终极指南 - 2026年最佳百度模型

伊丽莎白·C.

我们为您提供2026年最佳百度AI模型的全面指南。我们分析了性能基准，测试了实际应用，并研究了架构，以确定来自百度最强大且最具创新性的语言模型。从尖端的混合专家（MoE）架构到先进的推理能力，这些模型在自然语言理解、代码生成和复杂问题解决方面表现优异——使开发人员和企业能够利用 SiliconFlow 等服务构建下一代 AI 应用。我们对2026年的首推模型是 ERNIE-4.5-300B-A47B，因其凭借创新的 MoE 架构在处理多样化 AI 任务时，在性能、效率和通用性之间取得了卓越的平衡。

什么是百度 AI 语言模型？

百度 AI 语言模型是利用混合专家（MoE）等先进架构开发、并在百度的飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架上训练出来的复杂大语言模型。这些模型在文本理解、生成、推理和编程任务中展示出卓越的能力。百度的构建方法将创新的多模态（Multimodal）训练方法与高效的参数激活结合起来，在保持计算效率的同时实现了强大的性能。这些模型旨在在指令遵循、世界知识应用和复杂推理任务中表现出色，是企业应用和 AI 研究的理想选择。

ERNIE-4.5-300B-A47B

ERNIE-4.5-300B-A47B 是百度基于混合专家（MoE）架构开发的大语言模型。它拥有 3000 亿的总参数，但每个 token 仅激活 470 亿参数，完美平衡了强大的性能与计算效率。它在飞桨上训练而成，通过创新的多模态（Multimodal）异构 MoE 预训练，在文本理解、生成、推理和编程方面表现卓越。

ERNIE-4.5-300B-A47B：高效 MoE 架构的领跑者

ERNIE-4.5-300B-A47B 是百度基于混合专家（MoE）架构开发的大语言模型。该模型总共拥有 3000 亿参数，但在推理过程中每个 token 仅激活 470 亿参数，从而在强大的性能与计算效率之间取得了平衡。作为文心一言 4.5 系列的核心模型之一，它在飞桨深度学习框架上进行训练，并在文本理解、生成、推理和编程等任务中展现出卓越的能力。该模型采用创新的多模态（Multimodal）异构 MoE 预训练方法，通过在文本和视觉模态上的联合训练，有效增强了其综合能力，在指令遵循和世界知识记忆方面表现出显著的效果。

优点

高效的 MoE 架构，拥有 300B 总参数。
每个 token 仅激活 47B 参数，极具效率。
在推理和编程任务中表现优异。

缺点

与较小模型相比，Output 定价较高。
需要理解 MoE 架构以进行优化。

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 采用了先进的 MoE 架构，总参数量达 671B，并融合了来自 DeepSeek-R1 的强化学习技术。这一最新版本在数学和编程评估中的得分超越了 GPT-4.5，在工具调用、角色扮演和日常对话能力方面也有显著提升。

DeepSeek-V3：强化学习赋能超强性能

新版本的 DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) 采用了与此前 DeepSeek-V3-1226 相同的基座模型，仅在训练后（post-training）阶段进行了改进。新的 V3 模型融入了来自 DeepSeek-R1 模型训练过程中的强化学习技术，显著增强了其在推理任务上的表现。它在与数学和编程相关的评估集上取得了超越 GPT-4.5 的成绩。此外，该模型在工具调用、角色扮演和日常对话能力方面也有了显著的提升。

优点

超大规模 671B 参数的 MoE 架构。
强化学习增强的训练方法。
在数学和编程基准测试中超越 GPT-4.5。

缺点

模型体量庞大，需要巨大的计算资源。
对于简单的对话任务来说可能大材小用。

Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B 拥有独特的双模式架构，既支持用于复杂推理的思考模式，也支持用于高效对话的非思考模式。该模型总参数量为 235B，激活参数为 22B，在创意写作、角色扮演、智能体（agent）能力方面表现优异，并支持 100 多种语言，具有卓越的多语言性能。

Qwen3-235B-A22B：双模式推理强力引擎

Qwen3-235B-A22B 是通义千问（Qwen）系列的最新大语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数量为 235B，激活参数为 22B。该模型独具特色，支持在思考模式（适用于复杂的逻辑推理、数学和编程）和非思考模式（适用于高效、通用的日常对话）之间进行无缝切换。它展现出了显著增强的推理能力，在创意写作、角色扮演和多轮对话中具有更优的人类偏好对齐度。该模型在智能体（agent）能力方面表现出色，能够与外部工具精准集成，并支持 100 多种语言和方言，具有强大的多语言指令遵循和翻译能力。

优点

独特的双模式架构，适用于多种应用场景。
卓越的创意写作和角色扮演能力。
出色的工具集成与智能体（agent）能力。

缺点

在 SiliconFlow 平台上属于较高的价格档位。
复杂的双模式系统可能需要一定的学习成本。

百度 AI 模型对比

在此表格中，我们对比了 2026 年领先的百度及相关 AI 模型，每个模型都有其独特的优势。ERNIE-4.5-300B-A47B 凭借其 MoE 架构在效率与性能之间实现了最佳平衡。DeepSeek-V3 提供了由强化学习增强的卓越推理能力。Qwen3-235B-A22B 凭借其创新的双模式系统在多语言应用中脱颖而出。此对比可帮助您根据具体的 AI 需求选择最合适的模型。

常见问题解答

有哪些百度 AI 模型入选了我们的热门推荐？

我们针对 2026 年的首要推荐是来自百度的 ERNIE-4.5-300B-A47B，以及相关的高性能模型 DeepSeek-V3 和 Qwen3-235B-A22B。这些模型因其创新的 MoE 架构、卓越的推理能力以及在企业环境中的实用价值而被选中。

我们在评估这些 AI 模型时使用了哪些标准？

我们基于以下几个关键维度对每个模型进行了评估：MoE 架构的效率、在推理和编程基准测试中的表现、计算效率（参数激活比例）、上下文长度能力、多语言支持、工具集成能力以及在 SiliconFlow 平台上的性价比。

为什么 ERNIE-4.5-300B-A47B 是我们首选的百度模型？

ERNIE-4.5-300B-A47B 凭借其创新的 MoE 架构，在性能和效率之间实现了完美平衡，因而脱颖而出。它拥有 300B 总参数，但每个 token 仅激活 47B 参数，在保持计算效率的同时，在文本理解、生成、推理和编程方面均能提供卓越的性能。其多模态（Multimodal）训练和强大的指令遵循能力使其成为各种企业应用的理想选择。

这些模型在 SiliconFlow 上的定价对比如何？

在 SiliconFlow 上，ERNIE-4.5-300B-A47B 具有极具竞争力的定价，每百万 output tokens 仅需 $1.1，每百万 input tokens 仅需 $0.28。DeepSeek-V3 的定价类似，为 $1.13/$0.27，而 Qwen3-235B-A22B 作为高端选项定位，价格为 $1.42/$0.35，这体现了其先进的双模式能力和广泛的多语言支持。

‹ 终极指南 - 2026年最佳 DeepSeek-AI 模型

终极指南 - 2026年最佳 Fishaudio 及替代模型 ›

准备好加速您的人工智能开发吗？