文心一言 4.5：中文能力实测与本地部署记录

• Claude：表现接近文心。
• DeepSeek：能猜到一点暗示，但在后面的逻辑题里会出现偏差。
• Qwen3：整体弱一些。

绕口令和逻辑题

我把一组容易藏条件的题目放在一起测了，包括'只吃七分药''陨石砸到陨石坑'这类题。打分下来，文心一言的中文理解和条件抓取更稳；DeepSeek 有些题会因为指令太短而漏掉关键约束；Qwen3 则经常没抓住题眼，比如电脑价格、水洁净度这些细节。

我的判断：如果测试重点是中文场景下的理解和表达，文心一言确实更占优。

三、API 调用和本地部署

这一部分更偏实操。想先快速接入，可以走线上 API；想控制成本和环境，再考虑本地部署。

1. 千帆平台调用

通过百度智能云千帆平台拿到 Token，就能直接调用。

• ERNIE 4.0：相对稳定，现在线上更容易接。
• ERNIE 4.5：目前更多还是体验页或者本地部署这条路。

千帆平台

2. Linux 环境部署

这条路适合手里有 GPU、也愿意自己处理依赖的人。好处是自由度高，代价是环境问题会比较烦。

步骤 1：更换镜像源

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo sed -i 's|http://archive.ubuntu.com/ubuntu|http://mirrors.aliyun.com/ubuntu|g' /etc/apt/sources.list
sudo apt update

步骤 2：安装虚拟环境工具

sudo apt install -y python3-venv
python3 -m venv --without-pip /fastdeploy-env
source /fastdeploy-env/bin/activate

步骤 3：安装 pip 及依赖

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
python get-pip.py
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/
python -m pip install fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-gpu-80_90/

步骤 4：运行模型

python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
  --model baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Base-Paddle \
  --port 8180 \
  --max-model-len 32768 &

curl http://127.0.0.1:8181/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Base-Paddle", "messages": [{"role": "user", "content": "你好，文心一言"}]}'

3. Windows 本地部署

Windows 也能折腾，但前提是 NVIDIA 显卡。AMD 显卡这条线基本不用想。

第一步：检查显卡型号

用 nvidia-smi 看驱动和 CUDA 版本。

第二步：安装 CUDA

可以用 Chocolatey：

choco install cuda -y
refreshenv
nvcc -V

第三步：安装 cuDNN 与 FastDeploy

版本对上之后再装：

pip install fastdeploy-gpu-python

第四步：克隆并部署模型

git clone https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-0.3B-PT.git

Windows 底层还是离不开 Linux 生态，真要少踩坑，WSL 或 Docker 更实际。

四、文心大模型的发展脉络

• 2023 年 3 月：文心一言推出，早期是闭源路线。
• 2023 年 11 月：推出专业版，开始采用订阅模式。
• 2025 年 2 月：宣布 4.5 系列将于 6 月 30 日开源。

从架构上看，它用的是多模态异构专家架构（Heterogeneous MoE），文本和视觉共享专家协同。配套工具链也比较完整，训练侧有 ERNIEKit，推理侧有 FastDeploy。

应用层面也不是只停在 demo：代码智能体'文心快码'覆盖了 760 万开发者，数字人直播、电力调度这些场景也都在往里落。

结语

文心 4.5 开源后，中文大模型这条线终于不只是'能看'，而是真的可以拿来部署、接业务、做本地控制。对中文用户和开发者来说，这比单纯跑分更有意义。