ERNIE 5.0是百度团队发布的革命性统一多模态基础模型，首次在单一自回归框架内实现文本、图像、视频和音频的理解与生成。该模型采用超稀疏混合专家（MoE）架构和模态无关的路由机制，在保持高性能的同时显著提升计算效率。ERNIE 5.0通过统一训练范式、弹性部署能力和跨模态知识共享，解决了传统多模态模型的局限性。文章详细解析了其架构、预训练、后训练和评估方法，展示了在语言和视觉基准测试中的优异表现，为下一代通用AI奠定了基础。

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概述

百度ERNIE团队在2026年2月发布的ERNIE 5.0技术报告，介绍了一种革命性的统一多模态基础模型。该模型首次在单一自回归框架内实现了文本、图像、视频和音频的理解与生成能力，无需依赖模态特定的解码器。报告核心结论显示，ERNIE 5.0通过超稀疏混合专家（MoE）架构和模态无关的专家路由机制，在保持高性能的同时显著提升了计算效率。关键洞察包括：

• 统一训练范式：所有模态从零开始联合训练，避免了后期融合方法中的“能力跷跷板”问题。

• 弹性部署能力：通过弹性训练一次生成多个子模型，适应不同硬件和延迟约束。

• 跨模态知识共享：模态无关的路由机制使专家自发专业化，促进深层跨模态交互。

  以下章节将逐部分解析报告内容，帮助读者快速理解这一技术突破。

1. 引言

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传统多模态模型通常以文本为核心输出，限制了真正的多模态交互能力。ERNIE 5.0通过完全统一的框架解决了这一局限。其设计目标包括：原生支持多模态理解与生成、保持强单模态能力，并实现模型与数据规模的高效扩展。报告指出，ERNIE 5.0是首个公开披露的万亿参数级统一自回归模型，为下一代通用AI奠定了基础。

2. 架构

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ERNIE 5.0的核心架构基于超稀疏MoE设计，所有模态共享统一的“下一组令牌预测”目标。文本、图像、视频和音频被映射到共享令牌空间，并通过序列化处理。

2.1 统一自回归骨干与超稀疏MoE

异构模态在令牌语义和时间结构上差异显著，直接参数共享易导致优化不稳定。ERNIE 5.0通过统一优化目标（如文本的下一令牌预测、视觉的下一帧与尺度预测、音频的下一编解码预测）实现深度跨模态交互。MoE架构的专家激活率低于3%，在万亿参数规模下仍保持高效计算。

2.2 视觉建模

视觉处理采用双路径混合表示：CNN提取局部感知特征，ViT编码全局语义信息，再通过注意力机制融合。生成任务使用下一帧与尺度预测（NFSP）范式，将图像视为单帧视频，实现空间与时间维度的连贯建模。

2.3 音频建模

音频信号通过残差向量量化（RVQ）转换为分层令牌，第一令牌编码高层语义，后续令牌保留细节。深度自回归架构支持跨编解码维度的结构化预测。

3. 预训练

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预训练数据涵盖万亿级文本令牌和多模态实例，包括图像-文本、视频-文本等配对数据。训练采用分阶段策略，从8K上下文长度逐步扩展到128K，确保稳定性。

3.3 弹性训练：一次生成多模型

弹性训练是ERNIE 5.0的核心创新，支持深度、宽度和稀疏度的动态调整。一次训练即可生成不同规模的子模型，大幅降低部署成本。

表格1展示了预训练模型在语言基准测试中的表现，ERNIE 5.0在知识、推理、数学和编码任务中均领先基线模型。

表1：语言基准测试对比。ERNIE 5.0在知识密集型任务中优势显著，表明统一预训练有效整合了多语言事实知识。

4. 后训练

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后训练结合监督微调（SFT）和统一多模态强化学习（UMRL）。针对超稀疏MoE的挑战，报告提出了无偏回放缓冲区（U-RB）和多粒度重要性采样裁剪（MISC）等技术，稳定训练过程。

自适应提示强化学习（AHRL）为困难任务提供中间步骤提示，缓解稀疏奖励问题（图7）。

5. 基础设施

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训练基于PaddlePaddle，采用混合并行策略（张量、管道、专家并行），并利用FlashMask优化异构注意力计算。解耦架构将分词器与骨干网络部署于不同节点，提升多模态训练效率。

6. 评估

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6.1 语言基准测试

后训练的ERNIE 5.0在知识、推理和指令遵循任务中表现均衡。如表2所示，其在多指令基准（如Multi-IF）上领先，表明后训练强化了复杂指令的理解能力。

表2：后训练模型在指令遵循任务中的对比。ERNIE 5.0在多指令场景下优势明显。

6.2 视觉基准测试

ERNIE 5.0在视觉理解（如文档问答）和生成（如GenEval图像生成）任务中均具竞争力。表5显示，其图像生成质量与专业模型相当。

表5：图像生成能力对比。ERNIE 5.0在语义对齐和视觉细节上表现优异。

6.4 讨论

专家路由分析显示，尽管路由机制模态无关，但专家会自发形成专业化模式（图8）。弹性训练在减少25%路由时，解码速度提升15%以上，性能损失微小（表12）。

7. 结论总结

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ERNIE 5.0通过统一自回归框架和弹性训练范式，为多模态AI设立了新标准。其核心贡献在于：

• 架构创新：超稀疏MoE与模态无关路由实现了高效跨模态统一。

• 训练效率：一次预训练支持多场景部署，降低资源需求。

• 性能平衡：在文本、视觉和音频任务中均保持领先或竞争力。

  这一工作证明，统一训练是迈向下一代通用基础模型的可扩展路径。

​最后

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