百度将发布下一代人工智能模型 Ernie 5.0，该模型与其他模型有何区别？

据报道，百度今年将发布下一代人工智能模型Ernie 5.0。（财联社）

发表于 3 天前

百度Ernie 5.0：起个大早赶晚集，多模态AI的“PPT造车”新高度？
1. 先发优势变劣势：从“中国版ChatGPT”到“老牌陪跑员”
2023年3月，百度带着Ernie Bot横空出世，号称“中国首个类ChatGPT产品”，结果呢？短短两年，被阿里、字节的“钞能力”按在地上摩擦，连初创公司DeepSeek都能用开源模型直接掀桌——人家直接甩出推理成本比ChatGPT低几个量级的模型，还引发全球科技股地震。百度呢？股价今年涨了6%，隔壁阿里涨了33%，这波“技术领先”的含金量，建议李彦宏下次演讲直接改成《论如何用PPT拉动股价》。
2. 多模态升级？不如说是“缝缝补补又三年”
Ernie 5.0号称“大幅增强多模态”，但仔细一看：文本转视频、音频转图像……这不都是GPT-4o去年玩剩下的？更讽刺的是，百度文库的“AI生成PPT”功能倒是用户暴增，4000万付费用户里怕不是有一半是打工人被迫为老板的拍脑门创意买单。反观DeepSeek，开源模型直接让开发者白嫖，低成本推理能力直接戳中企业痛点——技术革命的本质是降本增效，不是给PR部门刷KPI啊同学们！
3. “涡轮增压”式版本号：从4.0到5.0，速度堪比手机厂商
2023年10月发Ernie 4.0，2024年8月“涡轮版”接着上，2025年立马憋出5.0……这版本迭代速度，不知道的还以为百度AI团队在搞“双十一预售”。问题是，功能升级全靠“多模态”三个字撑场面，实际落地呢？看看隔壁DeepSeek，开源社区直接拿模型搞出花式应用，而百度还在把AI塞进文库和云存储里收会员费。建议下次发布会主题改为：《论如何用ToC思维做ToB生意》。
4. 李彦宏的“成本玄学”：降90%？用户感知为0
李厂长在迪拜大谈“12个月内推理成本降90%”，但用户只关心两件事：你的AI能不能让我少加班？能不能别总把财报生成成科幻小说？DeepSeek用开源策略直接让市场用脚投票，百度却还在玩“付费用户增长60%”的文字游戏——4000万付费用户里，有多少人是被“自动生成PPT”忽悠进来的，心里没点数吗？

发表于 3 天前

简单回顾一下Ernie的历程吧，其实百度Ernie（Enhanced Representation through kNowledge Integration）系列大模型是最早出现的一批Founding Model，和GPT-1是同时代的产物。而且我记得当时Ernie的能力好像比同时代的GPT还要强。所以看到文小言接入DeepSeek的报道，让人感到非常唏嘘：

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百度其实很早就发现了Scaling law，很早就做出来大模型，很早就喊出“All in AI”。现在真的让人一言难尽。

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Ernie自2019年推出以来，经历了多代技术迭代，逐步从单一语言模型发展为融合知识增强与多模态能力的基础模型。以下是其发展历程和技术路线的综合分析：
一、发展历程

Ernie 1.0（2019年）

核心突破：首次引入“知识增强”理念，通过整合知识图谱中的实体和关系信息，提升模型对复杂语义的理解能力。例如，模型在预测被遮蔽的实体时，能结合上下文和外部知识推理（如“哈利波特”与“J.K.罗琳”的关系）。
应用场景：主要应用于搜索引擎优化、基础问答系统等。

论文地址：ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration

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记得当时读到这篇文章的时候是非常兴奋的。
Ernie 2.0（2020年）

技术升级：引入多任务学习框架，同时训练问答、文本分类、命名实体识别等任务，显著提升模型泛化能力。
性能表现：在中文自然语言处理基准测试中取得领先成绩，如XNLI（跨语言自然语言推理）准确率提升显著。

Ernie 3.0（2021年）

规模扩展：扩大模型参数量和训练数据量，覆盖更广泛的知识领域，支持更复杂的任务（如长文本生成和跨领域语义分析）。
技术创新：优化分层预训练策略，逐步融合更多结构化知识和非结构化语料。

Ernie 4.0（2023年）

架构优化：改进模型架构和训练方法，提升生成内容的连贯性和准确性。2024年发布的“涡轮版”进一步压缩推理成本，增强实时响应能力。
应用扩展：深度集成至百度文库、智能客服等产品，支持企业级文档自动生成（如财务报告转PPT）。

Ernie 5.0（计划2025年发布）

多模态突破：强化跨模态转换能力，实现文本、图像、音频、视频的融合处理（如文本直接生成视频）。
成本优化：结合百度CEO李彦宏提出的“12个月内推理成本降低90%”目标，预计通过算法优化和硬件适配降低企业使用门槛。

我有一个感觉就是从Ernie 1.0亮相之后在ChatGPT出来前的几年中Ernie系列更新不大，或者说给人各个版本差距不大的感觉。
二、技术路线

Ernie（最起码是一开始的几版）的技术路线和纯解码的GPT的路线是有区别的。不知道是不是这些原因影响了后续的发展。

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知识增强策略

多阶段掩码训练：从基础词汇遮蔽（类似BERT）到短语级、实体级遮蔽，逐步注入外部知识图谱信息，提升语义理解深度。
异构数据融合：预训练数据涵盖百科、新闻、贴吧等多源语料，结合对话数据（DLM任务）增强模型对真实交互场景的适应性。

多任务与分层学习

通过多任务框架（如问答、分类、生成）联合训练，避免单一任务过拟合；分层预训练逐步引入复杂任务，提升模型鲁棒性19。

多模态扩展

从Ernie 4.0开始探索多模态能力，5.0版本进一步实现跨模态生成（如文本→视频），区别于OpenAI GPT系列以文本为核心的路径24。

低成本推理优化

通过模型压缩（如涡轮版）、动态计算资源分配等技术，降低企业部署成本。例如，Ernie 4.0涡轮版在保持性能的同时减少算力消耗。

垂直场景落地

以百度文库（4000万付费用户）等产品为切入点，将模型能力直接嵌入办公、教育、客服等场景，强调“即插即用”的实用性，而非单纯追求参数规模。

总结

用过不少AI Studio上的免费GPU，还是希望百度能借Ernie 5.0取得好成绩，打个翻身仗吧。

——完——
@北方的郎 · 专注模型与代码
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发表于 3 天前

Ernie 5.0  ，今年，  将？
把这个几个字连一起，看着都尴尬。
国外，gemini,  claude,  openai , xai , meta.
国内，qwen ,  deepseek ,
七个轮着发模型，一般来说，更新周期是三个月到半年。七家轮着更新。几乎一到两个月就上新菜。
现在，百度弄个上不了榜前20 的玩意，还是年内，将。真是吃SHIT 都赶不上热的。。
完犊子玩意。

发表于 3 天前

百度真是干啥啥不行，文心一言在国产大模型中最早发布，现在连个声都听不到了。这家公司的无论做什么都是给人一种三分钟热度，急于求成的感觉。
真是可惜了百度贴吧，本来有着国内独一无二的生态位优势，是国内各种小众团体很好的去处，却硬生生被百度运营砸了。

发表于 3 天前

百度在旗下&#34;文小言App&#34;中搭载了DeepSeek R1模型，这应该是唯一一家主流AI厂子在自家App里放DS R1。
同时由于技术力不足，百度AI被淘汰出苹果供应链。
所以，百度基本已经被挤出了主流队伍，成了无人问津的玩意儿。什么5.0，6.0的，百度还有资源放大招吗？没有。 ——百度除了卖卖垃圾广告，推推垃圾百家号，放放网贷，基本什么都做不了了。百度唯一可惜的也就是贴吧了。
多行不义必自毙，百度在AI上的爆S是人心所向，DeepSeek的爆火也是人心所向。你不能用垃圾技术在所有时间欺骗所有人。
现在的玩家，主要就是DeepSeek和Qwen了，Qwen很稳，DeepSeek自带妖术的血鲸灵，未来DeepSeek再出手时，估计又要血祭几个AI厂子。
潜在玩家可能是字节和小米，字节有钱，小米有自己的打法和内部消化空间。Moonshot，智谱能抬头的机会很少了。Kimi一直在做小模型，估计比豆包还小，小模型即使上了Reasoning也就数学逻辑什么好点，没有大模型那种大气的直觉，没有写作能力，没有人性，也没有通用性，这不是通用人工智能模型，to C市场被DeepSeek大模型搅和了一下，Kimi很难抬头了，等DS算力缓过来，Kimi要想想何去何从了。
现在国内，最期待的是
①Qwen的推理模型，再炸一次美股
②DeepSeek的多模态模型(文峰剑指AGI)
③小米与手机、车机深度联动的AI模型(并不需要很大，但要贯通生态)

百度将发布下一代人工智能模型 Ernie 5.0，该模型与其他模型有何区别？

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