前言
AI 技术正逐步渗透生活，但在中文用户中常面临界面语言、API 费用及使用门槛等问题。文心一言 4.5 正式开源，具备「能跑、好用、懂中文」的特点，为中文用户提供了本地化 AI 的解决方案。
一：文心 4.5 各项能力单独测评
图像识别
使用文心一言进行虫子识别，相比百度视图和微信小程序识图，其答案更为准确健全。
开关门测试
模型能准确识别门上的透明胶带等细节。
物体识别
反应速度快，识别准确。
通识问答
针对物理、生物、化学、文学及城市空间结构等专业问题，文心一言给出了准确的解答，并在中文问题上提供了独到见解。
推理能力
在概率计算、逻辑推理、数学应用题及密码推断等方面表现良好。部分复杂逻辑题需深度思考功能辅助，但整体算术与推理能力强。
二：文心一言 VS Claude VS DeepSeek VS Qwen3
对比背景
Gemini 在国内不可用，ChatGPT 存在付费限制，因此主要对比国内主流模型。
场景测试：胶带为什么在门上？
现实场景中 AI 难以理解非逻辑信息，但文心一言在中文语境下的理解能力达到世界一流水平。
绕口令与逻辑测试
针对一系列反常识或逻辑陷阱问题（如'陨石砸到陨石坑'、'近亲结婚影响智商'等）进行评分测试。文心一言在中文处理上表现最强，DeepSeek 部分回答出现偏差，Qwen3 表现相对较弱。
结论
文心一言的中文处理能力在这些 AI 模型中最强。
三：线上 API 调用与 ERNIE-4.5-0.3B-PT 部署
本小节介绍快速部署文心一言 ERNIE-4.5-0.3B-PT 模型。
1、用千帆来操控文心
通过百度智能云千帆平台可获取 Token 进行 API 调用。目前 ERNIE 4.0 已上线，ERNIE 4.5 可通过特定页面体验。
Linux 部署步骤
- 更换镜像源：使用阿里云镜像源更新 apt。
- 安装虚拟环境工具：
sudo apt install -y python3-venv - 创建虚拟环境：
python3 -m venv --without-pip /fastdeploy-env - 安装 pip：下载并运行 get-pip.py。
- 安装 PaddlePaddle GPU 版本：
pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 - 安装 FastDeploy GPU 稳定版本：根据 CUDA 版本选择对应包。
- 运行模型：使用
fastdeploy.entrypoints.openai.api_server启动服务。
2、本地部署文心一言（Windows/Linux）
适合拥有 NVIDIA GPU 的程序员。
第一步：查看 GPU 型号
确认显卡型号及驱动版本，AMD 系暂不支持。
第二步：显卡适配
通过命令行 nvidia-smi 或控制面板查看 CUDA 支持情况。
第三步：安装 CUDA
下载并安装对应版本的 CUDA Toolkit，或通过 PowerShell 使用 Chocolatey 自动安装。
