百度新模型让AI理解图片，仅3B参数却超越280亿模型性能。

最新AI落地实操，点击了解：https://qimuai.cn/

标题：这个AI能“脑补”图片了！百度新模型让机器真正看懂世界

你遇到过这种情况吗？

发给AI一张表格，它只读出数字却看不懂关联逻辑；上传医学影像，它机械描述病灶却给不出诊断建议；甚至看到一张梗图，它完全get不到笑点。

多模态AI的痛点一直在于：它们只是在“识别”图像，而不是在“理解”图像。

但今天要聊的百度ERNIE-4.5-VL，可能会改变这个现状。

这不是升级，是进化

当其他模型还在努力让文字和图像“和平共处”时，ERNIE-4.5-VL做了一件大胆的事——给AI装了两个独立又协作的“大脑”。

一个专攻文字，一个专注图像。

这种异构混合专家架构，就像给AI配备了文字专家和视觉专家团队。看到一张产品图，文字专家分析描述，视觉专家解析细节，然后两人坐下来一起讨论，得出更准确的结论。

真正让图片“说话”的能力

ERNIE-4.5-VL最吸引人的是它的“图像思考”功能。

这可不是简单的识别——它能放大图片局部进行细致观察，能在图片库中进行智能搜索，更能进行多步视觉推理。

想象一下：给AI一张复杂的财务报表图表，它不仅能读出数据，还能分析趋势、指出异常，甚至给出业务建议。这已经超越了“识别”，进入了“思考”的领域。

两种模式，应对不同场景

你需要快速反应时，切换到“感知模式”——快速解析，立即回应。

需要深度分析时，启动“思考模式”——像专家一样层层推理，给出有逻辑的结论。

这种灵活性让它在实际应用中游刃有余：教育辅导时耐心推理，电商场景中快速响应，医疗影像里严谨分析。

小身材，大智慧

最让人意外的是，这么一个强大的模型，激活参数只有3B。

通过极致量化和高效的架构设计，它用很小的算力成本，实现了接近280亿参数模型的理解能力。这对中小企业来说是个好消息——高性能AI不再是大厂的专属玩具。

实际表现如何？

在MathVista、MMMU这些多模态“高考”中，ERNIE-4.5-VL的成绩已经紧追甚至部分超越了当前的顶级模型。特别是在需要多步推理的视觉谜题、复杂图表理解任务上，它的“思考模式”展现出了明显优势。

这意味着什么？

从教育到医疗，从电商到办公，所有需要同时处理图文信息的场景，都可能被重新定义。

智能客服能真正理解用户发来的截图，在线教育能详细解析几何证明题，医疗AI能辅助医生分析影像资料——这些都不再是遥远的概念，而是正在落地的能力。

当AI不仅能“看到”图片，还能“理解”图片背后的逻辑和含义，我们与机器的交互方式将彻底改变。

所有领域都值得用AI重做一遍。本文作者承接各种AI智能体和AI全域营销自动化软件、工作流开发，了解加微信：qimugood(读者也可此微信一起交流）。