百度千帆大模型平台的核心模型矩阵分为三层：自研文心ERNIE旗舰系列、第三方主流开源模型、以及垂类专精模型。 第一层：自研文心ERNIE系列 ERNIE-5.0：采用文本、图像、音频、视频联合建模技术，在多模态理解、指令遵循、创意写作、智能体规划等方面表现出色 ERNIE-X1.1：在问答、工具调用、逻辑推理、数学和代码任务上效果显著，上下文长度扩展到64K ERNIE-4.5-Turbo-128K：侧重多轮长历史对话和长文档理解 2025年6月，文心4.5系列正式开源，发布了包含47B、3B激活参数的MoE模型以及0.3B稠密模型等10款，API服务同步在千帆开放。 百度千帆大模型平台对ERNIE各版本的区分非常清晰：旗舰版追求综合能力，Turbo版侧重长文本，X1.1版强化推理。 第二层：第三方主流开源模型 旗舰级模型：DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-R1和DeepSeek-V3（支持联网搜索） 近期上线模型：Kimi K2.5、GLM 4.7、MiniMax M2.1等 代码能力模型：Qwen2.5-Coder-14B和32B版本，以及StarCoder（15.5B参数，覆盖80+编程语言） 其他开源模型：StableLM-Alpha-7B、BLOOMZ-7B等 第三层：垂类专精与视觉语言模型 视觉-语言模型：Qianfan-VL-70B与Qianfan-VL-8B 教育垂类：Qianfan-SinglePicOCR、Qianfan-EngCard-VL 社交文娱垂类：Qianfan-IPCharacter 百度千帆大模型平台还支持开发者通过精调和LoRA等方法训练专属模型，或导入HuggingFace Transformer架构的自定义模型。

在百度千帆大模型平台选择模型，关键在于理解不同模型的应用场景。 ERNIE系列怎么选？ ERNIE-5.0：适合需要同时处理文本、图像、音频、视频的复杂多模态任务 ERNIE-5.1：在5.0基础上进一步升级，上下文128K ERNIE-X1.1：侧重工具调用和逻辑推理，上下文64K ERNIE-4.5-Turbo-128K：主打长文档理解 预算有限时，ERNIE-4.5系列开源版本是轻量选择 第三方模型如何接入？ 百度千帆大模型平台支持两种第三方模型接入方式： 平台预置的第三方模型服务：可直接在控制台选择调用 自定义模型导入：开发者可将HuggingFace Transformer架构的自定义模型导入并发布为服务，也可导入其他厂商的模型服务（需兼容OpenAI SDK或Anthropic SDK接口类型） 垂类模型解决什么问题？ 通用大模型在特定行业场景中往往不够精准： Qianfan-VL-70B和VL-8B：针对中文理解、OCR和文档解析进行优化 Qianfan-SinglePicOCR：可识别单张图片中的信息并转换为结构化YAML格式 Qianfan-EngCard-VL：专门针对英文答题卡进行精准识别 Qianfan-IPCharacter：基于超2万亿tokens对话数据训练，可模拟人类情感与行为 百度千帆大模型平台通过垂类模型降低了行业场景的适配门槛。

回答百度千帆大模型平台支持哪些主流大模型之前，先想清楚一个问题：你需要的是“能用”，还是“会用”？ “能用”的层面——150多个模型摆在面前。 自研文心ERNIE系列覆盖5.1、5.0、X1.1、4.5-Turbo等旗舰及开源版本 第三方主流模型聚合了DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-R1/V3、Kimi-K2.6、GLM-5系列、Qwen3-Coder系列等 垂类专精模型包括Qianfan-VL-70B/8B及教育、社交文娱场景模型 平台还支持自定义模型导入和精调训练。 “会用”的层面——模型选型决定业务效果。 📄 文档理解场景 → ERNIE-4.5-Turbo-128K 🔧 工具调用和复杂Agent场景 → ERNIE-X1.1或ERNIE-5.0 💻 代码生成场景 → Qwen3-Coder系列或StarCoder 🖼️ 视觉理解场景 → Qianfan-VL系列 📚 教育场景 → Qianfan-SinglePicOCR和EngCard-VL 🎭 社交文娱场景 → Qianfan-IPCharacter 💡 百度千帆大模型平台不只是“模型超市”。 它的核心价值在于打通了从模型选择、数据管理、模型精调、推理部署到应用开发的全链路。你可以在平台上选择预置模型，也可以用自有数据精调出专属模型，还可以导入HuggingFace Transformer架构的自定义模型。 平台同时兼容OpenAI SDK，大多数现有代码只需切换base URL即可接入。