Что такое языковые модели Baidu AI?
Языковые модели Baidu AI — это сложные большие языковые модели, разработанные с использованием передовых архитектур, таких как Mixture-of-Experts (MoE), и обученные на фреймворке глубокого обучения Baidu PaddlePaddle. Эти модели демонстрируют исключительные возможности в понимании текста, генерации, рассуждениях и задачах кодирования. Подход Baidu сочетает инновационные методы мультимодального обучения с эффективной активацией параметров, обеспечивая мощную производительность при сохранении вычислительной эффективности. Эти модели разработаны для превосходного выполнения инструкций, применения мировых знаний и решения сложных задач рассуждений, что делает их идеальными для корпоративных приложений и исследований в области ИИ.
ERNIE-4.5-300B-A47B
ERNIE-4.5-300B-A47B — это большая языковая модель, разработанная Baidu на основе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE). Имея 300 миллиардов общих параметров, но активируя только 47 миллиардов на токен, она идеально балансирует мощную производительность с вычислительной эффективностью. Обученная на PaddlePaddle, она превосходно справляется с пониманием текста, генерацией, рассуждениями и кодированием благодаря инновационному мультимодальному гетерогенному предварительному обучению MoE.
ERNIE-4.5-300B-A47B: Лидер с эффективной архитектурой MoE
ERNIE-4.5-300B-A47B — это большая языковая модель, разработанная Baidu на основе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE). Модель имеет в общей сложности 300 миллиардов параметров, но активирует только 47 миллиардов параметров на токен во время вывода, тем самым балансируя мощную производительность с вычислительной эффективностью. Являясь одной из основных моделей серии ERNIE 4.5, она обучена на фреймворке глубокого обучения PaddlePaddle и демонстрирует выдающиеся возможности в таких задачах, как понимание текста, генерация, рассуждения и кодирование. Модель использует инновационный мультимодальный гетерогенный метод предварительного обучения MoE, который эффективно улучшает ее общие способности за счет совместного обучения на текстовых и визуальных модальностях, показывая выдающиеся результаты в следовании инструкциям и запоминании мировых знаний.
Преимущества
- Эффективная архитектура MoE с 300 млрд общих параметров.
- Активирует только 47 млрд параметров на токен для эффективности.
- Выдающаяся производительность в задачах рассуждений и кодирования.
Недостатки
- Более высокая цена вывода по сравнению с меньшими моделями.
- Требует понимания архитектуры MoE для оптимизации.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает исключительные возможности ИИ с вычислительной эффективностью благодаря своей инновационной архитектуре MoE, что делает ее идеальной для корпоративных приложений, требующих как мощности, так и экономичности.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 использует передовую архитектуру MoE с 671 млрд общих параметров, улучшенную методами обучения с подкреплением от DeepSeek-R1. Эта последняя версия достигает результатов, превосходящих GPT-4.5 в математических и кодовых оценках, со значительными улучшениями в вызове инструментов, ролевых играх и повседневных беседах.
DeepSeek-V3: Производительность, улучшенная обучением с подкреплением
Новая версия DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) использует ту же базовую модель, что и предыдущая DeepSeek-V3-1226, с улучшениями, внесенными только в методы пост-обучения. Новая модель V3 включает методы обучения с подкреплением из процесса обучения модели DeepSeek-R1, значительно повышая ее производительность в задачах рассуждений. Она достигла результатов, превосходящих GPT-4.5 в оценочных наборах, связанных с математикой и кодированием. Кроме того, модель продемонстрировала заметные улучшения в вызове инструментов, ролевых играх и повседневных беседах.
Преимущества
- Массивная архитектура MoE с 671 млрд параметров.
- Методы обучения, улучшенные обучением с подкреплением.
- Превосходит GPT-4.5 в математических и кодовых тестах.
Недостатки
- Очень большая модель, требующая значительных вычислительных ресурсов.
- Может быть избыточной для простых разговорных задач.
Почему нам это нравится
- Она представляет собой вершину возможностей рассуждений с улучшениями обучения с подкреплением, что делает ее идеальной для сложных математических и кодовых задач.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B обладает уникальной двухрежимной архитектурой, поддерживающей как режим мышления для сложных рассуждений, так и немыслящий режим для эффективного диалога. С 235 млрд общих параметров и 22 млрд активированных, она превосходно справляется с творческим письмом, ролевыми играми, возможностями агентов и поддерживает более 100 языков с превосходной многоязычной производительностью.
Qwen3-235B-A22B: Мощный двухрежимный механизм рассуждений
Qwen3-235B-A22B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen, отличающаяся архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) с 235 млрд общих параметров и 22 млрд активированных параметров. Эта модель уникально поддерживает бесшовное переключение между режимом мышления (для сложных логических рассуждений, математики и кодирования) и немыслящим режимом (для эффективного, общего диалога). Она демонстрирует значительно улучшенные возможности рассуждений, превосходное соответствие человеческим предпочтениям в творческом письме, ролевых играх и многоходовых диалогах. Модель превосходно справляется с возможностями агентов для точной интеграции с внешними инструментами и поддерживает более 100 языков и диалектов с сильным многоязычным следованием инструкциям и возможностями перевода.
Преимущества
- Уникальная двухрежимная архитектура для универсальных приложений.
- Превосходные возможности творческого письма и ролевых игр.
- Отличные возможности агентов с интеграцией инструментов.
Недостатки
- Более высокий ценовой уровень на платформе SiliconFlow.
- Сложная двухрежимная система может потребовать времени на освоение.
Почему нам это нравится
- Ее инновационная двухрежимная архитектура и исключительные многоязычные возможности делают ее идеальным выбором для глобальных приложений, требующих как творческого, так и аналитического интеллекта.
Сравнение моделей Baidu AI
В этой таблице мы сравниваем ведущие модели Baidu и связанные с ними модели ИИ 2026 года, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами. ERNIE-4.5-300B-A47B предлагает лучший баланс эффективности и мощности благодаря своей архитектуре MoE. DeepSeek-V3 обеспечивает превосходные возможности рассуждений, улучшенные обучением с подкреплением. Qwen3-235B-A22B превосходно справляется с многоязычными приложениями благодаря своей инновационной двухрежимной системе. Это сравнение поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных требований к ИИ.
| Рейтинг | Модель | Разработчик | Архитектура | Цены SiliconFlow | Ключевое преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ERNIE-4.5-300B-A47B | Baidu | MoE (300B/47B) | $1.1/M токенов на вывод, $0.28/M на ввод | Эффективная архитектура MoE |
| 2 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-AI | MoE (671B) | $1.13/M токенов на вывод, $0.27/M на ввод | Превосходные возможности рассуждений |
| 3 | Qwen3-235B-A22B | Qwen | MoE (235B/22B) | $1.42/M токенов на вывод, $0.35/M на ввод | Двухрежимный многоязычный эксперт |
Часто задаваемые вопросы
Нашей главной рекомендацией на 2026 год является ERNIE-4.5-300B-A47B от Baidu, а также связанные с ней высокопроизводительные модели DeepSeek-V3 и Qwen3-235B-A22B. Эти модели были выбраны за их инновационные архитектуры MoE, исключительные возможности рассуждений и практическое применение в корпоративных средах.
На SiliconFlow ERNIE-4.5-300B-A47B предлагает конкурентоспособные цены: $1.1 за миллион выходных токенов и $0.28 за миллион входных токенов. DeepSeek-V3 имеет аналогичную цену $1.13/$0.27, в то время как Qwen3-235B-A22B позиционируется как премиум-вариант по цене $1.42/$0.35, что отражает ее передовые двухрежимные возможности и обширную многоязычную поддержку.