進入 2025 年，百模大戰(zhàn)的參賽者數(shù)量收斂了一個數(shù)量級，基模牌桌上已經(jīng)由 200 多家淘汰至十幾家。盡管如此，基模競賽仍然未到終局。

從模型能力看，多模態(tài)大模型僅達(dá)到 LLM 大語言模型兩年前的水平，仍在加速進化中。LLM 大語言模型的上限也還有提升空間，年初 DS 帶火的基于長思維鏈實現(xiàn)慢思考的推理能力，各家都積極探索。

從市場格局看，領(lǐng)先者座次也在動態(tài)變化中。中國信通院的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，2024 年 4 月還是 OAI 處于領(lǐng)先，到年底文心就超過了 GPT，國內(nèi)模型能力在快速上升。

百模大戰(zhàn)至今，仍未塵埃落定。說明模型競賽是一場技術(shù)馬拉松，靠的不是一時一刻的領(lǐng)先，而是持續(xù)不停地奔跑。ChatGPT、文心、DS 等現(xiàn)象級產(chǎn)品，本質(zhì)上都是大模型從高技術(shù)領(lǐng)域轉(zhuǎn)入普及型全民應(yīng)用的一個產(chǎn)品，并不是 AI 大模型技術(shù)體系的全部。

模型的創(chuàng)新之花持續(xù)綻放，常開不敗，離不開底層 AI 技術(shù)體系的長期積累。而放眼國內(nèi)，百度的 AI 底蘊，尤其是它的技術(shù)全棧布局確實是有目共睹的。

5 月 20 日百度 AI Day 活動上，百度集團副總裁吳甜也分享了文心大模型最新技術(shù)進展。在現(xiàn)場，我們感受到，文心 4.5 系列在多模態(tài)、深度思考、復(fù)雜推理、智能體等技術(shù)方向上，持續(xù)演進。

那么，百度能否戰(zhàn)至基模終局？我們深入文心 4.5 的技術(shù)機理，為大家扒開百度的 AI 根系。

當(dāng)下，基礎(chǔ)模型創(chuàng)新已經(jīng)進入了技術(shù)摸高階段，低處易摘的果實都被摘完了，高處的果實又很難被摘下。比如確定性場景下的幻覺問題，類推理模型的深度思考能力還無法解決現(xiàn)實復(fù)雜難題等，都很具挑戰(zhàn)性，但又是行業(yè)應(yīng)用大模型時的痛點。

基模還能出現(xiàn)大幅度的升級迭代嗎？這時候，文心大模型帶來了肯定的答案。近兩個月以來，文心大模型的技術(shù)創(chuàng)新，在速度和銳度上都很突出：

進化速度快，3 月 16 日百度對外發(fā)布了文心 4.5 和深度思考模型文心 X1。1 個多月之后，就發(fā)布了文心 4.5 Turbo 和 X1 Turbo。硬剛的百度又重回大模型視野中心。

創(chuàng)新點硬核，具有技術(shù)銳利度和識別度，比如文心 4.5T/X1 T 的最新更新，所采用的技術(shù)方法就跟此前和業(yè)界主流有較大突破。中國信通院的大模型推理能力評估結(jié)果也顯示，百度文心 X1 Turbo 在 24 項能力評估中，綜合評級獲當(dāng)前最高級 "4+ 級 "，成為國內(nèi)首款通過該測評的大模型。

主要在兩個領(lǐng)域有較大突破：

一是多模態(tài)領(lǐng)域。文心大模型 4.5 是多模態(tài)基礎(chǔ)大模型，文心 4.5 Turbo 源自文心 4.5。文心 4.5 系列模型實現(xiàn)了文本、圖像和視頻的混合訓(xùn)練。通過構(gòu)建針對不同模態(tài)的 " 異構(gòu)專家 "，為每種模態(tài)設(shè)計專門的處理模塊。這些模塊能夠根據(jù)各自模態(tài)的特點進行優(yōu)化，例如圖像模塊專注于視覺特征提取，文本模塊專注于語言理解，而視頻模塊則結(jié)合了時間和空間信息的處理能力。這種設(shè)計使得文心 4.5 Turbo 能夠充分照顧到不同模態(tài)的特點，文本、圖像和視頻數(shù)據(jù)無縫融合，從而實現(xiàn)更高效的多模態(tài)學(xué)習(xí)。

結(jié)果就是，文心 4.5/4.5T 的多模態(tài)理解能力有比較大的提升，也讓不少相關(guān) AI 應(yīng)用如虎添翼。比如 OCR 翻譯，文心 4.5 Turbo 可以迅速識別單據(jù)中的外文并翻譯出來；解答理科題目，可以對圖像進行更好地理解與分析，明確已知條件和所求問題，再整合工具獲取到的信息和自身知識，給出最終答案。

二是推理模型 reasoning model 的深度思考能力。文心 X1 升級到 X1 Turbo，得益于文心 4.5 Turbo 多模態(tài)大模型的增益，X1 Turbo 在深度思考上更進一步，實現(xiàn)了更先進的思維鏈，可進行多步驟的邏輯推理、工具調(diào)用和多模態(tài)理解能力。

具體來說，深度思考模型爆火之后，各家都在探索進一步優(yōu)化。但大多數(shù)優(yōu)化都集中于單步驟，讓模型通過單步思考、單步調(diào)用工具來解決問題。但全靠人一步步填鴨式教學(xué)，教 AI 怎么做，不僅效率低下，而且模型能力提升有限。因此，需要讓模型自主進行多步思考，學(xué)會舉一反三。

百度在后訓(xùn)練環(huán)節(jié)，設(shè)計了多元統(tǒng)一獎勵機制，提升模型對結(jié)果質(zhì)量的判別。有了這種多元評判能力，大模型就可以思考很多步，謀定而后動，最后做出最優(yōu)行動決策。這種多元獎勵機制的強化學(xué)習(xí)，可以讓模型探索出更復(fù)雜、多步驟的思維鏈和行動鏈，讓模型在解決真實的長程、復(fù)雜性的任務(wù)上會有更好的表現(xiàn)。

最硬核的創(chuàng)新之花，同時出現(xiàn)在多模態(tài)和推理領(lǐng)域。這說明，哪怕是在創(chuàng)新難度更大的技術(shù)摸高階段，百度仍穩(wěn)穩(wěn)站在第一梯隊。

" 百度 2019 年發(fā)布文心 1.0，從那時到現(xiàn)在，百度大模型技術(shù)發(fā)展是一脈相承的 "，吳甜說到。

大模型持續(xù)演進，為什么技術(shù)根脈很重要？ AI 不是一招鮮，而是需要通盤考量的綜合問題。

在吳甜看來，模型上限仍有提升空間，而打開空間是需要很多前提條件的：

1. 數(shù)據(jù)層面來看，在大模型基礎(chǔ)體系中，很多人覺得數(shù)據(jù)建設(shè)就是一些標(biāo)記、清洗等簡單處理工作，但數(shù)據(jù)建設(shè)的許多問題如果解決好了，模型會更高效地學(xué)到東西。比如文心 4.5 Turbo 是多模態(tài)模型，所以在多模態(tài)數(shù)據(jù)建設(shè)方面，就有許多新的工作，像是多模態(tài)的平行數(shù)據(jù)的構(gòu)建，讓模態(tài)和模態(tài)之間的知識和信息能夠共享。此外，模型融合線上反饋的數(shù)據(jù)進行挖掘，讓模型可以有針對性地改進和提升。

2. 知識角度，基于知識點的大規(guī)模稀缺數(shù)據(jù)構(gòu)建也是這次模型的重要創(chuàng)新點。比如通過百度積累的知識體系，可以檢測模型的數(shù)據(jù)分布上有一些地方是欠缺數(shù)據(jù)的，是冷門的、沒什么人用的知識，再針對性地積累和挖掘。更完備的知識體系，可以為文心大模型提供高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

3. 算法層面，文心 4.5 Turbo 和 X1 Turbo 在多模態(tài)能力上的表現(xiàn)出色，也與百度多年所積累的算法研發(fā)能力相關(guān)。除了前面說到的多模態(tài)異構(gòu)專家建模，百度還引入了時空信息編碼技術(shù)、自適應(yīng)模態(tài)感知損失計算等前沿技術(shù)。綜合下來，讓文心 4.5 Turbo 在訓(xùn)練過程當(dāng)中學(xué)習(xí)效率提高了 1.98 倍，多模態(tài)理解效果也有相應(yīng)的提升。

而在深度思考方面，百度研制了自反饋增強的技術(shù)框架，來優(yōu)化整個模型訓(xùn)練的過程，讓訓(xùn)練的過程更加有效率，而且顯著降低了模型幻覺，模型理解和處理復(fù)雜任務(wù)的能力大幅提升。

當(dāng)前模型算法層面還需要不斷創(chuàng)新，去提升大模型性能。百度的 AI 信仰、技術(shù)底蘊與人才厚度，支撐著文心持續(xù)演進。

4. 基礎(chǔ)設(shè)施 infra。大模型性能提升的同時，成本下降也是至關(guān)重要的?；A(chǔ)設(shè)施層面的積累，對文心 4.5 Turbo/X1 Turbo 的研發(fā)起到了關(guān)鍵作用。文心 4.5 Turbo 是一個 MoE 架構(gòu)的多模態(tài)模型，不同模態(tài)差異帶來的問題更加凸顯，不同模型的損失計算協(xié)同通信也是難題。而且模型的訓(xùn)練周期很長，訓(xùn)練過程當(dāng)中，故障中斷的解決、自動的恢復(fù)等，對基礎(chǔ)設(shè)施提出了很高要求。繞到文心大模型背后，會發(fā)現(xiàn)是深度學(xué)習(xí)平臺飛槳多年的積累以及不斷扎實的整個平臺的技術(shù)能力，支撐著文心大模型的快速迭代。

上述因素，也只是百度 AI 根系的冰山一角。百度龐大而復(fù)雜的 AI 根系，以及全棧式的 AI 布局滋養(yǎng)著文心大模型的創(chuàng)新常在。隨著大模型走向技術(shù)摸高，百模大戰(zhàn)也臨近終局，我們越來越強烈地感受到，基模很難靠單一技術(shù)熱點就能屹立不倒。

一方面，摘下高技術(shù)領(lǐng)域的果實，需要多要素的長期投入和跨領(lǐng)域協(xié)作。另外，進入技術(shù)無人區(qū)，當(dāng)主流技術(shù)路線遭遇瓶頸時，擁有完整技術(shù)體系的企業(yè)可以快速切換路徑，或嘗試多技術(shù)交叉的新路徑。

所以，當(dāng)基模競爭的烈度進一步加劇，在風(fēng)云變幻的技術(shù)浪潮中，根系深厚者才可以穿越周期，持續(xù)領(lǐng)跑。

文心能否站到終點？做科技媒體這么多年，一直會有讀者問我們，" 百度 AI 說得那么強，怎么總是趕不上熱席 "。但只要讓子彈飛一會兒，等到真的需要跟世界一流掰手腕的時候，百度卻從未缺席。這是為什么？百度 AI 的獨特性，被一位高一的小朋友敏銳洞察到了。

來自福建省惠安第三中學(xué)的陳君航，在本次開放日上分享了自己使用文心的感受：" 技術(shù)真正的魅力不是驚艷誰，而是真正解決一個又一個真實的問題。"

他從 2023 年開始，用文心一言中考備考，定制學(xué)習(xí)計劃，解析搜題軟件中無法解析的原創(chuàng)題目，還用文心一言編程寫代碼，為媽媽做了一款 " 智能文案生成器 " 的軟件。

教育、解題、編程，這些都是現(xiàn)實場景中復(fù)雜的任務(wù)要求，需要 AI 大模型控制幻覺、嚴(yán)密思考推理，確?？尚偶翱捎眯?。這種與場景更適配的使用感，是靠多種技術(shù)體系協(xié)同解決，以及工程上的系統(tǒng)性創(chuàng)新才能實現(xiàn)。文心大模型，就是在做這樣實用的 AI。

可以說，文心大模型一直走的是真實實用的路線，演進方向在思考能力建設(shè)上的體現(xiàn)是結(jié)構(gòu)化和專業(yè)化。

比如 X1 的先進思維鏈與多模態(tài)能力，就可以讓個人和行業(yè)伙伴 / 企業(yè)用戶去完成更復(fù)雜的任務(wù)，基于文心的基模能力，打造代碼智能體、直播數(shù)字人，可以真正幫助程序員、企業(yè)營銷人員解決現(xiàn)實難題。

所以，文心大模型，不是看得見摸不著的海市蜃樓，而是可以真正被個人和企業(yè)移栽到自身生活工作場景中去的 AI 綠洲，生長著文心系列的一棵棵巨樹，可以被嫁接到真實場景，結(jié)合各行各業(yè)的獨特水土，培育出自己的 AI 根苗。

進一步讓 AI 在產(chǎn)業(yè)落地生根，百度多年來也在生態(tài)上做了大量基礎(chǔ)工作，幫助行業(yè)育苗樹人。目前，飛槳和文心整個生態(tài)上有開發(fā)者 2815 萬，支持的企事業(yè)單位有 67 萬，模型已經(jīng)達(dá)到了 110 萬。在這個繁榮的 AI 生態(tài)中，智能中國也蔚然成蔭。

進入 2025，大眾與行業(yè)都很關(guān)切：百模大戰(zhàn)，文心能否站到終點？我們不妨拆解為三個小問題：

根在技術(shù)的百度，有世界一流的創(chuàng)新能力與首屈一指的技術(shù)團隊，能否始終確保文心大模型的先進性？

根在全局的百度，具備快速調(diào)整技術(shù)路徑的戰(zhàn)略縱深，在瞬息萬變的技術(shù)領(lǐng)域，相比押注單一主流技術(shù)趨勢的模廠，百度是否更具彈性和韌性？

根在現(xiàn)實的百度，擁有自主研發(fā)的昆侖芯 / 計算集群、飛槳框架、文心系列模型、繁榮技術(shù)生態(tài)，那么走向產(chǎn)業(yè)時，文心大模型是否更容易被信任？

臨近決賽圈的基模格局正風(fēng)云變幻，但 AI 根系深厚扎實的文心，或許才是最無懼風(fēng)雨的那一個。