終極指南 - 2026年最佳百度模型

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年最佳百度人工智慧模型的全面指南。我們分析了性能基準、測試了實際應用，並檢視了架構，以找出百度最強大且最具創新性的語言模型。從尖端的混合專家（Mixture-of-Experts）架構到先進的推理能力，這些模型在自然語言理解、程式碼生成和複雜問題解決方面表現優異，使開發人員和企業能夠透過 SiliconFlow 等服務建立下一代人工智慧應用程式。我們 2026 年的首選推薦是 ERNIE-4.5-300B-A47B，因其創新的 MoE 架構在處理多樣化 AI 任務時，於性能、效率和多功能性之間取得了卓越的平衡而獲選。

什麼是百度 AI 語言模型？

百度 AI 語言模型是使用混合專家（MoE）等先進架構開發，並在百度的飛槳（PaddlePaddle）深度學習框架上訓練而成的複雜大型語言模型。這些模型在文字理解、生成、推理和程式編寫任務中展現出卓越的能力。百度的方法將創新的多模態（Multimodal）訓練方法與高效的參數啟用相結合，在保持運算效率的同時實現了強大的效能。這些模型旨在於指令遵循、世界知識應用以及複雜推理任務中脫穎而出，使其成為企業應用和 AI 研究的理想選擇。

ERNIE-4.5-300B-A47B

ERNIE-4.5-300B-A47B 是百度基於混合專家（MoE）架構開發的大型語言模型。它擁有 3000 億的總參數，但每個 token 僅啟用 4700 億參數，完美地平衡了強大效能與運算效率。該模型在飛槳上訓練而成，透過創新的多模態（Multimodal）異構 MoE 預訓練，在文字理解、生成、推理和程式編寫方面表現優異。

ERNIE-4.5-300B-A47B：高效 MoE 架構的領導者

ERNIE-4.5-300B-A47B 是百度基於混合專家（MoE）架構開發的大型語言模型。該模型共有 3000 億參數，但在推理過程中每個 token 僅啟用 470 億參數，從而平衡了強大的效能與運算效率。作為 ERNIE 4.5 系列的核心模型之一，它在飛槳深度學習框架上進行訓練，並在文字理解、生成、推理和程式編寫等任務中展現出傑出的能力。該模型採用創新的多模態（Multimodal）異構 MoE 預訓練方法，透過文字和視覺模態的聯合訓練，有效提升了其綜合能力，在指令遵循和世界知識記憶方面展現出顯著的成果。

優點

具有 300B 總參數的高效 MoE 架構。
每個 token 僅啟用 47B 參數以提高效率。
在推理和程式編寫任務中表現優異。

缺點

與較小的模型相比，Output 定價較高。
需要瞭解 MoE 架構以進行優化。

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 採用先進的 MoE 架構，擁有 671B 總參數，並透過來自 DeepSeek-R1 的強化學習技術進行了增強。這個最新版本在數學和程式編寫評估上的得分超過了 GPT-4.5，並在工具調用、角色扮演和日常對話能力方面有顯著提升。

DeepSeek-V3：強化學習增強效能

新版本的 DeepSeek-V3（DeepSeek-V3-0324）採用與之前的 DeepSeek-V3-1226 相同的基底模型，僅對訓練後方法進行了改進。新的 V3 模型融入了 DeepSeek-R1 模型訓練過程中的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的效能。它在與數學和程式編寫相關的評估集上取得了超越 GPT-4.5 的分數。此外，該模型在工具調用、角色扮演和日常對話能力方面也有顯著的進步。

優點

擁有 671B 龐大參數的 MoE 架構。
強化學習增強的訓練方法。
在數學和程式編寫基準測試中超越 GPT-4.5。

缺點

體積非常庞大的模型，需要大量的運算資源。
對於簡單的對話任務來說可能大材小用。

Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B 具有獨特的雙模式架構，同時支援用於複雜推理的思考模式，以及用於高效對話的非思考模式。它擁有 235B 總參數，啟用了 22B 參數，在創意寫作、角色扮演、Agent 能力方面表現優異，並支援 100 多種語言，具有卓越的多語言效能。

Qwen3-235B-A22B：雙模式推理強者

Qwen3-235B-A22B 是通義千問系列中最新的大型語言模型，採用混合專家（MoE）架構，擁有 235B 總參數，啟用了 22B 參數。該模型獨特地支援在思考模式（用於複雜邏輯推理、數學和程式編寫）與非思考模式（用於高效、通用的對話）之間無縫切換。它展現出顯著增強的推理能力，在創意寫作、角色扮演和多輪對話中具有更優異的人類偏好對齊。該模型在與外部工具精準整合的 Agent 能力方面表現出色，並支援 100 多種語言和方言，具有強大的多語言指令遵循和翻譯能力。

優點

獨特的雙模式架構，適用於多種應用場景。
卓越的創意寫作與角色扮演能力。
出色的 Agent 能力與工具整合。

缺點

在 SiliconFlow 平台上的定價層級較高。
複雜的雙模式系統可能需要一定的學習曲線。

百度 AI 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的百度及相關 AI 模型，每款模型都各具獨特優勢。ERNIE-4.5-300B-A47B 憑藉其 MoE 架構在效率與效能之間取得了最佳平衡。DeepSeek-V3 提供了透過強化學習增強的卓越推理能力。Qwen3-235B-A22B 則憑藉其創新的雙模式系統在多語言應用中脫穎而出。此比較可幫助您為特定的 AI 需求選擇合適的模型。

常見問題

哪些百度 AI 模型入選了我們的首選推薦？

我們在 2026 年的首選推薦是百度的 ERNIE-4.5-300B-A47B，以及相關的高效能模型 DeepSeek-V3 和 Qwen3-235B-A22B。選擇這些模型是因為它們創新的 MoE 架構、卓越的推理能力以及在企業環境中的實用應用。

我們在評估這些 AI 模型時使用了哪些標準？

我們根據以下幾個關鍵因素對每個模型進行了評估：MoE 架構效率、推理和程式編寫基準測試的表現、運算效率（參數啟用率）、上下文長度能力、多語言支援、工具整合能力，以及在 SiliconFlow 平台上的成本效益。

為什麼 ERNIE-4.5-300B-A47B 是我們首選的百度模型？

ERNIE-4.5-300B-A47B 憑藉其創新的 MoE 架構，在效能與效率之間達到了完美的平衡，因而脫穎而出。它擁有 300B 總參數，但每個 token 僅啟用 47B，在文字理解、生成、推理和程式編寫方面提供卓越效能的同時，還能保持運算效率。其多模態（Multimodal）訓練和強大的指令遵循能力使其成為多種企業應用的理想選擇。

這些模型在 SiliconFlow 上的定價如何比較？

在 SiliconFlow 上，ERNIE-4.5-300B-A47B 的定價極具競爭力，每百萬 output tokens 為 $1.1，每百萬 input tokens 為 $0.28。DeepSeek-V3 的定價與之相似，為 $1.13/$0.27，而 Qwen3-235B-A22B 則被定位為高階選擇，定價為 $1.42/$0.35，這反映了其先進的雙模式能力和廣泛的多語言支援。

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