文心大模型 ERNIE 4.5 开源解读与性能测评

在 2025 年，AI 大模型行业迎来井喷式发展，越来越多的大模型加入开源阵营，从通义千问，到年初爆火的 DeepSeek，均开源了自身大模型。百度也宣布，文心大模型 4.5 系列将于 6 月 30 日全面开源。这一决策不只是技术开放的标志，更是在全球 AI 竞争格局日趋激化背景下，百度做出的关键战略回应。

2.2 文心一言开源的战略意义

自 2023 年'百模大战'中各大玩家聚焦技术竞赛，到大模型发展至今，开源模型已逐渐走到行业前列——国内如 DeepSeek、千问等案例便是明证。这一转变清晰揭示：AI 大模型的竞争早已超越单纯的技术比拼，进入以生态建设为核心的新阶段。

而生态建设的首要抓手，无疑是开源。唯有通过开源，才能有效汇聚终端用户、企业客户与开发者群体，吸引更多参与者投身 AI 生态的共建。这不仅能快速扩大开发者基数，更能以此为支点，加速技术的落地传播与应用层的创新突破。

因此，对于百度而言，开源无疑是一项具有战略意义的关键抉择。此举能够助力百度加速生态体系的构建，催生出更为多元的 AI 应用场景，进而推动整个行业的迭代升级。在此过程中，百度不仅能持续扩大市场份额，更能稳步向行业顶级模型的目标迈进。

三、开源与闭源的优势

3.1 GPT-4、Claude 等模型选择闭源的原因

在 2024 年以前其实大部分模型都是选择闭源的，包括此前，百度文心一言免费版为 3.5 版本大模型，若要使用更高级的 4.0 版本则需付费开通会员。这是因为，选择闭源大模型可以更好对技术进行升级，通过 API 调用收费、定制化服务等模式，闭源模型可直接将技术能力转化为稳定的现金流，从而去更好的迭代技术。

并且闭源模型在安全与合规层面，闭源模式为风险管控提供了缓冲带。大模型的输出可能涉及偏见、虚假信息甚至有害内容，闭源状态下，开发者可通过集中化的审核机制对模型输出进行严格把控，降低合规风险。此外，部分模型训练数据涉及隐私信息或商业机密，闭源能避免数据泄露引发的法律纠纷与信任危机，这对于面向企业级客户的模型而言尤为重要。

3.2 开源带来的生态发展

相较于闭源模式的独特价值，开源策略的优势同样值得深入剖析。在开源框架下，模型的全部代码与权重得以开放，开发者可直接获取并部署使用，这种开放性虽在初期可能推高维护与管理成本，但其对大模型生态的催化作用更为显著。

具体而言，开源模式为小型开发者铺就了技术平权的通道——通过直接调用大模型的基础能力，开发者无需从零构建模型，大幅降低了技术门槛，开发效率因此得到质的提升。同时，开源模型支持私有化部署的特性，为开发者提供了更灵活的应用场景选择，进一步增强了技术落地的友好性。

从生态层面看，开源加速了技术共享与创新协作的进程：大量开发者被吸引加入生态建设，形成'共创共享'的良性循环。对于中小企业而言，开源模式显著降低了 AI 技术的使用成本——仅需依托虚拟服务器即可完成模型部署，无需承担高昂的技术采购费用。这种低成本接入方式，推动开源模型快速积累庞大用户群体，而用户规模的扩张又反哺生态活力，最终形成'用户增长—生态繁荣—影响力扩散'的正向循环，为整个行业注入持续发展的动能。

正如李彦宏所说的开源不是慈善，而是技术自信的结果。

四、文心 4.5 模型性能测评

4.1 数学能力测试

数学解题与逻辑推理能力作为衡量大模型核心智能水平的关键指标，在这一维度中，ERNIE-4.5-300B-A47B 表现尤为突出——其在 MATH-500、GSM8K、CMath 等权威数学基准测试中展现出极强的综合竞争力，多项核心指标均斩获高分。这一优异表现不仅印证了模型在复杂问题拆解、多步骤逻辑推导上的精准性，更直观体现了其在逻辑思维能力上的显著突破与进步。

CMath 中文语境数学推理数据集

GSM8K 小学数学题数据集

MATH - 500 高中数学问题数据集

4.2 指令能力测试

模型对复杂指令的理解与执行能力，是衡量其实际应用价值的核心维度之一。在 IFEval 和 Multi-IF 两大权威指令评估基准中 ERNIE-4.5-300B-A47B 分别取得 88.0 分和 76.6 分的优异成绩，直观印证了该模型对复杂指令的精准理解与高效执行能力。

• IFEval 指令遵循评估数据集聚焦于'可验证指令'

Multi-IF 多语言指令基础测试

尽管在 Sysbench 基准测试中 GPT-4.1 暂居榜首但 ERNIE-4.5-300B-A47B 仍以稳健发挥保持着极强的竞争力，充分展现了其在多样化指令场景下的可靠适配性。

• Sysbench 基于 LuaJIT 的模块化、跨平台、多线程基准测试工具

4.3 知识能力测试

在衡量模型知识储备与问答准确性的核心任务中，ERNIE-4.5 系列同样交出了亮眼答卷。作为系列中的旗舰模型，ERNIE-4.5-300B-A47B 在 ChineseSimpleQA、SimpleQA 等权威知识问答测评中展现出显著领先优势——尤其在 ChineseSimpleQA 任务上，以 77.1 的高分凸显了其深厚的中文知识积淀与精准的问答能力。

• ChineseSimpleQA 语言模型回答简短问题真实性能力的中文基准

即便在中等参数量级的较量中，ERNIE-4.5 系列的表现依然可圈可点。例如 ERNIE-4.5-21B-A3B-Base 在 SimpleQA 任务中，性能不仅优于同量级的 Qwen3-30B-A3B-Base，更彰显了其在知识理解与问答逻辑上的优化优势。

• SimpleQA 评估语言模型回答简短事实性问题能力基准数据集

4.4 通用能力测试

中文语境理解这方面一直都是 ERNIE 系列模型的核心优势，而 ERNIE-4.5 系列更是在此基础上实现了中文及多语言通用能力的跨越式升级。在 C-Eval、CMMLU、MMCU、General-MMLU 等中文及多语言权威基准测试中，ERNIE-4.5 系列的表现尤为亮眼。

其中，ERNIE-4.5-300B-A47B 在多数场景下稳居榜首，多数场景下得分领先同基本的大模型显示出其在通用语言理解和生成方面的强大实力。

• C-Eval 中文基础模型评估套件

值得一提的是，即便参数规模相对精简的 ERNIE-4.5-0.3B-Base 模型，在其适配的任务边界内也展现出扎实的通用能力基底。

• CMMLU 中国语言环境及文化知识评测集

MMCU 甲骨易 AI 研究院推出的国内首个高质量中文评测数据集

MMLU 大规模多任务语言理解评测基准

4.5 对比评测总结

通过本次覆盖基础通识、高级推理、视觉能力、代码编程等几个核心维度的全面测试可以清晰看到，ERNIE-4.5 系列模型在多模态技术的多个关键方向基准测试中始终保持领先。这种领先并非局限于单一领域的突出表现，而是呈现出跨维度的全面优势——尤其在中文语境深度理解、复杂指令精准执行和数学逻辑严谨推理等核心应用领域，其性能优势更为显著。

五、结语：以开源为桥，链接 AI 生态未来

5.1 文心开源的生态价值

文心大模型 ERNIE 4.5 的开源不仅是技术自信的体验更体现在，技术普惠、创新协同与生态规范的多重维度，推动百度从'技术独占'转向'生态共建'。

• 规范标杆：以 Apache 2.0 协议开源，平衡开放与安全，不管是使用它进行学术研究，还是用在商用领域开发产业相关的应用项目，都完全没问题。

创新协同：构建'开发者 - 企业 - 百度'共创网络，通过开源实现技术共享与场景创新，形成'应用反馈 - 数据沉淀 - 模型优化'的正向循环，加速 AI 落地。

技术普惠：开源 10 款模型及全链路工具链，大幅降低接入门槛，让中小企业和开发者以低成本使用顶尖 AI 能力，推动技术从'巨头专属'走向'普惠化'。

5.2 文心生态持续共建

在社区生态方面百度不仅提供了高效部署套件FastDeploy，还开源了文心大模型开发套件ERNIEKit，提供预训练、全参精调（SFT）、直接偏好优化（DPO）、参数高效精调与对齐（SFT-LoRA/DPO-LoRA）、训练感知量化（QAT）和训练后量化（PTQ）等大模型全流程开发支持。

在百度星河社区，你还能选择开源自己的大模型项目，与社区成员共同优化开发。这里汇聚了丰富多元的优质项目，无论你关注哪个领域，都能找到感兴趣的实践标的，携手参与社区生态的共建共荣。