ERNIE 4.5思维升级：21B轻量模型推理再突破

【免费下载链接】ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking

百度ERNIE系列大模型迎来重要更新，推出专注提升复杂推理能力的ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking版本，在保持轻量化优势的同时实现推理质量与深度的双重突破。

当前大语言模型领域正呈现"双向发展"趋势：一方面，超大规模模型参数持续突破万亿大关，追求极致性能；另一方面，轻量化模型通过架构优化和推理机制创新，在保持高性能的同时显著降低部署门槛。据行业研究显示，21-70B参数区间的模型正成为企业级应用的主流选择，既能满足复杂任务需求，又能适应多样化的硬件环境。

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking作为百度ERNIE 4.5系列的重要升级版本，带来三大核心突破：首先是推理能力的全面提升，在逻辑推理、数学问题、科学知识、代码生成等专业领域的表现显著增强，尤其擅长处理需要人类专家级知识的学术基准测试；其次是工具使用能力的优化，模型能够更精准地理解和调用外部工具，扩展了实际应用场景；最后是128K超长上下文理解能力的强化，可处理万字级长文本分析任务。

该模型采用210亿总参数的MoE（Mixture of Experts）架构设计，每个token实际激活仅30亿参数，这种"大而轻"的设计实现了性能与效率的平衡。模型配置包含28层网络结构、20个查询头、4个键值头、64个文本专家（每次激活6个）及2个共享专家，支持131072 tokens的上下文长度，在长文档理解、多轮对话等场景具备显著优势。

在部署方面，该模型提供了灵活的应用选项，支持FastDeploy、vLLM和Transformers等主流框架，最低仅需单张80GB GPU即可启动服务。这一特性极大降低了企业级应用的硬件门槛，特别适合需要在有限资源环境下部署高性能模型的场景。开发者可通过简单的API调用实现复杂推理任务，例如通过工具调用接口获取实时天气信息，或进行长文本分析与生成。

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking的推出，代表了轻量化大模型在复杂推理领域的重要进展。这种"以小博大"的技术路径，不仅降低了AI技术的应用门槛，也为垂直行业的深度智能化提供了新可能。随着模型推理能力的持续提升和部署成本的降低，我们有理由期待大语言模型在更多专业领域实现规模化应用，推动产业智能化升级进入新阶段。

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