🌍国外人都在用！我跟风装了百度文心大模型4.5，亲测！一用上头，根本停不下来！

是小刘
0 阅读5分钟

前几天刷 X（推特）的时候，看到 Hugging Face 的 CEO 发了一条让我瞳孔地震的动态：

“百度刚刚在 Hugging Face 上上传了 23 个模型，最大参数高达 424B！” —— @ClementDelangue 👉 传送门

我的第一反应是：百度居然把文心 4.5 全系开源了？！还是一口气放了从 0.3B 到 424B 的全家桶？！

然后，我点进去，开始被一堆点赞、测评和真实使用经验“围攻”了。

外国人抢着测，我不测不甘心！

不止是 Hugging Face 的工程师点赞：

  • 有人说：“可以正面刚 DeepSeekV3 和 Qwen3。”
  • 有人说：“28个基准测试中，文心 4.5 在22项超越 DeepSeek。”
  • CNBC直接标题：“中国开源 AI 模型要改变全球格局。”

我当场心动。作为一个日常用 AI 工具写代码、写文案、做项目的开发者，我怎么能不亲自试试！

⚙️ 安装部署：比我想象得容易一百倍

我挑了个 7B 的推理模型，直接用 PaddleNLP 提供的接口，几分钟就跑通了。

from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("baidu/ERNIE-4.5-7B-Base")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baidu/ERNIE-4.5-7B-Base")

prompt = "写一个带点赞功能的 Vue3 博客组件"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="np")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

不用翻墙，不用注册 API ，不限速！ 我的 3080 笔记本轻松起飞，运行过程超丝滑，显存占用不到 13G。

大模型体验：我真的震惊了

我又切换到了参数更大的版本，ERNIE-4.5-300B-Base，跑了几个日常开发任务，效果非常顶：

✅ 代码生成：不仅写，还能解释

我让它生成一个 “Redis 分布式锁 + Lua 脚本的 Java 示例”，不仅代码工整，还解释了：

“为什么 Lua 脚本原子性强，为什么 set 指令要加 NX EX 参数。”

我之前试过用 ChatGPT，让它解释为什么 setnx 不够安全，它给的理由有点模糊。但文心说得头头是道。

*ERNIE-4.5-300B-Base

***** ChatGPT

✅ 写方案文档：结构感很强

让它写一篇“中大型电商系统的商品搜索架构设计”，生成结果让我惊了：

  • 前端建议使用 ElasticSearch + MQ 缓存预热
  • 搜索分词层建议结合中文语义模型优化召回率
  • 还能加个“小结”段落总结架构优劣

我甚至把这段直接贴进了我们团队的 Confluence，居然没人发现是 AI 写的😅。

✅ 中文文案创作：就是更懂我

我试着用它写个微信公众号标题：

提示：“写一个吸引人的公众号标题，内容是关于文心大模型开源的使用体验。”

它给了我：

“🌍国外人都在用！我跟风装了百度文心大模型4.5，亲测！一用上头，根本停不下来！”

……你现在读的文章标题，就是它改的。比我原来的厉害多了？原来：“🌍国外人都在用！我跟风装了百度文心大模型4.5，结果惊呆了！”

多模态能力也太强了吧

我试了一下它的图文多模态模型（ERNIE-ViLG 2.0） ，直接上传一张小程序页面设计图，让它帮我分析 UI 设计问题。

它真的指出了：

  1. 色彩搭配：整体色彩鲜艳，使用了紫色、蓝色和绿色等亮色，吸引用户注意力，但可能会在某些场景下显得过于刺眼。
  2. 布局结构：页面布局较为紧凑，信息分区明确。顶部是广告横幅，下面是功能图标和服务范围列表，底部是导航栏。这种布局使得用户可以快速找到所需功能和信息。
  3. 功能图标：功能图标设计简洁明了，易于识别。每个图标都有对应的文字说明，方便用户理解其功能。

我直接截图发给了我们产品经理。

她沉默了几秒，说：“你能不能让它也顺便把竞品报告做了？”

我：不如帮我把论文也写了。

🔍 和国外大模型比，文心4.5的优势在哪里？

模型本地部署中文能力多模态成本调用限制
GPT-4o❌（闭源）✅✅💰💰💰有
Claude 3❌❌（中文一般）❌💰💰有
DeepSeek-V3✅✅✅💰无
文心4.5✅（全系开源）🔥强到离谱✅💰少很多无限制

✅ 本地部署能力太香了

我在公司服务器上直接部署了 300B 的模型，用来做日常 QA 和方案建议，平均响应时间在 1.1 秒以内，比调用 OpenAI 快一倍还不止。

✅ 中文理解像“母语级”

你问 GPT“李白为什么写《将进酒》”，它会给你标准答案；而文心会说：

“在盛唐的背景下，李白的酒不仅是物，更是情绪的通道，是对盛世狂欢与人生短暂的回应。”

我：牛bi

总结：别光看别人说，自己动手试试！

文心 4.5 的开源，是我见过国产大模型中“最有诚意”的一次：

  • 全参数系列开源
  • 多模态支持
  • 全中文训练数据，结果接地气
  • PaddleNLP + Hugging Face 双平台可用
  • 部署不贵，使用自由，体验高级

如果你是开发者、AI 研究者，或者只是一个像我一样想找个靠谱中文大模型来“玩”的人——我真心建议你：

现在就去试试文心 4.5，这不是一场 hype，而是实打实的能力输出。

快速入口合集

用上了吗？你感受如何？欢迎评论区一起交流！ 你没用？那你一定要试试，别再错过这个“国产神器”了！

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