模型发布近 3 个月后，百度 ERNIE 5.0 的技术报告终于来了。

其底座采用超级稀疏的 Ultra-Sparse MoE 架构，参数量高达万亿，但推理时真正激活的参数不到 3%，是目前公开模型中首个实现这一规模的统一自回归模型 。

而且架构上拒绝 " 拼接 "，真正做到了四种模态的原生自回归统一，让所有模态从零开始就在同一个 Transformer Backbone 里跑。

ERNIE 5.0 的成绩单也相当漂亮：VBench 视频语义评分拿下 83.40，语音识别 AISHELL-1 字错率低至 0.31，MATH 推理也跑出了 73.89，妥妥的六边形战士。

看了这份报告，网友表示 ERNIE 的模式非常有意思。

MoE 路由调度不看模态

为了打破不同模态数据之间的隔阂，ERNIE 5.0 在核心架构上采用了一种模态无关的专家路由（Modality-Agnostic Expert Routing）机制。

这和以往那些 " 分而治之 " 的传统模型大不相同，拆除了人为设立的模态壁垒，不再预先给数据贴上 " 视觉 " 或 " 语言 " 的标签。

ERNIE 5.0 中，研发团队构建了一个共享专家池（Shared Expert Pool），让所有模态的数据都能在同一个巨大的参数网络中自由流动。

在具体的调度执行上，模型完全基于统一 Token 表征进行决策。

无论输入数据的原始模态如何，都能被转化为统一格式并精准匹配最合适的专家。

不过与传统模式殊途同归的是，这种开放式的管理策略在训练中引发了涌现式专业化（Emergent Specialization）现象。

也就是说，在没有任何人工指令规定分工的情况下，专家们在海量数据的磨练中自己 " 悟 " 出了角色定位——

有的自动变成了视觉专家，有的专攻文本逻辑，还有一部分进化成了负责跨模态对齐的 " 通才 "。

这种隐式协作不仅让多模态理解更加丝滑，也让模型的能力边界得到了自然延展。

弹性预训练，一次产出多个模型

除了新的专家调度方式，ERNIE 5.0 还首创了 " 一次性全能 " 的弹性训练范式。

以前为了适配不同算力的设备，往往得把模型重做一遍大中小好几个版本，消耗时间和算力资源。

现在，ERNIE 5.0 通过构建一个超大的超网络，只需跑一次预训练，就能从中通过权重共享的方式，直接抽取出一整套不同规格的子模型矩阵。

具体到操作上，它引入了弹性深度（Elastic Depth） 机制。

在训练过程中，系统采用了类似层丢弃的策略，不再死板地每次都走完所有计算层，而是随机跳过一部分 Transformer 层，让模型中的浅层网络也能独立承担计算任务。

同时，它还支持弹性宽度与稀疏度（Elastic Width & Sparsity） 的调节。

这意味着它可以动态裁剪专家池的总容量，以及灵活调整每次推理时具体激活的活跃专家数，从而在全量万亿参数和轻量化部署之间找到最佳平衡点。

这种练法最大的好处就是零样本抽取。提取出来的子模型不需要重新进行昂贵的微调，也不用搞那些复杂的模型压缩流程，直接就能继承全量模型的能力。

后训练优化

在对齐阶段，ERNIE 5.0 实施了统一多模态强化学习（UM-RL）策略，将逻辑推理、指令跟随与多模态生成任务纳入同一 RL 流水线中进行协同优化，实现了跨模态能力的深度对齐。

针对训练效率问题，模型引入了无偏重放缓存（U-RB）技术，通过严格的数据排序约束，有效解决了不同长度任务带来的计算负载不均问题，从而大幅提升了整体训练吞吐量。

为了保障策略优化的稳定性，ERNIE 5.0 应用了多粒度重要性采样剪裁（MISC）与已掌握样本掩码（WPSM）机制。这两项技术专注于抑制训练初期容易出现的熵崩塌现象，确保模型在复杂的优化过程中保持策略更新的稳健性。

此外，面对奖励稀疏的困难任务，模型采用了自适应提示强化学习（AHRL），在训练初期注入 " 思维骨架 " 作为引导信号，并随着训练进度的深入逐步退火，最终实现从辅助引导到独立解决复杂问题的平滑过渡。

除了核心架构与训练范式，技术报告中还用大量篇幅拆解了各个模态的具体处理细节，包括文本的位置编码（Positional Encoding）变体、图像与视频的时空 Patch 化（Spatiotemporal Patching）策略，以及音频信号的离散化编码（Discrete Coding）方案。

此外，报告还披露了底层 PaddlePaddle 框架在千卡集群上的通信优化策略，以及针对超长上下文的高效注意力机制设计。

想要了解这些细节，可以到原文当中一探究竟。

报告地址：

https://arxiv.org/abs/2602.04705

—  欢迎 AI 产品从业者共建  —

「AI 产品知识库」是量子位智库基于长期产品库追踪和用户行为数据推出的飞书知识库，旨在成为 AI 行业从业者、投资者、研究者的核心信息枢纽与决策支持平台。

一键关注 点亮星标

科技前沿进展每日见