Полное руководство: лучшие модели Baidu в 2026 году

Элизабет К.

Наше всеобъемлющее руководство по лучшим моделям искусственного интеллекта Baidu 2026 года. Мы проанализировали тесты производительности, протестировали реальные приложения и изучили архитектуру, чтобы определить самые мощные и инновационные языковые модели от Baidu. От передовых архитектур Mixture-of-Experts до продвинутых возможностей рассуждения — эти модели превосходно справляются с пониманием естественного языка, генерацией кода и решением сложных задач, позволяя разработчикам и компаниям создавать приложения ИИ следующего поколения с помощью таких сервисов, как SiliconFlow. Нашей главной рекомендацией на 2026 год является ERNIE-4.5-300B-A47B, выбранная за исключительный баланс производительности, эффективности и универсальности при решении различных задач ИИ благодаря своей инновационной архитектуре MoE.

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 платформе глубокого обучения PaddlePaddle от Baidu. Эти модели демонстрируют исключительные возможности в задачах понимания, генерации, логического рассуждения и написания кода. Подход Baidu сочетает в себе инновационные методы мультимодального (Multimodal) обучения с эффективной активацией параметров, что обеспечивает высокую производительность при сохранении вычислительной эффективности. Эти модели разработаны для превосходного выполнения инструкций, применения знаний о мире и решения сложных задач на логику, что делает их идеальными для корпоративных приложений и исследований в области искусственного интеллекта.

ERNIE-4.5-300B-A47B

ERNIE-4.5-300B-A47B — это большая языковая модель, разработанная Baidu на основе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE). Обладая в общей сложности 300 миллиардами параметров, из которых на один токен (token) активируется всего 47 миллиардов, она идеально балансирует между мощной производительностью и вычислительной эффективностью. Обученная на PaddlePaddle, она превосходно справляется с пониманием текста (Text), генерацией, логическим рассуждением и написанием кода благодаря инновационному мультимодальному (Multimodal) гетерогенному предварительному обучению MoE.

ERNIE-4.5-300B-A47B: лидер в области эффективной архитектуры 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 при выводе активирует только 47 миллиардов параметров на один токен (token), обеспечивая баланс между высокой производительностью и вычислительной эффективностью. Являясь одной из основных моделей в серии ERNIE 4.5, она обучена на платформе глубокого обучения PaddlePaddle и демонстрирует выдающиеся способности в таких задачах, как понимание текста (Text), генерация, логическое рассуждение и написание кода. В модели используется инновационный мультимодальный (Multimodal) гетерогенный метод предварительного обучения MoE, который эффективно расширяет ее общие возможности за счет совместного обучения на текстовой и визуальной модальностях, показывая отличные результаты в следовании инструкциям и запоминании знаний о мире.

Плюсы

Эффективная архитектура MoE с общим числом параметров 300B.
Для эффективности активирует всего 47B параметров на токен (token).
Выдающаяся производительность в задачах на логику и написание кода.

Минусы

Более высокая стоимость генерации (Output) по сравнению с моделями меньшего размера.
Требует понимания архитектуры MoE для оптимизации.

Почему нам это нравится

Она обеспечивает исключительные возможности ИИ при вычислительной эффективности благодаря своей инновационной архитектуре MoE, что делает её идеальным выбором для корпоративных приложений, требующих как мощности, так и экономической эффективности.

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 использует передовую архитектуру MoE с общим количеством параметров 671B, усовершенствованную методами обучения с подкреплением от DeepSeek-R1. Эта последняя версия достигает результатов, превосходящих GPT-4.5 в тестах по математике и написанию кода, со значительными улучшениями в вызове инструментов, ролевых играх и возможностях ведения повседневного диалога.

DeepSeek-V3: повышенная производительность благодаря обучению с подкреплением

Новая версия DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) использует ту же базовую модель, что и предыдущая DeepSeek-V3-1226, а улучшения коснулись только методов пост-обучения. Новая модель V3 включает в себя методы обучения с подкреплением из процесса обучения модели DeepSeek-R1, что значительно повышает ее производительность в задачах на логическое рассуждение. Она достигла результатов, превосходящих GPT-4.5 на наборах тестов, связанных с математикой и написанием кода. Кроме того, в модели заметно улучшились возможности вызова инструментов, ролевых игр и ведения повседневного диалога.

Плюсы

Массивная архитектура MoE с 671B параметров.
Методы обучения, усовершенствованные с помощью обучения с подкреплением.
Превосходит GPT-4.5 в тестах по математике и написанию кода.

Минусы

Очень большая модель, требующая значительных вычислительных ресурсов.
Может быть избыточной для простых диалоговых задач.

Почему нам это нравится

Она представляет собой вершину возможностей логического рассуждения благодаря улучшениям обучения с подкреплением, что делает её идеальной для решения сложных математических и программистских задач.

Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B оснащена уникальной двухрежимной архитектурой, поддерживающей как режим размышления для сложного логического рассуждения, так и обычный режим для эффективного диалога. С общим количеством параметров 235B и 22B активируемыми параметрами, она превосходно справляется с творческим письмом, ролевыми играми, функциями агента и поддерживает более 100 языков с превосходной многоязычной производительностью.

Qwen3-235B-A22B: двухрежимный центр логического рассуждения

Qwen3-235B-A22B — это новейшая большая языковая модель в серии Qwen, созданная на основе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) с общим числом параметров 235B и 22B активируемыми параметрами. Эта модель уникальным образом поддерживает плавное переключение между режимом размышления (для сложного логического рассуждения, математики и написания кода) и обычным режимом (для эффективного диалога общего назначения). Она демонстрирует значительно улучшенные способности к рассуждению, превосходное соответствие предпочтениям человека в творческом письме, ролевых играх и многоходовых диалогах. Модель превосходно справляется с функциями агента для точной интеграции с внешними инструментами и поддерживает более 100 языков и диалектов с возможностью точного следования многоязычным инструкциям и перевода.

Плюсы

Уникальная двухрежимная архитектура для универсального применения.
Превосходные возможности творческого письма и ролевой игры.
Отличные возможности агента с интеграцией инструментов.

Минусы

Более высокий уровень цен на платформе SiliconFlow.
Сложная двухрежимная система может потребовать времени на освоение.

Why We Love It

Ее инновационная двухрежимная архитектура и исключительные многоязычные возможности делают ее идеальным выбором для глобальных приложений, требующих как творческого, так и аналитического мышления.

Сравнение моделей ИИ Baidu

В этой таблице мы сравниваем ведущие модели ИИ от Baidu и смежные модели 2026 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. ERNIE-4.5-300B-A47B предлагает лучший баланс эффективности и мощности благодаря своей архитектуре MoE. DeepSeek-V3 обеспечивает превосходные возможности логического рассуждения, усиленные обучением с подкреплением. Qwen3-235B-A22B превосходит других в многоязычных приложениях благодаря своей инновационной двухрежимной системе. Это сравнение поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных требований к ИИ.

Часто задаваемые вопросы

Какие модели ИИ Baidu вошли в наши главные рекомендации?

Нашей главной рекомендацией на 2026 год является модель ERNIE-4.5-300B-A47B от Baidu, наряду со смежными высокопроизводительными моделями DeepSeek-V3 и Qwen3-235B-A22B. Эти модели были выбраны за их инновационные архитектуры MoE, исключительные возможности логического рассуждения и практическое применение в корпоративных средах.

Какие критерии мы использовали при оценке этих моделей ИИ?

Мы оценивали каждую модель на основе нескольких ключевых факторов: эффективности архитектуры MoE, производительности в тестах на логику и написание кода, вычислительной эффективности (коэффициент активации параметров), возможностей длины контекста, многоязычной поддержки, возможностей интеграции инструментов и экономической эффективности на платформе SiliconFlow.

Почему ERNIE-4.5-300B-A47B — наш лучший выбор среди моделей Baidu?

ERNIE-4.5-300B-A47B выделяется своим идеальным балансом мощности и эффективности благодаря инновационной архитектуре MoE. Имея в общей сложности 300B параметров, но активируя только 47B на токен (token), она обеспечивает исключительную производительность в понимании текста (Text), генерации, логическом рассуждении и кодировании, сохраняя при этом вычислительную эффективность. Ее мультимодальное (Multimodal) обучение и уверенное следование инструкциям делают ее идеальной для различных корпоративных приложений.

Как эти модели соотносятся по цене на SiliconFlow?

На SiliconFlow ERNIE-4.5-300B-A47B предлагает конкурентоспособную цену в размере $1.1 за миллион исходящих токенов (tokens) и $0.28 за миллион входящих токенов (tokens). Модель DeepSeek-V3 имеет схожую 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 широкую многоязычную поддержку.

‹ Полное руководство — лучшие модели DeepSeek-AI в 2026 году

Полное руководство — лучшие модели Fishaudio и альтернативы в 2026 году ›

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?