開門見山，百度又搞新動作了！

官方給的基準評測資料是，文心 4.5 Turbo 高效繼承文心 4.5 的文字和多模態能力，同時顯著降低訓練和推理成本，多模態能力與 GPT 4.1 持平、優於 GPT 4o，文字能力與 DeepSeek V3 最新版持平，優於 GPT 4.5、GPT 4.1、GPT 4o。

同時，深度思考模型文心 X1 Turbo 整體效果領先 DeepSeek R1、V3 最新版。

作為文心一言的深度體驗者，我對新發布的兩款大模型充滿好奇——它們是否真如宣傳般強大？還是存在未被提及的短板？

畢竟當前全球 AI 產業正經歷從“技術演示”到“商業落地”的關鍵轉型期。OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 等國際巨頭持續迭代，而國內百度、阿里、華為等企業也在加速佈局。在這場競賽中，實用效能和成本效益已成為新的競爭焦點。

因此，本文將基於深入實測和技術分析，全面剖析百度新一代大模型的核心競爭力。筆者將圍繞三個核心問題展開，帶你一探究竟（附案例測評）：

對於新發布的兩個模型，我們先來看文心大模型 4.5 Turbo。

說得這麼好，直接上實操。筆者測了 2 個典型的案例，分別從邏輯推理、創作能力、視覺理解等角度來看一下效果。

筆者在文心一言上提交了一個任務，即「⼈到 30 歲時，心態會產生⼀些變化，以“看山還是山”為題，寫⼀篇符合 30 歲⼈生感悟的文章」，僅 30 秒就輸出一份 1000 多字的內容。

實測結果： 文章完整性高、結構清晰（總－分－總）、語⾔有深度，並且語句優美、有細節。內容深度遠超普通 AI，能夠讓筆者產生共鳴，例如這一段“在經歷了迷茫與掙扎後，三十歲的我們，終於在歲月的沉澱中迎來了心態的昇華……我們不再執著於將山定義為某種特定的模樣，而是學會了接納它的全部。”

筆者認為，文心 4.5 Turbo 的文字生成 / 創造能力或許已達到商用級別，邏輯連貫性、情感表達優於 GPT 4.1。

上面的任務還是太簡單了，開始上難度。

筆者察覺，自步入三十歲門檻之後，每日的生活軌跡便侷限於公司與住所的兩點一線之間，就好像電影《楚門的世界》一樣，彷彿一切均已預先編排。為此，筆者上傳了一段時長 57 秒的《楚門的世界》經典結尾片段，並丟擲一個創作任務——「根據這部電影之前的情節，續寫結尾，要求深刻、 有創意、出⼈意料且合情合理」。

實測結果： 文心 4.5Turbo 展現了出色跨模態資訊融合與深度關聯能力，能結合視覺與文字資訊進行創作。

例如能準確識別影片中的關鍵隱喻元素（如人造天空、導演控制室），續寫內容在保持原作黑色幽默風格的同時，提出合理的情節發展（筆者認為續寫結局雖非驚豔，但合理）。這種水平的影片理解能力，或許已能滿足短影片平臺 70% 以上的自動化內容生產需求。

基於前述兩個案例的測評分析，筆者對文心大模型的技術能力形成了更為明確的認知框架。在此基礎上，現將測評視角轉向另一款新模型——文心大模型 X1 Turbo。

基於文心 4.5 Turbo，X1 升級到 X1 Turbo，效能提升的同時，具備更先進的思維鏈，問答、創作、邏輯推理、工具呼叫和多模態能力進一步增強。技術亮點之一就是打造了“資料探勘與合成 – 資料分析與評估 – 模型能力反饋”的資料建設閉環，為模型訓練源源不斷地生產知識密度高、資料多樣、領域覆蓋廣的大規模資料，同時，資料建設流程具備良好的可擴充套件性，可輕鬆遷移到全新的資料型別，實現快速、高效的資料生產。

按照慣例，筆者也測了 2 個典型的案例，分別從深度思考和多工具呼叫角度來看一下效果。

從現象背後的供需失衡、矛盾凸顯帶來的雙重挑戰、破局之道 3 個維度進行銳評。並且還給出了結論：五一景區“人從眾”現象，既是旅遊市場復甦的喜訊，也是行業轉型的警鐘。透過供需兩端協同發力，制度與技術雙輪驅動，才能讓旅遊業從“流量狂歡”走向“質量發展”。

這種讓“流量思維”→“留量思維”的解題之道，具備一定哲理性。體現了 X1 Turbo 的思維鏈更接近人類專家，能結合社會背景進行辯證分析。

筆者又輸入一個旅遊攻略問題，即「五一期間我計劃帶 60 歲的⽗⺟去旅遊，請查詢去年五一假期北京周邊⼩眾旅遊景點的遊客體驗評價和遊客數量，以表格形式呈現，併為我規劃一個三天兩晚的旅遊攻略，要求專業、細緻」。

透過該測評結果來看，查詢資訊快和準，整個流程耗時不到 2 分鐘，較人工規劃效率提升 20 倍以上。這種端到端任務解決能力在企業服務市場具有重要商業價值。

除了放出新模型，百度這次在模型的實現方法上也透露了更多技術細節。畢竟文心 4.5 Turbo 和 X1Turbo 的高效表現，離不開在模型架構、訓練方法、資料最佳化等核心能力上的突破。

具體到技術亮點上，文心 4.5Turbo 和 X1Turbo 的關鍵技術包括：

一是後訓練方面，研製了自反饋增強的技術框架，基於大模型自身的生成和評估反饋能力，實現了“訓練－生成－反饋－增強”的模型迭代閉環，不僅解決了大模型對齊過程中資料生產難度大、成本高、速度慢等問題，而且顯著降低了模型幻覺，提升了模型理解和處理複雜任務的效果。

在訓練階段，研製了融合偏好學習的強化學習技術，透過多元統一獎勵機制，提升了對結果質量判別的準確率，透過離線偏好學習和線上強化學習統一最佳化，進一步提升了資料利用效率和訓練穩定性，並增強了模型對高質量結果的感知。得益於偏好訊號與獎勵訊號的融合運用，模型的理解、生成、邏輯推理和記憶等能力得以全面提升。

二是在深度思考方面，突破了僅基於思維鏈最佳化的正規化，在思考路徑中結合工具呼叫，構建了融合思考和行動的複合思維鏈，模型解決問題能力得到顯著提升。同時，結合多元統一的獎勵機制，實現了長距離思維和行動鏈的端到端最佳化，顯著提升了跨領域解決問題的能力。

三是在資料方面，針對特定領域的資料稀缺問題，研製了原理驅動、過程評估與結果校驗的資料合成技術；針對高價值、專業深度知識資料稀缺問題，研製了知識點驅動的大規模稀缺資料探勘技術等等。

多模態資料方面，針對不同模態資料割裂、跨模態語義關聯難度大等問題，提出了融合語義對齊的多模態平行資料構建、融合視覺知識的描述生成等技術，大幅提升不同模態資料的對齊精度和深度語義關聯，增強多模態理解能力。

據瞭解，兩款新大模型背後的核心技術是文心和飛槳聯合最佳化，既包括框架－模型的聯合最佳化，也包括框架－算力的聯合最佳化。既有提升訓練效能的創新，也有提升推理吞吐的創新。

例如在訓練方面，文心多模態統一的掩碼注意力加速，就是利用飛槳已有的塊狀掩碼注意力加速技術，顯著降低不同模態混合計算注意力時的掩碼構建和計算開銷，大幅提升訓練效能；推理方面，多模態流式分塊預填充機制，減少首 token 耗時，同時減少推理計算的視訊記憶體峰值，提升推理批次大小，提升吞吐效能。綜合運用這些聯合最佳化技術，文心 4.5Turbo 訓練吞吐是文心 4.5 的 5.4 倍，推理吞吐達到 8 倍。

飛槳框架 3.0 具備動靜統一、訓推一體的技術特色，並在自動並行、神經網路編譯器、高階自動微分等方面創新突破，為大模型時代的技術創新與產業應用提供強有力的支撐，為開發者打造了一站式、高效能的深度學習開發體驗。

官方資料顯示，動靜統一自動並行，使得大模型分散式訓練程式碼減少 80%；大模型訓推一體，幫助強化學習訓練提速 114%；科學計算高階微分，微分方程求解速度比 PyTorch 快 115%；神經網路編譯器，提升框架通用效能，模型端到端訓練速度提升 27%；異構多芯適配，飛槳已適配國內外 60 多個系列晶片，加速軟硬協同最佳化。

據悉，飛槳和文心的開發者數量已經超過了 2185 萬，服務超過 67 萬家企業，建立的模型達到 110 萬。

效能提升的同時，文心大模型的成本與價格在持續下降。

百度基於在晶片層、框架層、模型層和應用層的全棧自研佈局，所以在模型 API 價格上體現出了優勢——文心大模型 4.5 Turbo 每百萬 token 的輸入價格僅為 0.8 元，僅為 DeepSeek-V3 的 40%。文心大模型 X1 Turbo，輸入價格僅為每千 token 1 元，僅為 DeepSeek-R1 的 25%。

百度創始人李彥宏認為，當前開發者做 AI 應用的一大阻礙，就是大模型成本高、用不起。成本降低後，開發者和創業者們才可以放心大膽地做開發，企業才能夠低成本地部署大模型，最終推動各行各業應用的爆發。

2025 年，百度還將迎來“大模型之年”。有媒體稱，百度將在 6 月 30 日正式開源文心大模型，預計今年下半年，還將釋出文心大模型 5.0。

透過百度過去、現在和未來在大模型上的動作與規劃，我們來剖析其在大模型上的策略。

時間拉回到 2019 年 3 月，百度釋出了文心大模型 1.0，成為國內最早佈局大模型的企業之一。彼時，全球 AI 行業正處於 BERT/GPT-2 時代，而國內大模型的發展仍處於早期階段：

國外 OpenAI 的 GPT-2（2019 年 2 月釋出）和 Google 的 BERT（2018 年）是主流，但中文能力有限；國內除百度外，阿里、騰訊等巨頭尚未大規模投入大模型，創業公司如瀾舟科技、智譜 AI 等仍在技術積累期。

2020—2022 年，文心一言開始迭代加速（2.0-3.0 版本），佈局多模態與行業落地。這一時期，文心大模型從純文字向多模態、場景化演進，並逐步開放商用。技術上從通用模型走向“通用 + 垂直”並行，解決行業痛點（如醫療問答、金融報告生成）。生態上透過百度飛槳（PaddlePaddle）平臺吸引開發者，構建 AI 應用生態。

彼時，國內大模型進入爆發期，例如阿里推出“通義千問”，華為釋出“盤古”，但百度憑藉中文資料 + 搜尋生態佔據一定的先發優勢。

2023—2025 年，文心一言全面對標 GPT，ChatGPT（2022 年底）引爆全球 AI 熱潮，百度加速推進大模型商業化：

整體來看，文心大模型形成了從模型到工具平臺的完整體系，包括文心 4.0、4.5、X1 等旗艦模型，文圖生成模型，場景模型和輕量模型，文心一言和智慧體，以及賦能開發者的資料生產、後訓練、推理部署和場景化工具等，支撐開發者靈活高效地進行應用創新。

梳理百度近五年的發展軌跡，不難發現其正全力加速推進大模型。與此同時，百度一直在推崇的智慧體領域，也即將要爆發。

當前，智慧體已成為 AI 應用的代名詞。無論從行業發展的外部趨勢，還是百度自身能力延伸的內部視角考量，百度押注智慧體領域無疑是一項明智的戰略抉擇。

程式碼智慧體 Coding Agent，是最近半年 AI 應用進展最快、最火的賽道。全球陸續湧現了 cursor、devin、lovable 等一系列程式碼智慧體。

在百度看來，多智慧體協作是下一個高價值的 AI 應用方向。未來的 AI 應用將從回答問題走向任務交付，而任何一個複雜任務的交付，都需要多智慧體的協作來解析需求、分拆任務、排程資源、規劃執行，最終交付結果。

筆者認為，百度作為大模型領域一貫的先頭兵，未來從模型到應用，越來越找到了自己的步伐。