【源力觉醒 创作者计划】ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 模型详解：部署、测试与 Qwen3 深度对比测评

【源力觉醒 创作者计划】ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 模型详解：部署、测试与 Qwen3 深度对比测评

前言

在人工智能与多模态技术迅猛发展的当下，大模型的研究与应用已成为科技领域的核心焦点。文心 4.5 系列于 2025 年 6 月 30 日开源，含 10 款模型，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 是其中多模态 MoE 大模型，总参数量 28B，激活参数量 3B，在跨模态等领域表现佳，可通过飞浆平台部署。后将其与 Qwen3-235B-A22B 模型从多维度测评对比，分析两者在生成速度、语言风格等方面的差异与适用场景，为模型了解与应用提供参考。

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ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 模型介绍

文心 4.5 系列模型于 2025 年 6 月 30 日正式开源。该系列共 10 款模型，涵盖激活参数规模为 47B 和 3B 的混合专家（MoE）模型，以及 0.3B 的稠密参数模型，总参数量最大可达 424B。模型及项目已完全开源至 Hugging Face、GitHub 和飞桨星河社区，权重遵循 Apache 2.0 协议，支持学术研究和产业应用。

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 便是文心 4.5 系列中的多模态 MoE 大模型。其总参数量为 28B，每个 Token 激活参数量为 3B。该模型基于 MoE 的 A47B 和 A3B 系列，凭借多模态异构 MoE 预训练、规模效率化基础设施及模态特定后训练三大技术创新，在跨模态理解与生成、长文本处理等领域表现卓越，适用于智能导览、视觉客服等多种场景。

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 部署

通过飞浆平台快速部署ERNIE-4.5-VL-28B-A3B模型，点击左侧导航栏，点击模型库可以针对所需模型进行指定搜索，也可以直接点击模型进行部署，此处选择ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle，点击进入部署页面

跳转模型详细页面之后，点击右上角快速开发按钮，之后点击使用模型创建新项目

进入代码执行页面之后，将自动生成的所有代码块进行删除

点击左侧项目，创建一个新的文件夹，并命名为 baidu

点击添加代码按钮，并通过ERNIEKit使用模型，添加完成之后点击运行全部，等待模型下载

# 首先请先安装aistudio-sdk库
!pip install --upgrade aistudio-sdk
# 使用aistudio cli下载模型
!aistudio download --model "PaddlePaddle/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle" --local_dir "baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle"
# 8K Sequence Length, SFT
!erniekit train "examples/configs/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle/sft/run_sft_8k.yaml"

当安装完成之后，页面会提示代码运行总时长和安装结束的时间，此时点击之前创建的baidu目录，可以看到里边多了一个文件夹，可以看到已经将模型相关文件成功加载

点击右上角的专业开发按钮，进入专业开发模式来继续进行安装对应版本的paddlepaddle深度学习框架和fastdeploy部署工具

专业开发支持两种操作环境，分别为VS Code和 JupyterLab，点击页面蓝色按钮即可进行切换，选择自己熟悉的风格进行操作

以JupyterLab环境为例进行操作，点击上方小+号 ，在代码文件中选择终端选项，点击之后自动添加终端页面

• VS Code环境打开终端的步骤为：点击左上角，选择终端，点击新建终端

根据官方文档如下图所示，为部署 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle 的最低参数要求

使用命令查看CUDA的版本：nvcc -V，同时也可以显示GPU的类型

参考官方文档进行对应的命令来安装，不同的GPU类型使用的相关命令不同

在配备 NVIDIA GPU 且已安装 CUDA 12.6 的环境中，通过 Python 安装指定版本的 PaddlePaddle 深度学习框架与 FastDeploy 部署工具库，优先采用官方源保障兼容性，同时搭配清华镜像源加速依赖包下载

# 安装 PaddlePaddle 工具库
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/# 安装 FastDeploy 工具库
python -m pip install fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-gpu-86_89/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

FastDeploy 快速部署服务

1. 在终端通过python 使用 FastDeploy 快速部署服务（注意：单卡部署至少需要 80GB 的 GPU 内存。）

python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \--model baidu/ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle \--port 8180 \--metrics-port 8181 \--engine-worker-queue-port 8182 \--max-model-len 32768 \--enable-mm \--reasoning-parser ernie-45-vl \--max-num-seqs 32

2. 平台提供了一键部署功能，可以直接在百度飞桨的ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型地址点击一键部署，方便快捷（两种部署方式二选一）

在弹出的小窗口中，参数默认，点击确定，进行FastDeploy的在线部署

在工作台额的部署页面中，可以看到已经部署成功的 FastDeploy 模型

点击详细之后，可以看到服务URL以及调用代码示例（支持两种调用方式）

将测试示例代码粘贴到本地进行测试运行

# pip install openai
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="2c9549c4cfb4578e1938c9737998d704aaf93862",base_url="https://api-sfj5h8t8l5d4q3i2.aistudio-app.com/v1"
)completion = client.chat.completions.create(model="default",temperature=0.6,messages=[{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}],stream=True
)for chunk in completion:if hasattr(chunk.choices[0].delta, "reasoning_content") and chunk.choices[0].delta.reasoning_content:print(chunk.choices[0].delta.reasoning_content, end="", flush=True)else:print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

模型测试使用

对ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle模型进行语言理解的测试使用查看能否准确的输出问题的结果

• 句子：“他冷得把外套都裹紧了，却还是觉得风像针一样扎在脸上，路边的小狗也蜷缩在角落发抖。”
• 请问：这句话通过哪些细节体现了“冷”？这些细节属于直接描述还是间接描述？为什么这样的表达比单纯说“天气很冷”更有效？

# pip install openai
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="2c9549c4cfb4578e1938c9737998d704aaf93862",base_url="https://api-sfj5h8t8l5d4q3i2.aistudio-app.com/v1"
)question = """
句子：“他冷得把外套都裹紧了，却还是觉得风像针一样扎在脸上，路边的小狗也蜷缩在角落发抖。”  
请问：这句话通过哪些细节体现了“冷”？这些细节属于直接描述还是间接描述？为什么这样的表达比单纯说“天气很冷”更有效？
"""completion = client.chat.completions.create(model="default",temperature=0.6,messages=[{"role": "user", "content": question}]
)print(completion.choices[0].message.content)

输出内容：

这句话通过以下细节体现了“冷”，且均属于**间接描述**：1. **“裹紧外套”**  通过人物主动采取的保暖动作，暗示寒冷程度已超出舒适范围，需通过物理行为应对。2. **“风像针一样扎在脸上”**  用**通感比喻**将风的触觉具象化为“针刺”，通过感官联觉强化寒冷的尖锐感，属于间接描写。3. **“小狗蜷缩发抖”**  通过动物在低温环境中的本能反应，侧面烘托寒冷程度，利用生物行为暗示环境恶劣。**为何比“天气很冷”更有效？**  - **多维度渲染**：直接陈述仅提供单一信息，而通过人物行为、比喻和动物反应，构建出立体的寒冷场景，增强画面感。  
- **代入感强化**：读者需通过“裹紧外套”“针刺感”“小狗发抖”等细节，主动联想寒冷情境，形成沉浸式体验，比抽象描述更具感染力。  
- **隐喻深化主题**：风如针刺、小狗蜷缩等细节，可能隐含人物内心的脆弱或环境的严酷，赋予文字更深层的情感或象征意义。  简言之，间接描写通过具象化细节，将抽象感受转化为可感知的场景，使文字更具文学性和感染力。

总结： 能精准捕捉文本细节（如 “裹紧外套”“风如针刺” 等隐含 “冷” 的线索），清晰区分直接描述与间接描述的差异，对文学表达效果的分析逻辑严谨、层次分明。

1. 细节捕捉能力：
   模型能精准识别句子中隐含 “冷” 的所有关键信息（包括人物动作、环境描写、动物反应），无遗漏或误判，体现了较强的语言理解与细节提取能力。
2. 概念区分能力：
   准确区分 “直接描述”（如 “天气很冷”）与 “间接描述”（通过具象场景暗示）的差异，并结合每个细节具体说明，逻辑清晰，体现了对语言表达逻辑的深刻理解。
3. 分析深度：
   不仅回答 “是什么”，还进一步解释 “为什么”—— 从文学手法（通感比喻）、读者体验（沉浸式联想）、深层意义（情感象征）等角度，分析间接描写的优势，展现了文学赏析与逻辑归纳能力，回答具有层次感和专业性。
4. 表达规范性：
   结构清晰（分点说明细节，单独分析优势），语言流畅，术语使用准确（如 “通感比喻”“多维度渲染”），符合书面表达规范。

文心4.5 VS Qwen3 测评

分析两款大模型在语言理解、逻辑推理、知识问答、代码能力、应用场景等方面的特点与差异。

通过飞浆模型体验场：https://aistudio.baidu.com/playground，可直观的对模型进行对比测试

• 选择模型配置时，需保持参数一致性，以保障内容输出的严谨性

语言理解

问题如下：

句子：“他明明看到桌上放着刚沏好的茶，却转身对妻子说‘家里没水了，我下去买瓶矿泉水’，妻子抬头看了看他，没说话，默默起身去厨房烧了壶水。”
请问：
句中 “他” 的话与实际情况是否矛盾？这种矛盾体现了他可能的真实想法是什么？
“妻子抬头看了看他，没说话” 这一行为包含哪些潜在含义？
这段对话没有直接说明人物的情绪或意图，却能让读者理解其中的潜台词，这种表达的妙处是什么？

输出内容：

• ERNIE-4.5-VL-28B-A3B模型

1. **矛盾性分析**  - **矛盾存在**：句子中“他明明看到桌上放着刚沏好的茶”与“说家里没水了，要下去买矿泉水”构成事实与话语的直接冲突。  - **真实意图**：这种矛盾可能暗示他有意回避喝茶的行为（如不想让妻子发现、身体不适需避免咖啡因等），或隐藏其他动机（如想制造“没水”的假象以掩盖其他行动，或试探妻子的反应）。2. **妻子行为的潜在含义**  - **质疑与隐忍**：妻子“抬头看了看他，没说话”可能包含三层解读：  ① 对丈夫异常言行的疑惑，但选择不直接质问，体现信任或避免冲突；  ② 观察到丈夫言行矛盾，但默认其逻辑（如认为丈夫情绪低落或另有隐情）；  ③ 通过行动（烧水）暗示“我明白但选择配合”，传递默契或无奈。  3. **表达的妙处**  - **留白与暗示**：未直接描写情绪或意图，却通过矛盾言行、妻子反应等细节，让读者自行拼凑人物心理，增强故事层次感。  - **人物立体化**：通过非语言细节（如烧水动作、沉默）暗示人物关系（如夫妻间的默契、隐忍），比直白对话更真实。  - **引发联想**：读者需推测矛盾背后的原因，使故事更具解读空间，符合“于无声处听惊雷”的文学效果。

• Qwen3-235B-A22B模型

1. **"他"的言行矛盾与真实心理分析**：- 矛盾性：存在明显矛盾。桌上"刚沏好的茶"直接证伪了"家里没水"的谎言。茶的存在意味着至少具备热水和水源，其行为逻辑存在断裂。- 潜在心理动机：* 对妻子准备的茶存在隐性抗拒（可能嫌茶品不佳/温度不适/暗示对妻子关怀的否定）* 试图通过物质消费（买矿泉水）建立个人决策权，暗示家庭关系中的控制欲* 用荒诞借口制造物理距离，可能预示即将发生的冲突或逃离场景* 对日常琐事积累的不满已到临界点，但选择非理性方式宣泄而非直接沟通2. **妻子沉默行为的多维解读**：- 认知层面：瞬间识破谎言却选择不揭穿，展现对丈夫行为模式的深度认知- 情感层面：* 长期关系中形成的防御机制（避免正面冲突）* 深层失望转化为行动上的否定（烧水行为暗示"你不需要我的准备"）* 用程序性动作（烧水）争取情绪缓冲时间- 关系权力结构：* 承认丈夫在家庭中的主导权（允许其维持表面合理性）* 以退为进的抗议策略（后续烧水行为构成无声反驳）* 展现传统性别角色中的忍让特质与现代女性自主意识的矛盾3. **潜台词表达的艺术价值**：- **戏剧张力构建**：通过细节错位（茶的存在与"没水"的宣言）制造认知失调，使日常场景产生悬疑感- **留白美学运用**：省略直接心理描写，迫使读者通过逻辑推演完成人物心理图谱的拼图- **社会关系映射**：展现中国式家庭特有的"非对称沟通"模式——用物质行为代替语言交流- **荒诞现实主义手法**：将婚姻危机具象化为生活琐事的悖论，使宏大命题获得可感知的载体- **多义性空间营造**：同一行为可作多重解读（妻子的沉默可能是妥协、冷战或绝望的开始），保持文本的开放性这种叙事策略的精妙之处在于：它通过精确的细节选择（"刚沏好的茶"的时间暗示、"转身说"的空间关系），将人物关系的复杂性编码为可解译的符号系统，使读者在无须作者介入的情况下，自主完成对人物心理、关系权力、社会文化等多维度的深度解读，这正是现代叙事文学"冰山理论"的经典实践。

评测维度	ERNIE-4.5-VL-28B-A3B	Qwen3-235B-A22B
回答满足度	满足需求，覆盖全部问题	满足需求，覆盖全部问题
生成速度	9.65 秒（较快）	37.04 秒（较慢）
消耗 tokens	887（较少）	1093（较多）
语言风格	简洁通俗，逻辑清晰	专业深入，文学性强
“他” 的矛盾解读	聚焦 “回避喝茶”“隐藏动机” 等基础逻辑	延伸至 “控制欲”“隐性抗拒”“非理性宣泄” 等深层心理
妻子行为含义	侧重 “疑惑”“默契”“无奈” 等情感层面	从 “认知 - 情感 - 权力结构” 三维分析
潜台词表达妙处	强调 “留白”“人物立体化” 等基础效果	上升到 “戏剧张力”“冰山理论”“社会映射” 等深度解读
核心优势	易懂性强，聚焦关系本质，效率高	分析维度广，细节解码准，理论深度足

逻辑推理

问题如下：

甲、乙、丙三人中，一人是教师，一人是医生，一人是程序员。已知：
甲比教师年龄大；
丙和医生不同岁；
医生比乙年龄小。
请回答：
（1）甲的职业是什么？
（2）三人的职业分别是什么？
（3）请写出推理步骤。

输出内容：

• ERNIE-4.5-VL-28B-A3B模型

### 推理步骤：1. **分析条件2：丙和医生不同岁**  这意味着丙不是医生（若丙是医生，则“丙和医生同岁”必然成立，与条件矛盾）。因此，**医生只能是甲或乙**。2. **分析条件3：医生比乙年龄小**  若乙是医生，则“医生（乙）比乙年龄小”不可能成立（乙不能比自己年龄小）。因此，**乙不是医生**。3. **结合步骤1和步骤2**  由于乙不是医生，且丙也不是医生（步骤1），**医生只能是甲**。4. **确定甲的职业**  甲是医生。5. **分析条件3（甲是医生）：医生比乙年龄小**  由此得出 **甲 < 乙**（甲的年龄小于乙）。6. **分析条件1：甲比教师年龄大**  甲 > 教师（教师的年龄小于甲）。7. **结合甲 < 乙和甲 > 教师，推导教师的身份**  若教师是乙，则“甲 > 教师（乙）”与“甲 < 乙”矛盾（甲不能同时大于和小于乙）。因此，**教师不能是乙**，只能是丙。8. **确定丙的职业**  丙是教师。9. **确定乙的职业**  剩余职业为程序员，因此**乙是程序员**。### 答案：1. **甲的职业是医生**  根据条件2和条件3，唯一符合逻辑的职业分配中，甲为医生。2. **三人的职业分别是**  - 甲：医生  - 乙：程序员  - 丙：教师  3. **验证条件**  - 条件1：甲（医生）比教师（丙）年龄大 → 符合逻辑。  - 条件2：丙和医生（甲）不同岁 → 符合逻辑。  - 条件3：医生（甲）比乙年龄小 → 符合逻辑。  所有条件均满足，推理结果正确。

• Qwen3-235B-A22B模型

（1）甲的职业是医生。  
（2）甲是医生，乙是程序员，丙是教师。  
（3）推理步骤如下：  **步骤1：确定医生的身份**  
- 条件2指出丙与医生不同岁，因此丙≠医生。  
- 条件3指出医生比乙年龄小，因此乙≠医生。  
- 剩余唯一可能是甲为医生。  **步骤2：分析甲（医生）与教师的年龄关系**  
- 条件1指出甲（医生）比教师年龄大，因此甲≠教师。  
- 教师只能是乙或丙。  **步骤3：排除乙为教师的可能性**  
- 条件3表明乙的年龄大于医生（甲），而条件1要求教师年龄小于甲。  
- 若乙为教师，则需满足甲＞乙（条件1）且乙＞甲（条件3），矛盾。  
- 因此乙≠教师，教师只能是丙。  **步骤4：确定剩余职业**  
- 甲是医生，丙是教师，剩余职业程序员只能由乙担任。  **验证条件：**  
- 条件1：甲（医生）年龄＞丙（教师），成立。  
- 条件2：丙（教师）与甲（医生）不同岁，成立。  
- 条件3：甲（医生）年龄＜乙（程序员），成立。  **最终答案：**  
（1）甲的职业是**医生**。  
（2）甲是**医生**，乙是**程序员**，丙是**教师**。

评测维度	ERNIE-4.5-VL-28B-A3B	Qwen3-235B-A22B
回答满足度	满足需求，完整回答职业及推理过程	满足需求，准确解答所有问题
生成速度	22.63 秒（较快）	64.86 秒（较慢）
消耗 tokens	1903（较少）	2233（较多）
语言风格	细致严谨，步骤拆分清晰	简洁直接，推理逻辑紧凑
推理步骤	分点逐步推导，每个条件分析后明确结论	按 “确定医生→分析教师→排除矛盾→确定剩余职业” 分步，逻辑链更集中
结论呈现	单独列出答案，附验证过程	结论与推理结合，验证条件简洁明了
优势特点	适合理解推理细节，步骤详尽易追溯	适合快速获取结论，逻辑高效简洁

知识问答

问题如下：

请详细解释：
（1）爱因斯坦的相对论中，“时间膨胀”效应的核心原理是什么？
（2）该效应在现实生活中有哪些实际应用（至少举2个例子）？
（3）如果一个人乘坐速度为0.9倍光速的飞船旅行1年（飞船时间），返回地球后，地球上过去了多少年（需写出大致计算逻辑）？

输出内容：

• ERNIE-4.5-VL-28B-A3B模型

### （1）时间膨胀效应的核心原理  
**核心原理**：时间膨胀是狭义相对论的核心现象之一，其本质源于**光速不变原理**和**相对性原理**的结合。  
- **相对性原理**：物理定律在所有惯性参考系中形式相同。  
- **光速不变原理**：真空中的光速 \( c \) 对所有惯性观察者均为常数，与光源或观察者的运动状态无关。  **时间膨胀的数学推导**：  
当物体以速度 \( v \) 相对于观察者运动时，运动物体的时间进程会变慢。设飞船参考系为 \( S' \)（运动参考系），地球参考系为 \( S \)（静止参考系），飞船上的时间为 \( \Delta t' \)（**proper time**，即运动物体自身测量的时间），地球上的时间为 \( \Delta t \)。根据洛伦兹变换，时间膨胀公式为：  
\[
\Delta t = \gamma \Delta t'
\]  
其中，洛伦兹因子 \( \gamma = \frac{1}{\sqrt{1 - v^2/c^2}} \)。当 \( v \) 接近光速时，\( \gamma \) 显著增大，导致地球时间 \( \Delta t \) 远大于飞船时间 \( \Delta t' \)。  **直观理解**：高速运动的物体内部时间流逝更慢，类似于“时间被压缩”。  ### （2）时间膨胀的实际应用  
**应用1：全球定位系统（GPS）**  
- **原理**：GPS卫星以约14,000 km/h（约0.000577c）的速度绕地球运行，且处于地球引力场较弱的区域。  
- **修正**：  - **狭义相对论效应**：卫星高速运动导致卫星时钟比地面时钟慢。  - **广义相对论效应**：卫星处于弱引力场中，时钟比地面时钟快。  - 综合修正后，卫星时钟每天需比地面时钟快约38微秒，否则定位误差会累积到数千米。  **应用2：粒子加速器中的粒子寿命延长**  
- **例子**：μ子（一种不稳定粒子）在地面实验室中平均寿命约 \( 2.2 \, \mu s \)，但高速运动的μ子（如加速器中）寿命显著延长，可被探测器捕获。  
- **解释**：高速运动的μ子因时间膨胀效应，自身经历的时间变慢，从而有更多机会衰变并被检测到。  ### （3）飞船旅行时间计算  
**问题设定**：飞船以 \( v = 0.9c \) 飞行1年（飞船时间），求地球时间。  **计算逻辑**：  
1. **确定飞船时间**：飞船参考系中，旅行时间 \( \Delta t' = 1 \, \text{年} \)。  
2. **计算洛伦兹因子 \( \gamma \)**：  \[\gamma = \frac{1}{\sqrt{1 - (0.9c)^2/c^2}} = \frac{1}{\sqrt{1 - 0.81}} = \frac{1}{\sqrt{0.19}} \approx 2.294\]  
3. **地球时间 \( \Delta t \)**：  \[\Delta t = \gamma \Delta t' \approx 2.294 \times 1 \, \text{年} \approx 2.29 \, \text{年}\]  **结论**：地球时间约为 **2.29年**，即飞船上的1年对应地球上的约2.29年。  ### 总结  
时间膨胀效应揭示了高速运动与时间的关系，其核心是相对论性时间延缓。实际应用如GPS和粒子加速器，均依赖对相对论效应的精确修正。若飞船以0.9c飞行1年，地球时间约为2.29年，体现了高速运动下时间相对性的深刻影响。

• Qwen3-235B-A22B模型

### （1）时间膨胀效应的核心原理**时间膨胀**（Time Dilation）是爱因斯坦狭义相对论中的一个核心现象，其核心原理基于以下两个基本假设：1. **光速不变原理**：在所有惯性参考系中，光在真空中的速度（$c \approx 3 \times 10^8 \, \text{m/s}$）是恒定的，与观察者或光源的运动状态无关。
2. **相对性原理**：物理定律在所有惯性参考系中形式相同，不存在绝对静止的参考系。**时间膨胀的推导逻辑**：  
假设一个“光子钟”由两面平行镜子组成，光子在镜子间垂直往返。当钟静止时，光子走过的路径是垂直的，周期为 $T_0 = \frac{2L}{c}$（$L$ 为镜子间距）。  
当钟以速度 $v$ 水平运动时，地面观察者看到光子走的是斜线路径（直角三角形斜边），路径长度变长。根据勾股定理，光子单程路径长度为 $\sqrt{L^2 + (vT/2)^2}$，而光速不变，因此总周期 $T$ 满足：  
$$
cT = 2\sqrt{L^2 + (vT/2)^2}
$$  
化简后得到：  
$$
T = \frac{T_0}{\sqrt{1 - \frac{v^2}{c^2}}}
$$  
即 **运动参考系中的时间流逝变慢**，时间膨胀因子为 $\gamma = \frac{1}{\sqrt{1 - v^2/c^2}}$。---### （2）时间膨胀的实际应用1. **全球定位系统（GPS）校正**  GPS卫星以约 $14,000 \, \text{km/h}$（约 $3.9 \, \text{km/s}$）绕地球运行，其原子钟因高速运动每天会比地面钟慢约 $7 \, \mu\text{s}$（微秒）。同时，卫星处于地球引力较弱的轨道，广义相对论效应使其钟每天快约 $45 \, \mu\text{s}$。综合效应需通过时间膨胀公式校正，否则GPS定位误差将每天累积约 $10 \, \text{km}$。2. **粒子加速器中的寿命延长**  高速运动的不稳定粒子（如μ子）寿命显著延长。例如，μ子静止寿命为 $2.2 \, \mu\text{s}$，但加速到 $0.99c$ 时，其寿命延长至约 $16 \, \mu\text{s}$（$\gamma \approx 7$），实验观测结果与理论预测完全一致。---### （3）飞船旅行的时间计算**问题**：飞船以 $v = 0.9c$ 旅行 $1$ 年（飞船时间），地球经过多少年？**计算逻辑**：  
根据时间膨胀公式：  
$$
\Delta t = \gamma \Delta t_0 = \frac{\Delta t_0}{\sqrt{1 - \frac{v^2}{c^2}}}
$$  
其中 $\Delta t_0 = 1$ 年，$v = 0.9c$，代入得：  
$$
\gamma = \frac{1}{\sqrt{1 - (0.9)^2}} = \frac{1}{\sqrt{1 - 0.81}} = \frac{1}{\sqrt{0.19}} \approx 2.294
$$  
因此，地球时间：  
$$
\Delta t \approx 2.294 \times 1 \, \text{年} \approx 2.29 \, \text{年}
$$**结果**：地球上大约过去了 **2.29年**。---### 总结1. **时间膨胀**源于光速不变和相对性原理，导致高速参考系中的时间流逝变慢。
2. **应用**包括GPS校正和粒子寿命延长。
3. **计算**表明，高速旅行者的时间流逝比地球慢，地球时间约为飞船时间的 $\gamma$ 倍。

评测维度	ERNIE-4.5-VL-28B-A3B	Qwen3-235B-A22B
回答满足度	满足需求，完整覆盖原理、应用及计算	满足需求，全面涵盖问题核心内容
生成速度	19.32 秒（较快）	55.32 秒（较慢）
消耗 tokens	1626（较少）	1880（较多）
语言风格	简洁严谨，侧重公式与逻辑推导	详细具体，结合实例辅助解释
核心原理阐释	直接基于光速不变和相对性原理，推导过程简洁	以 “光子钟” 为例具象化原理，推导步骤更细致
实际应用说明	分点列出 GPS 和粒子加速器应用，数据明确	补充 GPS 广义相对论效应细节，粒子寿命举例更具体
计算过程呈现	公式应用清晰，结果准确	公式推导与代入步骤完整，逻辑链更连贯
优势特点	效率高，核心信息提炼精准，适合快速理解	解释深入，实例生动，适合深入学习原理细节

代码能力

问题如下：

请用 Python 实现一个函数，输入一个整数（如 5），输出从 1 到该整数的所有奇数的平方列表。

示例： 输入：5 → 输出：[1, 9, 25]（即 1², 3², 5²）

要求： 处理输入为负数或零的情况（返回空列表）； 简要说明代码的循环和条件逻辑。

输出内容：

• ERNIE-4.5-VL-28B-A3B模型

为了实现从1到给定整数的所有奇数的平方列表，我们可以遵循以下步骤：1. **处理无效输入**：若输入整数小于等于0，直接返回空列表。
2. **生成奇数序列**：使用`range`函数生成从1到输入整数的所有奇数。
3. **计算平方值**：通过列表推导式遍历奇数并计算其平方。```python
def odd_squares(n):if n <= 0:return []return [i ** 2 for i in range(1, n + 1, 2)]
```**代码说明**：
- **条件判断**：`if n <= 0` 检查输入是否为非正数，若成立则返回空列表。
- **循环逻辑**：`range(1, n + 1, 2)` 生成从1开始、步长为2的序列，确保仅包含奇数。
- **列表推导式**：`[i ** 2 for i in ...]` 遍历每个奇数并计算其平方，形成结果列表。**示例验证**：
- 输入`5`时，生成序列`[1, 3, 5]`，平方后得到`[1, 9, 25]`。
- 输入负数或零时，直接返回空列表。

• Qwen3-235B-A22B模型

要解决这个问题，我们需要编写一个 Python 函数，其功能是：- 接收一个整数输入；
- 输出从 1 到该整数之间所有**奇数**的平方；
- 如果输入为负数或零，则返回一个空列表。---### ✅ 函数实现```python
def odd_squares(n):if n < 1:return []return [i ** 2 for i in range(1, n + 1, 2)]
```---### 🧠 逻辑说明#### 1. **输入验证（条件逻辑）**函数首先检查输入的整数 `n` 是否小于 1：- 如果 `n < 1`，说明输入为负数或零，此时直接返回空列表 `[]`；
- 否则，继续执行后续逻辑。#### 2. **生成奇数序列（循环逻辑）**使用 `range(1, n + 1, 2)` 生成从 1 到 `n`（包含）之间的所有奇数：- `1` 是起始值；
- `n + 1` 是终止值（因为 `range` 是左闭右开区间）；
- `2` 是步长，确保每次递增 2，从而只取奇数。例如：
- 当 `n = 5`，`range(1, 6, 2)` 生成 `[1, 3, 5]`；
- 当 `n = 6`，`range(1, 7, 2)` 生成 `[1, 3, 5]`，因为 6 是偶数，不影响最大奇数。#### 3. **计算平方（列表推导式）**使用列表推导式 `[i ** 2 for i in ...]` 对每个奇数 `i` 求平方，并将结果收集为一个列表。---### 🧪 示例测试```python
print(odd_squares(5))   # 输出: [1, 9, 25]
print(odd_squares(6))   # 输出: [1, 9, 25]
print(odd_squares(0))   # 输出: []
print(odd_squares(-3))  # 输出: []
print(odd_squares(1))   # 输出: [1]
```---### 📌 总结- 该函数通过简单的条件判断和 `range` 步长控制，高效地生成奇数序列；
- 使用列表推导式使代码简洁、易读；
- 能够正确处理负数、零等边界情况，确保输出符合预期。

评测维度	ERNIE-4.5-VL-28B-A3B	Qwen3-235B-A22B
回答满足度	满足需求，函数正确实现，边界情况处理到位	满足需求，代码准确，覆盖所有要求场景
生成速度	13.48 秒（较快）	40.4 秒（较慢）
消耗 tokens	1187（较少）	1401 （较多）
语言风格	简洁明了，聚焦代码逻辑说明	详细全面，含示例测试与总结
代码实现	条件判断用n <= 0，逻辑简洁直接	条件判断用n < 1，与前者等效，实现一致
逻辑说明	简要解释条件判断和 range 循环的作用	分点详解输入验证、序列生成、平方计算，更细致
优势特点	高效简洁，快速输出可用代码，适合直接使用	说明详尽，含测试示例，适合理解逻辑与学习

应用场景

问题如下：

场景：假设你是一家电商平台的客服AI，用户发来消息：
“我上周买的连衣裙今天刚到，试穿后发现尺码偏小（我拍的M码，实际像S码），而且袖口有一处脱线。我想换一件L码的，但是后天就要出差了，能来得及吗？”

请模拟客服回复，要求：

• 包含问题解决步骤（退换流程）；
• 回应用户的时间焦虑（能否赶在出差前收到）；
• 语气友好，符合客服沟通规范。

输出内容：

• ERNIE-4.5-VL-28B-A3B模型

亲爱的[用户昵称]，感谢您选择我们的平台购物！听到您收到的连衣裙尺码不合适且有质量问题，我们非常理解您的心情，一定会为您妥善处理。以下是退换货的具体步骤，以及针对您后天出差的时间安排建议：### **退换货流程**  
1. **申请处理**：请您登录我们的APP或网站，进入订单详情页，选择“申请退货”或“申请换货”，在备注中详细说明问题（如尺码偏小、袖口脱线），并上传商品照片作为凭证。  
2. **审核与寄回**：提交申请后，我们会在1-2个工作日内快速审核。审核通过后，您需将商品完好寄回（建议使用有追踪服务的快递，保留物流单号）。  
3. **换货发出**：我们收到退货后，会立即处理换货，并尽快发出新尺码的商品。通常整个流程需3-5天（含审核、物流等），但我们会优先为您加快处理。  ### **关于后天出差的时间安排**  
我们很理解您对时间安排的担忧——后天就要出差，时间确实比较紧张。从今天到后天，大约有2天时间，但退换货流程（如退货寄回、换货发出）通常需要3-5天，因此**可能无法在出差前收到换货**。  不过，请您放心，我们会全力为您争取时间：  
- **优先处理**：您的申请会被标记为“加急”，物流和审核流程会尽量加快。  
- **备用方案**：若时间实在紧张，您也可以先申请退款，等出差回来后重新下单L码，我们会全程跟进，确保您的权益不受影响。  无论您选择哪种方式，我们都会全程陪伴，有任何问题随时联系我们（如在线客服、电话等），我们会第一时间为您解决！希望您出差顺利，回来后能选到心仪的尺码~ 😊  ---  
**回复亮点**：  
- **清晰步骤**：分点说明流程，避免用户困惑。  
- **时间焦虑回应**：坦诚说明时间不可控，但提供加急和备用方案，体现同理心。  
- **友好语气**：使用“非常理解”“全力争取”“全程陪伴”等词汇，增强信任感。

• Qwen3-235B-A22B模型

**客服回复：**  您好，非常感谢您的反馈，也非常抱歉给您带来了不便。关于您提到的连衣裙尺码偏小和袖口脱线问题，我们会全力协助您处理，具体步骤如下：  1. **退换申请提交**  
请您登录账号后进入【订单详情】，点击【退换货】按钮，选择“尺码不合”和“质量问题”，并上传商品照片（含整体外观、水洗标及袖口脱线细节）。提交后我们会在1小时内优先审核。  2. **加急处理承诺**  
考虑到您后天需出差，我们已为您开启“极速换货通道”：  
- 审核通过后，仓库将优先发出L码连衣裙（预计**明天下午前发货**）；  
- 同时，我们会安排快递员**今晚或明早**上门取件回收原商品（无需您垫付运费）。  
新包裹将通过顺丰隔日达发出，确保您**最晚周四中午前签收**（出差前仍有充足时间）。  3. **备用方案保障**  
若因物流不可抗力导致延误，我们将：  
- 立即为您补偿20元无门槛券（可当场用于购买其他心仪商品）；  
- 或联系您协商先支付差价升级为同款L码现货（无需等待换货）。  请您放心，全程无需承担额外费用，所有操作都会以最快速度完成。目前L码库存充足，您可直接提交申请，我们即刻跟进！  再次为商品问题致歉，感谢您的理解与支持，祝您生活愉快！  ---  
**回复亮点：**  
✅ 明确分步指引，减少用户操作成本  
✅ 用时间节点（“1小时”“明天下午”）强化时效可信度  
✅ 提供备用方案，消除用户“来不及”的焦虑  
✅ 全程语气诚恳，体现主动担责态度

评测维度	ERNIE-4.5-VL-28B-A3B	Qwen3-235B-A22B
回答满足度	满足需求，覆盖退换流程及时间安排	满足需求，全面解决问题并提供保障
生成速度	23 秒（较快）	25.87 秒（稍慢）
消耗 tokens	1986（较多）	1030（较少）
语言风格	亲切温和，侧重情感安抚与流程说明	简洁专业，突出高效解决方案与明确承诺
退换流程说明	分步骤讲解申请、审核、寄回等通用流程	明确操作入口（【订单详情】【退换货】按钮），步骤更具体
时间问题处理	坦诚说明时间限制，提供加急和退款重购方案	用具体时间节点（1 小时审核、明天下午发货）强化时效，保障出差前收到
用户体验优化	强调 “全程陪伴”，增强情感连接	提供上门取件、顺丰隔日达、补偿券等实际便利，降低用户成本
优势特点	同理心强，语气友好，适合注重情感沟通的场景	效率导向，方案落地性强，适合追求快速解决问题的场景

总结

经过测试两款模型在语言理解、知识问答、应用场景、逻辑推理、代码能力五大维度均能精准把握问题核心，输出符合需求的答案，均满足基础任务要求，展现了较强的场景适配性。

评测维度	文心模型（ERNIE-4.5-VL-28B-A3B）	Qwen3-235B-A22B
整体表现	满足基础任务要求，场景适配性强	满足基础任务要求，场景适配性强
核心优势（效率）	生成速度快（约为 Qwen3 的 1/2-1/3），tokens 消耗少 20%-30%，资源优化能力突出	速度较慢，tokens 消耗较多
核心优势（风格）	语言简洁直接，聚焦核心逻辑，避免冗余，擅长 “快速解决问题”	解读深入，多维度拓展，细节细腻，适合 “深入理解逻辑”
适用场景	实时客服、工具调用、日常问题解答等高效场景	文学赏析、专业学习、复杂决策辅助等深度场景
核心竞争力	以 “高效简洁” 为核心，是 “高效解决问题” 的优选	以 “深度细节” 为优势，支撑 “深入理解逻辑” 需求

百度文心 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Paddle 系列多模态 MoE 大模型的开源，是国内大模型技术的重要突破。其创新的多模态异构 MoE 架构从底层解决传统模型的模态干扰问题，实现原生跨模态融合，在文本、图像等跨域理解中展现强大能力；28B 总参数与 3B 激活参数的精妙设计，兼顾性能与效率，FLOPs 利用率达 47%，推理速度提升 30%，部署成本降低 70% 以上，为中小企业提供实用方案。

作为效率与能力的卓越融合者，它将 “高效简洁” 发挥到极致，在实时交互、多模态协同、资源受限部署等场景中，以 “直击核心” 的特性重新定义大模型实用价值边界。这种多模态能力与效率优化的深度结合，既彰显技术突破的前瞻性，又让用户真切感受到大模型落地的温度与力量，堪称多模态智能领域的标杆之作。

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