作者 | 徐豫
編輯 | 漠影
DeepSeek後時代，“開源”和“免費”，力壓“引數量”和“模型架構”之爭，成為大模型圈新的風暴中心。
智東西2月15日報道，不到一個月內，百度、DeepSeek、OpenAI、谷歌、xAI等主流大模型廠商們密集官宣，旗下閉源高階AI模型將轉向開源，而主流AI產品計劃免費向用戶開放。這不僅是大模型競賽進入新一輪白熱化階段的訊號，也是AI技術走近尋常百姓家的關鍵節點。
百度和OpenAI兩家更是戰況焦灼，前後腳劇透下一代新模型、深度搜索功能、生成式AI工具免費可用，以及開源計劃。
2月14日，百度宣佈將在接下來的幾個月內，陸續推出文心大模型4.5系列，並且新一代文心大模型將自6月30日起開源。這也是百度旗下大模型首次開源。與此同時，有市場訊息稱，百度今年還會發布文心大模型的5.0系列。
再往前一天，百度官宣，自4月1日起，文心一言將全面免費，使用者可以透過PC端和APP端，免費使用最新款的文心繫列模型。同日，OpenAI CEO奧爾特曼在X上釋出長文，官宣計劃在幾周，或者幾個月內，釋出新一代模型GPT-4.5（內部代號“Orion”）和GPT-5系統。
奧爾特曼還在文中寫道，其ChatGPT的免費套餐，也將包括對GPT-5的無限制聊天訪問許可權。換句話說，使用者不僅可以免費使用ChatGPT的搜尋功能，後續還可以免費用上OpenAI最先進的模型。
本月早些時候，谷歌也宣佈了將開放其最新的Gemini 2.0系列模型。馬斯克則2月14日接受採訪時談道，計劃將在一到兩週內推出新一代AI模型Grok 3，效能或將超越GPT系列，並且很大機率延續開源策略。可以說，上述幾家大模型廠商都卯足了勁，準備在這個節骨眼大幹一場，誰也沒有打算讓著誰。
另外，百度和OpenAI均計劃逐步開放深度檢索相關功能。
OpenAI方面稱，深度研究功能起初會提供每月2次的免費使用機會、每月10次的Plus使用者使用機會，而所有Pro使用者均可在移動端和桌面端APP上使用該功能。百度文心一言的深度搜索功能現已上線PC端，從4月1日起即可免費使用，APP端也即將上線。
時至今日，大模型能夠走向免費、開源、開放，背後離不開技術突破所帶來的訓練和推理成本下降。
2月11日，百度創始人李彥宏在阿聯酋迪拜出席“世界政府峰會”上時分享道，“在過去，當我們談論摩爾定律時，每18個月，效能水平或價格都會減半。但今天，當我們談論大型語言模型時，可以說每12個月推理成本就降低90%以上。”
OpenAI CEO奧爾特曼近日也在部落格上表達了類似觀點。據他觀察，AI價格的下降顯著刺激了AI使用量的增長。奧爾特曼稱，AI使用成本正大幅下降，每年比前一年便宜約9成，這也有助於AI普及更多使用者。
用大模型這件事兒越來越便宜，不僅讓各中小型企業本地化部署大模型的價格門檻更低，還能開發出更適用的大模型衍生品；也有助於普羅大眾把用AI產品變得日常化，動手搭建個性化的AI工具、AI產品、AI智慧體，最終共同為整個AI生態持續注入活力。
那麼，大模型憑什麼敢免費開放，究竟如何提供高性價比的AI算力，先進模型能力到底強在哪？透過拆解百度多項大模型開發經驗，我們找到了自研晶片、資料中心和AI計算平臺，以及推理技術架構深度最佳化這4大答案。
01.
文心繫列打頭陣，
深度搜索功能即將全量上線
時隔大半年，百度文心大模型即將連續刷級。據百度方面最新訊息，文心大模型4.5系列將在未來幾個月內陸續推出。另據近期市場訊息，文心大模型5.0系列也將在年內釋出，時間可能是今年下半年。
2023年10月，百度釋出了文心大模型4.0；去年4月，文心大模型4.0工具版上線；去年6月，4.0系列中效能較強的文心大模型4.0 Turbo正式推向市場。結合4.0系列的釋出節奏來看，或許百度已用實際行動印證了李彥宏所說的“創新的本質”。在他看來，創新的本質基本遵循“如果你能將成本降低一定數量、一定百分比，那麼這意味著你的生產率提高了相同的百分比”。
有知情人士劇透，文心大模型4.5和5.0，將在多模態能力上有明顯提升。OpenAI則選擇將o3推理模型等多種AI技術和能力，整合到即將釋出的GPT-5 AI系統中。
同時，文心大模型的視覺智慧能力也是其一大特色。基於此，百度或將代替OpenAI和谷歌，接管國行版iPhone中Apple Intelligence的視覺智慧。據外媒2月14日報道，百度將負責承擔“國行版”Apple Intelligence所提供的影像識別、檢索等功能。
目前，百度自研的iRAG（image-based Retrieval-Augmented Generation，基於影像的檢索增強生成技術）結合了檢索增強（RAG）技術和視覺智慧，可以檢索、比對、參考百度搜索引擎的大量圖片資源，然後透過文字生成質量更高、元素更逼真的AI影像，減少傳統文生圖技術易出現的“幻覺”現象。
實測表明，具備iRAG能力的文心大模型4.0，所生成的人物形象及其動作都更加貼合文字描述和物理邏輯。此外，文心大模型4.0支援一次生成多張AI影像。
▲左圖由文心大模型4.0生成，右圖由文心大模型3.5生成（圖源：百度）
而單從檢索增強方面來看，百度的生成式AI工具文心一言，比OpenAI的AI聊天助手ChatGPT，在聯網檢索準確性、內容描述的細緻程度上，都更勝一籌。
先拋給它們一個有唯一解的問題：“2025年中國的法定假日有哪些？”
文心一言發現了今年是中秋節與國慶節連休，但ChatGPT弄錯了中秋節的日期，並且沒有發現連休假期的特殊情況。
再拋給它們一個開放式的問題：“哪吒2中，在做藕粉的過程中，出現了哪些讓哪吒感覺不適的操作？”
ChatGPT聯網檢索後生成的答案有偏離影片事實的部分，文心一言則更加準確地描述出了影片細節內容。
今年內，文心一言還有望勝任一些更專業化、行業門檻更高的內容。2月13日，百度官宣文心一言網頁版上線了深度搜索功能，App端也即將同步升級。
基於該深度搜索功能，文心一言可以應對民生、創業、經濟分析類等專業諮詢類的問題，內容回覆預期達到專家級水平，在一定程度上突破了過去查詢渠道較為小眾、專業領域解析難度大等AI搜尋瓶頸。
除了增強搜尋能力，百度方面透露文心一言的思考、規劃和反思能力都進一步提升，從而能夠更“聰明”地使用多種工具解決複雜任務。
例如，遇到一些不能簡單處理的問題，文心一言可以先“閱讀”、“理解”使用者上傳的文件，再搜尋、分析相關內容，最後綜合考慮私域資源和公域資源資訊，得出結果。
02.
“芯”動力撐腰，
大幅提升模型訓練效率
當前，大模型及其產品效能增強的同時，還要控制、降低開發和使用成本，以實現向用戶開源並免費開放。這背後離不開整體算力架構的提效最佳化。
首先是算力“油門”，即晶片。
百度自研的AI晶片“崑崙芯”，專注於大模型訓練和推理最佳化，驅動一系列文心大模型縮短訓練週期，並降低開發成本。
其現已升級至第三代崑崙芯P800。該晶片採用的是XPU架構（eXtensible Processing Unit，可擴充套件處理單元），這種處理器架構比傳統的CPU（中央處理單元）和GPU（圖形處理單元）靈活度更高，可以根據具體需求和應用場景來擴充套件和定製，從而減少算力的浪費，並提高計算任務的處理效率。
同時，崑崙芯P800的視訊記憶體規格比同類主流GPU高出20%到50%，可以更好地適配MoE（Mixture of Experts，混合專家模型）架構，節省算力消耗，來整體降低開發成本。
該晶片還支援8-bit量化技術，佔用更少的視訊記憶體，也能保持較高的推理精度。這意味著千帆DeepSeek一體機單機8卡，也能帶動滿血版DeepSeek等引數量為671B的大模型。
其次是算力“油箱”，即資料中心。
本月，百度智慧雲宣佈完成崑崙芯三代萬卡叢集的搭建，並計劃進一步將萬卡規模拓展至三萬卡。
這一自研萬卡叢集可形成規模效應，透過多工並行處理、彈性算力管理等方式減少算力閒置的情況，以提高計算資源利用率，進而降低模型訓練的整體算力成本。
未來，其規模如果按計劃從萬卡擴大至三萬卡，規模效應加劇，百度的雲計算服務整體成本或將進一步降低。
再者是算力“車底座”，即AI計算平臺。
百舸平臺是百度智慧雲推出的一個高效能AI計算平臺，主要用於支援大規模深度學習。其透過提升頻寬有效性、減少散熱能耗、最佳化模型訓練效率等方式，來降低模型訓練整體成本。
據百度方面最新資料，百舸4.0的頻寬有效性已提升至90%以上；訓練主流開源模型的叢集MFU（通常用MFU來表示GPU的有效利用率）提升至58%；模型訓練故障恢復時間從小時級降低到分鐘級，叢集有效訓練率達到98%。
03.
多平臺創新，
拉動模型推理成本打骨折
訓練和推理都是模型開發及其應用的關鍵環節，因此單單降低模型訓練的開銷還不夠，模型推理的成本，也需要透過最佳化推理技術來進一步控制。
截至發稿，開源社群Hugging Face上點贊數排行第一，是國產模型DeepSeek-R1。DeepSeek-R1是基於DeepSeek V3基礎模型訓練的高效能推理模型，專注於提升推理能力。
隨著主流大模型廠商相繼接入、蒸餾DeepSeek-R1和DeepSeek V3模型，並且計劃開源自家先進模型，這一格局或將被改寫。
不過，呼叫DeepSeek-R1和DeepSeek V3的價格卻有高有低。
目前來看，包括DeepSeek自家平臺在內，呼叫DeepSeek-R1和DeepSeek V3每百萬Tokens的單價，定價最便宜的是百度智慧雲千帆大模型平臺。其R1的呼叫價格為DeepSeek官方刊例價的半價，V3的呼叫價格是DeepSeek官方刊例價的3折。
總的來說，百度方面主要透過最佳化以下3大板塊的推理技術，來降低推理成本。
1、百度智慧雲千帆大模型平臺針對DeepSeek模型MLA結構（Multi-Level Attention，多級注意力）深度最佳化，一方面同步呼叫計算、通訊和記憶體資源進行推理，另一方面使用Prefill/Decode分離式推理架構在推理前先預處理資料，從而使模型滿足低延遲標準的同時，大幅提升了吞吐量，並降低了推理成本。
2、百度智慧雲千帆大模型平臺還透過增強系統容錯能力、減少多輪對話等場景中的重複計算、增強安全防護欄來整體降低推理成本。
3、有業內人士分析稱，百度飛槳深度學習框架，以及百度飛槳自研的並行推理、量化推理等大模型推理相關技術，可以遷移應用於文心一言等百度旗下的AI工具，從而降低這些AI工具的推理成本。
04.
結語：國內外大模型再掘AI增量，
智慧化加速平民化
作為首批免費開放AI模型的大模型廠商，百度與OpenAI等競爭對手一起，拉開大模型新一輪價格戰的序幕。但這一次，“省成本”不僅僅是為了大模型廠商自身的經營，更多是把重心放在了AI技術推廣上。
而百度在晶片、模型訓練、模型應用方面持續探索，透過技術創新，讓AI逐步走向人人可用、人人用得起、人人用得好的階段。
未來，無論企業或者個人是否從事AI行業，都有機會在日常生活中收穫AI技術、AI工具、AI模型的智慧化體驗，繼而作為一份子加入AI浪潮，形成AI硬體開發商、大模型廠商、雲服務商、個人等主體共促AI生態開放發展的局面。
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