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前言

6 月 30 日，百度正式開源文心大模型 4.5 系列，這一動作不僅兌現了 2 月發布會上的技術承諾，更以 10 款全維度模型矩陣刷新了國內開源模型的技術邊界。從學術研究到產業落地，此次開源通過 “框架 + 模型” 雙層開放的技術架構，為 AI 開發者提供了從底層訓練到上層應用的完整解決方案。

開源模型矩陣：參數量級與技術類型的全覆蓋

　　本次開源涵蓋從 0.3B 至 424B 參數量的 10 款模型，包含 47B、3B 激活參數的混合專家（MoE）模型以及 0.3B 參數的稠密型模型等，并實現預訓練權重和推理代碼完全開源。 開發者可在飛槳星河社區、HuggingFace 等平臺便捷下載部署，同時開源模型 API 服務已在百度智能云千帆大模型平臺上線！

技術架構突破：多模態與高效訓練的雙重革新

　　百度早在今年 2 月就預告了文心大模型 4.5 系列的推出及開源計劃，并如期兌現。在獨立自研模型數量占比、模型類型數量、參數豐富度、開源寬松度與可靠性等關鍵維度，均處于行業領先水平。


　　在技術突破上，針對 MoE 架構提出多模態異構模型結構，適用于從大語言模型向多模態模型的持續預訓練，在提升文本任務性能的同時，顯著增強多模態理解能力。依托多模態混合專家模型預訓練、高效訓練推理框架和針對模態的后訓練等關鍵技術，基于飛槳深度學習框架，大語言模型預訓練中模型 FLOPs 利用率（MFU）高達 47%。

性能實測：多任務場景下的 SOTA 表現

（一）文本模型：邏輯推理與知識準確性雙優

文心大模型 4.5 開源系列在文本模型方面表現卓越， 基礎能力強、事實準確性高、指令遵循與推理編程能力出色。在多個主流基準評測中超越 DeepSeek-V3、Qwen3 等模型。例如，數學推理的 SVAMP 測試中成績達 90.2，常識問答的 MMLU 測試中以 78.4 的高分領先。

（二）多模態模型：視覺理解超越閉源標桿

在多模態模型領域， 文心大模型 4.5 開源系列具備卓越視覺感知能力，在視覺常識、多模態推理、視覺感知等主流評測中，表現優于閉源的 OpenAI o1。如在 DROP 測試中，多模態推理得分達 89.4。

（三）輕量級模型：小參數實現大能力

輕量模型上， 文心 4.5-21B-A3B-Base 文本模型效果與同量級的 Qwen3 相當；文心 4.5-VL-28B-A3B 多模態模型更是同量級中最好的多模態開源模型，與更大參數模型 Qwen2.5-VL-32B 相比也不落下風。

參考圖

開源生態下的技術普惠 —— 創新大門的 “金鑰匙”

　　文心大模型 4.5 系列的開源，標志著國內 AI 技術從 “模型競爭” 轉向 “生態共建” 的新階段。通過底層技術的開放共享，百度正推動 AI 能力從實驗室走向產業一線 —— 無論是學術研究中的模型創新，還是企業場景中的智能升級，這 10 款開源模型都將成為技術落地的 “基礎設施”。
　　百度文心 4.5 系列的開源，是誠意與實力的雙重彰顯，為 AI 技術的發展注入全新活力。無論你是學術研究者，還是產業開發者，都能在這 10 款開源模型中，找到開啟創新大門的 “金鑰匙”。

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