引語：

2025 年，百度的“天”變了。

“前 Deepseek 時代”，圈里不少人還悲觀地認為，中國沒有模型能跟上 GPT 的腳步，對百度來說，模型不掉隊，應用生態(tài)做起來，就能夠留在牌桌上；

而 Deepseek 一出，風云變幻、誰與爭鋒——原本，文心 4.0 在國內(nèi)也算數(shù)得上號的大模型，在 Deepseek 面前，也不得不甘拜下風。

于是，巨大的壓力給到了百度：

發(fā)新模型，必然面臨質(zhì)疑，要被拿去在顯微鏡下和 Deepseek 作比較，在冷眼下遭遇批判；

不發(fā)新模型，百度的技術實力更沒了展現(xiàn)的機會，無端的猜測又會甚囂塵上，客戶的信心也會被損傷。

進退維谷，百度的選擇，是亮出寶劍，非要試一試自己的成色——即使面臨批評和貶損，百度也決心放下面子，把自己最新的模型成果展示出來。

放下面子，拼了老命，也死活不下牌桌，百度是怎么想的？

一、文心 4.5 和 X1，百度“死磕”

談戰(zhàn)略之前，先聊點實著的——百度新發(fā)的文心 4.5 和 X1 好用嗎？

作為百度新一代的原生多模態(tài)大模型，文心 4.5 首先是在多模態(tài)的能力上進一步升級。 今天的文心 4.5，不僅可以理解照片、工作圖表、視頻內(nèi)容，準確摘取靜態(tài)、動態(tài)圖像中的細節(jié)信息；甚至還能理解網(wǎng)絡笑話、梗圖中的幽默和諷刺，并連貫地完成推理。

當大模型能力越來越卷、用戶標準越來越高，模型之間最細微的差距，就決定了實際生成結(jié)果在體驗上的天差地別——原生和非原生的區(qū)別，也由此顯現(xiàn)。

預訓練階段更深層次的模態(tài)融合、專為跨模態(tài)交互和理解設計的模型機制，都是原生多模態(tài)模型的優(yōu)勢。

3月，李彥宏在人民網(wǎng)上發(fā)表了一篇署名文章，其中就提到了原生與非原生多模態(tài)大模型的區(qū)別——原先，所謂的“多模態(tài)模型”，只是幾個單模態(tài)模型訓練后再進行拼接；而原生多模態(tài)大模型，勝在以統(tǒng)一的架構(gòu)，去實現(xiàn)對復雜世界的統(tǒng)一理解。

本次發(fā)布的文心 4.5，在原生多模態(tài)的角度，思路與谷歌的 Gemini，Meta 的 Llama 4，OpenAI 的 GPT-4o 一致。

而文心 4.5，則是在多模態(tài)異構(gòu)專家擴展技術上更進一步 ，就如同根據(jù)圖像、視頻、文字等不同領域，給智囊團請來了一群術業(yè)有專攻的“專家”，并且通過一套自適應模態(tài)感知損失函數(shù)，讓“專家”們可以實力相當，也就更能完成協(xié)作，執(zhí)行復雜跨模態(tài)任務的處理。

多模態(tài)能力之外，針對大模型不少老生常談的技術難關，百度在文心 4.5 也交上了這一期的“答卷”：

面對長文本處理問題和多輪交互，百度優(yōu)化了 FlashMask 動態(tài)注意力掩碼，提高了長序列建模能力和訓練效率；

針對大模型的學習效率和幻覺問題，文心 4.5 則繼續(xù)在預訓練數(shù)據(jù)下了苦功夫，通過知識分級采樣、數(shù)據(jù)壓縮與融合、稀缺知識點定向合成等技術，百度將數(shù)據(jù)質(zhì)量大幅提升，模型的質(zhì)量和成本也都得到了保障；

而對強化學習效率至關重要的后訓練（Post-training）技術，文心 4.5 一樣沒落下，通過融合多種評價方式，百度將一套自反饋迭代式的后訓練技術用到了大模型的后訓練當中，將強化學習的穩(wěn)定性和魯棒性全面提升，讓模型理解人類意圖的能力更上一層樓。

對標 GPT-4.5，文心 4.5 已經(jīng)有了相對亮眼的成績；而對標 GPT-o1 和 Deepseek R1 的文心 X1，也交出了一份不錯的答卷。

據(jù)了解，百度文心 X1 采取了遞進式的強化學習訓練方法，并且基于思維鏈和行動鏈根據(jù)結(jié)果反饋進行了端到端的模型訓練，給訓練效果增色不少；而 Deepseek 最引人注目的評估系統(tǒng)，百度在文心 X1 上也做了革新，他們建立了一套同意的評估系統(tǒng)，并將多種類型的獎勵機制融合，讓模型的訓練獲得了更魯棒的反饋。

一系列的努力之下，相比文心 4.0，X1 的文本創(chuàng)作能力顯然更強，也更擅長梳理邏輯、分析復雜問題、生成觀點、提供情緒價值—— 能和用戶聊“思考深的”，也能聊“感情真的” ；

而到了多模態(tài)的范疇，文心 X1 也沒丟了系列由來已久的跨模態(tài)能力，在圖片理解的精準度更上一層樓，還能細節(jié)識別圖片是否有 P 圖痕跡，兼具一副火眼金睛。

相比 Deepseek，剛剛面世的文心 X1 測試下來，在文本的創(chuàng)意和個性化上稍遜一籌。但除了前者所不具備的多模態(tài)能力之外，文心 X1 更大的優(yōu)勢在于“家底厚”—— 文心大家族支持的“高級搜索”“文檔問答”“AI 繪圖”“TreeMind 樹圖”“百度學術檢索”等等工具，都能在文心 X1 上用到，讓用戶獲得沉浸的一站式 AI 體驗。

在能力上來說，兩款模型在文心 4.0 的基礎上又實現(xiàn)了一次“飛升”；而在成本上，文心 4.5 和 X1 卻再次“跳水”，依靠芯片、模型、框架等層面的聯(lián)合優(yōu)化， 文心 4.5 的推理成本只有 GPT-4.5 的 1%，而 X1 的推理成本也只是 Deepseek R1 的一半左右。

成本優(yōu)勢建立了起來，如何讓用戶更便宜地把大模型用起來，百度就有了底氣：

今天，文心 4.5 和 X1 都已在文心一言官網(wǎng)上線，免費向用戶開放；

面對企業(yè)用戶和開發(fā)者，文心 4.5 已在百度智能云千帆大模型平臺上，輸入價格為0.004元/千tokens，輸出0.016元/千tokens，約為GPT4.5價格的1%；文心X1定價為輸入0.002元/千tokens，輸出0.008元/千tokens，也即將上線千帆。

百度搜索、文小言等百度的當家產(chǎn)品，也正在逐步接入文心 4.5 和 X1，把最強大的 AI 能力讓社會普惠。

近十年，百度的累計研發(fā)投入，已經(jīng)超過 1800 億，李彥宏在今年 1 月的 25 周年全員信中寫道，很多年里，百度收入的 20% 以上，都被投入到了研發(fā)當中——這么看，文心 4.5 和 X1 的迭代速度雖然在“意料之外”，但也算是高投入之下的“情理之中”。

然而，這次文心的雙料發(fā)布，卻遠不止是新技術迭代這么簡單—— 百度鮮有地放下面子，用誠實的姿態(tài)，把自己的優(yōu)點和缺點暴露在用戶的眼皮底下，究竟圖點什么？

二、百度變了

像開頭說的一樣，當下這個時點，在 Deepseek 占領了無數(shù)圈內(nèi)外用戶心智的當口，從市場角度看，百度發(fā)布文心 4.5 和 X1 是一個正確的選擇嗎？

一樣的困境，整整兩年前，在面對 OpenAI 和 ChatGPT 時，百度就已經(jīng)經(jīng)歷過了一次。

當時，是李彥宏許久之后首次出席線下會議演講，還是熟悉的白襯衣、熟悉的不緊不慢的語調(diào)。甫一開場，他并沒盯著提詞器里的講稿，比起“早有預謀”的臺詞，更像有感而發(fā)的感嘆，犀利地拋出了一個問題：

“最近一段時間，很多朋友問我：‘為什么是今天，你們真的 ready 了嗎？’”

與其說這個問題問的是別人，不如說，這個問題李彥宏或許也問了自己很多遍。 但思前想后，百度不怕被與 OpenAI 比較，也不怕丟面子，有好東西，必須得讓客戶和用戶先用上。

兩年后，文心 4.5 和 X1 發(fā)布，百度更是必須保證更新頻率，缺乏旗艦模型的公司，留在 AI 的第一梯隊也難以服眾。

今天，百度變了，變得不再愛面子：

先前站隊閉源，而 Deepseek 通過開源嘗到了甜頭，那就聞過則喜、從善如流；

Deepseek、Llama 等模型確實各有千秋，那就踐行“拿來主義”、在搜索、地圖、文庫、智能云等 ToC、To B 產(chǎn)品體系里海納百川，讓用戶自主選擇；

在未來，智能體和 AI 應用，沒法被一家公司大包大攬，那百度就甘當綠葉，不做“超級應用”，而要幫助人們打造更多“超級有用”的應用；

過去做事慢條斯理、貽誤軍機，今天在內(nèi)部，文心 4.5 全面免費，PC、移動雙端直接上現(xiàn)貨，等等決策都在半天之內(nèi)完成，絕不拖泥帶水；

而體現(xiàn)在迭代速度上，百度模型迭代的速度仍在加快，文心 4.5 全部開放之后，最晚 6 月底就將公布開源版本，下半年則有望見到文心 5.0 的面世。

百度變得不愛面子，也變得越來越開放、越來越務實——不躺平，也不茍著。

在今年的“世界政府峰會”WGS 訪談時，李彥宏提到： “我認為創(chuàng)新不能被計劃，你不知道創(chuàng)新何時到來，你所能做的就是營造一個有利于創(chuàng)新的環(huán)境。”

枕戈待旦，百度還在謙卑地等著一個機會。但在今天，即使面臨著諸多強敵的挑戰(zhàn)，百度還在大模型的第一梯隊嗎？

三、百度，沒下牌桌

今天，評價所謂“第一梯隊”的 AI 公司，或許還并不能存在一個共識性的標準。

幾個頂流 AI 玩家，更像八仙過海，有些以技術見長，有些重視產(chǎn)品，還有些則干脆專注市場營銷，各有各的優(yōu)勢，也各有各的活法。

如果把百度算進第一梯隊的 AI 公司當中，或許有人基于一貫的刻板印象，并不會同意；

然而，數(shù)據(jù)是直接、有力的，百度在中國的 AI 商業(yè)化實踐，的確可以名列前茅—— 2024年，文心大模型的日均調(diào)用量已經(jīng)達到了 16.5 億次，相比一年前的同期數(shù)據(jù)，狂增33倍 ；飛槳平臺上，1808 萬個開發(fā)者和 43 萬家企業(yè)，已經(jīng)創(chuàng)建了 101 萬個模型；而文心千帆已經(jīng)幫助客戶完成了 3.3 萬個模型的精調(diào)、開發(fā)了 77 萬個企業(yè)應用。

巨大的 B、C 端使用量，已經(jīng)幫助百度建立起了一個初具動能的用戶飛輪。同時，每天不停運轉(zhuǎn)的百度搜索、近億 AI 用戶的百度文庫，以及地圖、網(wǎng)盤等多款億級用戶產(chǎn)品，都是百度內(nèi)部試驗 AI 效能提升的試驗田，肩負的不僅是百度這家科技公司的技術未來，更是這家上市公司的商業(yè)未來。

過去 24 個月里， AI 行業(yè)中大的變化，李彥宏說，是“大模型基本消除了幻覺” ，這也讓用戶們可以更放心地使用 AI，而不擔心遭到幻覺的反噬——這也是大模型推向商業(yè)化的必要條件。

而到了 2025，不同公司的生存策略正逐漸趨同：獨角獸們?yōu)榱藵M足資本的期待，而必須展現(xiàn)自己的盈利能力；而大廠更是如此，要依靠持續(xù)不斷的現(xiàn)金業(yè)務支撐營收和財報，這樣股價才能有所保障。

而 Deepseek 面世后，看似通過先進的技術力“殺死了比賽”，其實整個 AI 大行業(yè)反而有了向好的趨勢。

一方面，Deepseek 的確通過開源，救活了一些基礎模型能力較差的公司和產(chǎn)品，讓他們也能通過接入 Deepseek 的方式，獲得一些流量；

另一方面，Deepseek 在國內(nèi)突然爆炸式的營銷，讓不少企業(yè)單位——尤其是國央企、事業(yè)單位——一改之前對 AI 的謹慎態(tài)度，紛紛加速擁抱 AI，讓本地部署的一體機生意在近期反而增色不少。

于是，李彥宏在今年的首次內(nèi)部講話中，他提到， 加大 AI 應用商業(yè)化實踐同樣相當重要。 AI 應用在全行業(yè)的爆發(fā)，只會加速玩家的淘汰，而那些缺乏商業(yè)化能力的公司和產(chǎn)品，恐怕更要遭殃。

早在別人大談 AGI 時，百度就很早提出要在商業(yè)化落地上取得成績，要通過 AI 業(yè)務給自己造血，絲毫沒有行業(yè)“前輩”的“偶像包袱”——翻譯過來就是：“賺錢，不寒摻。”

百度的商業(yè)化保證，是其作為一個25年大廠日積月累的龐大矩陣。 百度底層有芯片，有智算中心、萬卡集群；中間有模型，有模型精調(diào)、APP 開發(fā)工具鏈、有大模型商店；頂層有自己的原生 AI 產(chǎn)品，有亟待重構(gòu)的老牌大 DAU 產(chǎn)品，有豐富的渠道和頗具深度的用戶池子——中間不少要素，即使是同等量級的大廠也難望項背。

今天，百度還帶著兩款技術更先進，免費的文心大模型前來挑戰(zhàn)，而還很少有人知道，百度文心 5.0 的底牌究竟長什么樣子。

能留在牌桌上，百度的底牌，是它獨特的生態(tài)位，是它巨大的體量和它平臺型、生態(tài)型公司的特點，讓它可以與整個大賽道與有榮焉。

結(jié)語

相比兩年前，AI 大模型的賽道，變化其實沒有那么大。

誠然，技術在日新月異地進步，玩家們來了又走，七百多天里，賽道經(jīng)歷了百端待舉，也經(jīng)歷了“群模亂舞”。今天市場重回理性，Deepseek 又強勢入局，頗有一掃六合之勢；Manus 又以智能體作為切口，讓人們對 AI 產(chǎn)生了新的遐想。

但未曾改變的是，AI 的方向仍然被一群人引領著。他們兼具浪漫主義與實干家精神，技術頭腦與商業(yè)眼光，讓他們能夠一直目光如炬，照亮自己，也同樣照亮他人的前路。

今天的百度亦屬于這個行伍，他們是天生的挑戰(zhàn)者，挑戰(zhàn)更強的對手，挑戰(zhàn)更復雜的技術，挑戰(zhàn)昨天的自己。

當心中有夢的時候，面子又算得了什么呢？

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