟把’Google’拼错,大模型‘不识字’的硬伤藏不住了 科大讯飞AI眼镜重磅发布:4299元内置龙虾助手GlassClaw,122种语言实时翻译重塑生产力 Gemini 3.5 生产环境严重失控:越权删光两万行代码并编造修复报告,AI 开发信任危机再升级 AI复活传奇!斯坦·李获合法授权数字重生, ElevenLabs 用生成式AI重塑其标志性声音 英伟达Polar框架开源:零门槛强化学习,AI编码智能体进化提速500%+ 开发者炸锅!Codex强制退役GPT-5.2/5.3,GPT-5.5降智风波未平引发行业焦虑 OpenRouter B轮融资1.13亿美元:CapitalG、NVIDIA联手,打造多模型AI时代的流量枢纽 阿里云Qoder Cloud Agents全托管平台发布:企业AI Agent上线周期从1个月缩短至1天 谷歌珊瑚AI开发板引爆边缘计算革命:2026年夏季上市,离线运行Gemma3大模型实现实时语音翻译
百度开源ERNIE-4.5-VL多模态大模型:28B参数激活3B,128K超长上下文,2-Bit无损量化领跑文档理解与视频分析
站外新闻 · 2026-06-17 · via Prompt 语宙

💡 站外导读:多模态AI正从「看图说话」走向「深度推理」,但企业落地仍面临显存占用高、长文档处理难、跨模态语义对齐弱等痛点。百度文心此次开源ERNIE-4.5-VL系列,正是瞄准这些行业瓶颈,以异构MoE架构和模态隔离路由实现视觉与文本的高效解耦,并首次在开源模型中引入2-Bit无损量化,将大模型部署门槛大幅拉低,为制造业图纸解析、智能电表运维等垂直场景提供了真正可用的工业级方案。

ERNIE-4.5-VL是百度文心开源的新一代多模态AI模型,基于ERNIE-4.5-VL-28B-A3B架构,激活参数3B,主打视觉语言理解与跨模态推理。模型通过海量视觉-语言数据训练强化语义对齐,并采用多模态强化学习提升稳定性,新增视觉定位与”图像思考”功能,支持文档解析、视频分析等场景。模型支持2-Bit无损量化和128K超长上下文窗口,优化了显存占用和推理速度,能处理超长文本内容。

  • ERNIE-4.5-VL是什么
  • ERNIE-4.5-VL的主要功能
  • ERNIE-4.5-VL的模型版本
  • ERNIE-4.5-VL的技术原理
  • ERNIE-4.5-VL的项目地址
  • ERNIE-4.5-VL的应用场景
      • 📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

ERNIE-4.5-VL

ERNIE-4.5-VL的主要功能

  • 多模态理解与生成:ERNIE-4.5-VL 能同时处理文本和图像信息,实现图像描述生成、图文问答、图像分类等功能,支持多模态内容的综合理解和创作。

  • 文档与图表理解:模型具备强大的文档解析能力,可处理复杂的图表、流程图等,广泛应用于制造业、科研等领域的工程图纸理解和数据分析。

  • 智能推理与决策:支持复杂的多模态推理任务,如视觉问答、逻辑推理等,能够结合文本和图像信息进行深度分析和决策。

  • 多语言交互:支持100多种语言的交互,适用于跨语言的多模态任务,如多语言图像描述和跨语言图文问答。

  • 长文本处理:具备超长上下文窗口(最高支持128K),能够处理大规模文本内容,适用于长文档分析和复杂任务处理。

  • 图像思考功能:支持图像放大、搜索等工具调用,增强模型在视觉任务中的交互性和灵活性。

  • 高效部署与优化:通过2-Bit量化技术,显著降低显存占用和提升推理速度,支持单卡部署,适合资源受限的场景。

ERNIE-4.5-VL的模型版本

  • ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking
    • 参数规模:210亿参数,每次激活30亿参数。

    • 特点:支持思考模式,具备更强的推理能力,适合处理复杂的多模态任务。

    • 上下文长度:支持128k上下文长度。

  • ERNIE-4.5-VL-28B-A3B
    • 参数规模:280亿参数,每次激活30亿参数。

    • 架构:采用异构混合专家架构(MoE),包含文本、视觉和共享专家,通过模态隔离路由机制提升视觉任务性能。

    • 性能:在多模态任务中表现优异,尤其在视觉感知、文档与图表理解方面效果突出。

    • 上下文长度:支持32k上下文长度。

  • ERNIE-4.5-Turbo-VL-Preview
    • 特点:图片理解、创作、翻译、代码等能力显著提升,首次支持32k上下文长度,首Token时延显著降低。

    • 上下文长度:支持16k上下文长度。

  • ERNIE-4.5-Turbo-VL-32K-Preview
    • 特点:在 ERNIE-4.5-Turbo-VL-Preview 的基础上进一步提升性能,支持更长的上下文长度。

    • 上下文长度:支持32k上下文长度。

  • ERNIE-4.5-VL-424B-A47B
    • 参数规模:4240亿参数,激活470亿参数。

    • 性能:在多模态评估基准中表现突出,尤其在高难度推理任务上优势明显。

    • 特点:支持思考模式,推理能力强大,同时在感知任务上也保持良好效果。

  • ERNIE-4.5-0.3B
    • 参数规模:仅3亿参数。

    • 特点:轻量级模型,适合边缘设备部署,推理速度快,性能接近大型模型。

ERNIE-4.5-VL的技术原理

  • 异构混合专家架构(MoE):ERNIE-4.5-VL 采用异构混合专家架构,将参数分为文本专家、视觉专家和共享专家。这种架构允许模型在处理不同模态任务时动态选择最优的专家组合,提高计算效率和性能。

  • 模态隔离路由机制:通过分离文本和图像的处理路径,并引入路由器正交损失和多模态平衡损失,模型实现了文本与视觉模态的解耦训练,显著提升视觉任务的性能。

  • 2-Bit 无损量化技术:采用“卷积码量化”算法,实现2-Bit精度下的无损推理。这使得模型在保持性能的同时,大幅降低显存占用和提升推理速度,支持更高效的部署。

ERNIE-4.5-VL的项目地址

  • Github仓库:https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
  • HuggingFace模型库:https://huggingface.co/collections/baidu/ernie-45
  • 技术论文:https://yiyan.baidu.com/blog/publication/ERNIE_Technical_Report.pdf

ERNIE-4.5-VL的应用场景

  • 文档与图表理解:用于解析复杂的工程图纸、科研图表和商务文档,帮助用户快速提取关键信息,应用于制造业、科研、金融等领域。

  • 智能电表运维:嵌入智能电表设备,实时生成用电异常的文本描述并上报故障,提升运维效率和准确性。

  • 多语言交互:支持100多种语言的交互,适用于跨语言的图文问答、图像描述等任务,助力全球化应用。

  • 智能客服:结合文本和图像信息,为用户提供更精准的客服支持,例如处理产品咨询和故障排查。

  • 内容创作:生成高质量的图文内容,如图像描述、创意文案等,适用于广告、媒体和创意行业。

  • 教育领域:辅助教学,通过图文结合的方式帮助学生更好地理解和学习知识,例如解释复杂的科学图表。

📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

ERNIE-4.5-VL的开源,标志着国产多模态大模型进入「精细化工程落地」新阶段。其核心创新不仅在于28B激活3B的稀疏MoE架构,更在于三个关键突破:一是模态隔离路由,通过正交损失让视觉与文本专家各司其职,解决了多模态训练中的「跷跷板」难题;二是2-Bit无损量化,首次在开源模型上实现极致压缩,让单卡部署成为可能,这对边缘计算场景意义重大;三是「图像思考」功能的引入,让模型能主动调用放大、搜索等工具,开始具备初步的Agent能力。从行业趋势看,多模态竞争已从单纯的基准跑分,转向对垂直场景的渗透效率——谁能在更少的显存、更长的上下文、更复杂的文档图表中跑通业务流,谁就能抓住企业级市场的真正痛点。百度此举,无疑为国内开发者提供了一个兼具性能与性价比的强劲基座。