1. 高性能：PaddlePaddle框架采用了高效的数据并行和模型并行策略，能够充分利用多个GPU或者多个CPU进行并行计算，提高训练速度和效率。
2. 灵活性：PaddlePaddle框架支持多种模型结构和算法，并且提供了丰富的API和工具，可以满足各种不同任务的需求。
3. 易用性：PaddlePaddle框架提供了易于理解和使用的API接口，使得用户可以快速上手并进行模型训练和部署。
4. 多样性：PaddlePaddle框架支持多种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习等，可以应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域。
5. 开放性：PaddlePaddle框架是一个开源项目，拥有活跃的社区支持，可以自由定制和扩展，满足不同用户的需求。