Investing.com — 바이두가 ERNIE 4.5 AI 모델 시리즈를 오픈 소스로 공개하여 Apache 2.0 라이선스 하에 글로벌 AI 커뮤니티에서 연구 및 개발에 사용할 수 있게 되었다고 공식 발표했다.

ERNIE 4.5 제품군은 470억 개 및 30억 개의 활성 매개변수를 가진 MoE(Mixture-of-Experts) 모델부터 3억 개의 파라미터를 가진 밀집 모델까지 10가지의 다양한 변형을 포함한다. 이 제품군 중 가장 큰 모델은 총 4,240억 개의 매개변수를 포함한다.

바이두의 이번 조치는 알리바바의 Qwen 모델 및 DeepSeek의 R1 및 V3 모델을 포함하여 다른 중국 기술 대기업의 유사한 오픈 소스 릴리스에 따른 것이다.

바이두는 ERNIE 4.5 제품군의 세 가지 주요 혁신 사항으로 멀티모달 이기종 MoE 사전 훈련, 확장 효율적인 인프라 및 양식별 사후 훈련을 강조했다. 이러한 혁신을 통해 모델은 텍스트와 시각 정보를 효과적으로 처리할 수 있다.

바이두가 제공한 벤치마크 결과에 따르면 ERNIE-4.5-300B-A47B-Base 모델은 주요 기능 범주에서 28개 벤치마크 중 22개에서 DeepSeek-V3-671B-A37B-Base보다 성능이 우수하다. 약 70%의 매개변수를 가진 소형 ERNIE-4.5-21B-A3B-Base 모델은 여러 수학 및 추론 벤치마크에서 Qwen3-30B보다 성능이 뛰어나다.

멀티모달 기능에서 ERNIE-4.5-VL-424B-A47B 모델은 특히 MathVista 및 MMMU와 같은 어려운 작업에 대한 "사고 모드"에서 다양한 평가 벤치마크에서 강력한 성능을 보여준다.

바이두는 이러한 모델로 작업하는 개발자를 지원하기 위해 미세 조정 및 정렬을 위한 ERNIEKit와 효율적인 모델 배포를 위한 FastDeploy의 두 가지 툴킷을 출시했다. 이 모델은 PaddlePaddle 프레임워크를 사용하여 훈련되었지만 PyTorch 호환 형식으로도 제공된다.

바이두의 새로운 오픈 소스 진출은 전 세계적으로 그리고 국내적으로 AI 경쟁이 최고조에 달한 시기에 이루어졌다. 바이두 ADR은 월요일 오후 늦게 0.8% 하락했다.

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