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前言

6 月 30 日，百度正式开源文心大模型 4.5 系列，这一动作不仅兑现了 2 月发布会上的技术承诺，更以 10 款全维度模型矩阵刷新了国内开源模型的技术边界。从学术研究到产业落地，此次开源通过 “框架 + 模型” 双层开放的技术架构，为 AI 开发者提供了从底层训练到上层应用的完整解决方案。

开源模型矩阵：参数量级与技术类型的全覆盖

　　本次开源涵盖从 0.3B 至 424B 参数量的 10 款模型，包含 47B、3B 激活参数的混合专家（MoE）模型以及 0.3B 参数的稠密型模型等，并实现预训练权重和推理代码完全开源。 开发者可在飞桨星河社区、HuggingFace 等平台便捷下载部署，同时开源模型 API 服务已在百度智能云千帆大模型平台上线！

技术架构突破：多模态与高效训练的双重革新

　　百度早在今年 2 月就预告了文心大模型 4.5 系列的推出及开源计划，并如期兑现。在独立自研模型数量占比、模型类型数量、参数丰富度、开源宽松度与可靠性等关键维度，均处于行业领先水平。


　　在技术突破上，针对 MoE 架构提出多模态异构模型结构，适用于从大语言模型向多模态模型的持续预训练，在提升文本任务性能的同时，显著增强多模态理解能力。依托多模态混合专家模型预训练、高效训练推理框架和针对模态的后训练等关键技术，基于飞桨深度学习框架，大语言模型预训练中模型 FLOPs 利用率（MFU）高达 47%。

性能实测：多任务场景下的 SOTA 表现

（一）文本模型：逻辑推理与知识准确性双优

文心大模型 4.5 开源系列在文本模型方面表现卓越， 基础能力强、事实准确性高、指令遵循与推理编程能力出色。在多个主流基准评测中超越 DeepSeek-V3、Qwen3 等模型。例如，数学推理的 SVAMP 测试中成绩达 90.2，常识问答的 MMLU 测试中以 78.4 的高分领先。

（二）多模态模型：视觉理解超越闭源标杆

在多模态模型领域， 文心大模型 4.5 开源系列具备卓越视觉感知能力，在视觉常识、多模态推理、视觉感知等主流评测中，表现优于闭源的 OpenAI o1。如在 DROP 测试中，多模态推理得分达 89.4。

（三）轻量级模型：小参数实现大能力

轻量模型上， 文心 4.5-21B-A3B-Base 文本模型效果与同量级的 Qwen3 相当；文心 4.5-VL-28B-A3B 多模态模型更是同量级中最好的多模态开源模型，与更大参数模型 Qwen2.5-VL-32B 相比也不落下风。

参考图

开源生态下的技术普惠 —— 创新大门的 “金钥匙”

　　文心大模型 4.5 系列的开源，标志着国内 AI 技术从 “模型竞争” 转向 “生态共建” 的新阶段。通过底层技术的开放共享，百度正推动 AI 能力从实验室走向产业一线 —— 无论是学术研究中的模型创新，还是企业场景中的智能升级，这 10 款开源模型都将成为技术落地的 “基础设施”。
　　百度文心 4.5 系列的开源，是诚意与实力的双重彰显，为 AI 技术的发展注入全新活力。无论你是学术研究者，还是产业开发者，都能在这 10 款开源模型中，找到开启创新大门的 “金钥匙”。

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