ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking – 百度推出的思考模型

核心亮点： ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking 是一款百度专为推理任务打造的210亿参数的大型语言模型，采用混合专家（MoE）架构，每次处理激活30亿参数，支持128K超长上下文，在逻辑推理、数学计算、科学问答及代码生成等领域表现卓越，并可高效调用工具。

百度 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking：智能推理的破局者

百度重磅推出 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking，一款深度聚焦推理能力的尖端大型语言模型。这款模型以其前沿的混合专家（MoE）架构脱颖而出，总计拥有210亿庞大参数，而每次处理仅激活其中的30亿，实现了性能与效率的绝佳平衡。其性的128K超长上下文窗口，更是为其处理复杂推理任务提供了强大的支撑。

核心能力与独特优势

• 卓越的推理引擎：ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking 在逻辑推演、精密数算以及科学知识解答等方面展现出非凡实力，能够精确应对需要深度思考的复杂挑战，为用户提供精准洞察。
• 无缝工具集成：模型原生支持结构化工具和函数调用，可与 vLLM、Transformers 4.54+ 及 FastDeploy 等主流框架无缝对接，极大地提升了任务执行的效率和功能的延展性。
• 海量信息驾驭：凭借128K的超长上下文处理能力，ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking 能够深入理解和处理海量文本信息，特别适合需要宏观视角和多步骤分析的复杂推理场景，如深度文档解析。
• 多元场景赋能：该模型在程序合成、符号推理、多智能体协作等前沿领域均有广泛应用，为不同行业的复杂问题提供创新解决方案，满足日益增长的业务需求。
• 开放与便捷：遵循 Apache-2.0 许可协议进行开源，用户可在 Hugging Face 等知名平台轻松获取和使用，极大地降低了开发者进行前沿研究和商业化部署的门槛。

技术革新解析

• 混合专家（MoE）架构：ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking 创新性地采用了 MoE 架构，将模型的210亿参数分散到多个“专家”模块中。每次处理输入时，仅激活部分专家，这种精巧的设计在保持模型强大能力的同时，显著提升了计算效率。
• 超长上下文处理：128K的上下文窗口是其一大亮点，意味着模型能够一次性“记住”并理解极长的文本信息，这对于需要全局理解和关联分析的任务至关重要。
• 强化推理训练：通过结合监督式微调（SFT）和渐进式强化学习（PRL）等先进技术，ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking 接受了专门的推理能力训练，使其在逻辑、数学和科学问题解决方面表现尤为突出。
• 高效激活机制：模型特有的激活机制，确保每个 token 的处理都能高效地利用30亿参数，在大规模参数量下依然保持了模型的灵活性和响应速度。

项目获取途径

• Hugging Face 模型中心：您可以直接访问 Hugging Face 平台，搜索并下载 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking 模型：https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking

应用场景展望

• 深度推理分析：适用于逻辑性极强的分析任务，如复杂的数学证明、科学理论推导，以及需要深度洞察的商业决策支持。
• 智能代码助手：在程序生成、代码优化、自动化测试脚本编写等方面展现出巨大潜力，助力开发者提升编程效率。
• 协同智能系统：作为多智能体工作流的核心驱动，能够赋能构建复杂的自动化流程和智能协作平台。
• 海量文本洞察：对于长篇报告、学术文献、法律合同等需要深度理解和信息提取的场景，提供了前所未有的处理能力。
• 拓展性应用集成：通过其强大的工具调用能力，可以轻松集成到现有工作流和第三方服务中，实现更广泛的应用场景覆盖。