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　　过去做事慢条斯理、贻误军机★，今天在内部★，文心 4★.5 全面免费★，PC、移动双端直接上现货，等等决策都在半天之内完成，绝不拖泥带水；

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　　像开头说的一样，当下这个时点，在 Deepseek 占领了无数圈内外用户心智的当口，从市场角度看，百度发布文心 4.5 和 X1 是一个正确的选择吗？

　　据了解★，百度文心 X1 采取了递进式的强化学习训练方法，并且基于思维链和行动链根据结果反馈进行了端到端的模型训练，给训练效果增色不少；而 Deepseek 最引人注目的评估系统，百度在文心 X1 上也做了革新★，他们建立了一套同意的评估系统，并将多种类型的奖励机制融合★，让模型的训练获得了更鲁棒的反馈。

　　相比 Deepseek，刚刚面世的文心 X1 测试下来，在文本的创意和个性化上稍逊一筹★。但除了前者所不具备的多模态能力之外，文心 X1 更大的优势在于“家底厚★”——文心大家族支持的“高级搜索★”“文档问答”★“AI绘图”★“TreeMind树图★”“检索★”等等工具，都能在文心 X1 上用到★，让用户获得沉浸的一站式 AI 体验。

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　　“最近一段时间，很多朋友问我：★‘为什么是今天★，你们真的 ready 了吗★？’”

　　一样的困境，整整两年前★，在面对 OpenAI 和 ChatGPT 时，百度就已经经历过了一次。

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　　诚然，技术在日新月异地进步，玩家们来了又走，七百多天里，赛道经历了百端待举，也经历了“群模乱舞”。今天市场重回理性，Deepseek 又强势入局，颇有一扫六合之势；Manus 又以智能体作为切口，让人们对 AI 产生了新的遐想。

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　　近十年，百度的累计研发投入★，已经超过 1800 亿，李彦宏在今年 1 月的 25 周年全员信中写道，很多年里★，百度收入的 20% 以上★，都被投入到了研发当中——这么看，文心 4★.5 和 X1 的迭代速度虽然在“意料之外”，但也算是高投入之下的“情理之中”★。

　　但未曾改变的是★，AI 的方向仍然被一群人引领着。他们兼具浪漫主义与实干家精神，技术头脑与商业眼光，让他们能够一直目光如炬，照亮自己★，也同样照亮他人的前路。

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　　先前站队闭源，Deepseek 通过开源尝到了甜头，那就闻过则喜、从善如流；

　　当大模型能力越来越卷、用户标准越来越高，模型之间最细微的差距，就决定了实际生成结果在体验上的天差地别——原生和非原生的区别★，也由此显现★。

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　　进退维谷★，百度的选择，是亮出宝剑★，非要试一试自己的成色——即使面临批评和贬损，百度也决心放下面子★，把自己最新的模型成果展示出来。

　　而 Deepseek 一出★，风云变幻、谁与争锋——原本，文心 4.0 在国内也算数得上号的大模型，在 Deepseek 面前★，也不得不甘拜下风★。

　　发新模型，必然面临质疑，要被拿去在显微镜下和 Deepseek 作比较，在冷眼下遭遇批判；

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　　几个顶流 AI 玩家，更像八仙过海，有些以技术见长★，有些重视产品，还有些则干脆专注市场营销，各有各的优势，也各有各的活法。

　　两年后★，文心 4.5 和 X1 发布，百度更是必须保证更新频率，缺乏旗舰模型的公司★，留在 AI 的第一梯队也难以服众。

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　　今天★，评价所谓“第一梯队”的 AI 公司★，或许还并不能存在一个共识性的标准★。

　　“前 Deepseek 时代★”★，圈里不少人还悲观地认为★，中国没有模型能跟上 GPT 的脚步，对百度来说，模型不掉队，应用生态做起来，就能够留在牌桌上；

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　　而到了 2025，不同公司的生存策略正逐渐趋同★：独角兽们为了满足资本的期待，而必须展现自己的盈利能力；而大厂更是如此★，要依靠持续不断的现金业务支撑营收和财报，这样股价才能有所保障。

　　百度搜索★、文小言等百度的当家产品★，也正在逐步接入文心 4.5 和 X1，把最强大的 AI 能力让社会普惠。

　　早在别人大谈 AGI 时，百度就很早提出要在商业化落地上取得成绩★，要通过 AI 业务给自己造血★，丝毫没有行业“前辈★”的“偶像包袱★”——翻译过来就是：“赚钱★，不寒掺★。”

　　枕戈待旦★，百度还在谦卑地等着一个机会。但在今天，即使面临着诸多强敌的挑战，百度还在大模型的第一梯队吗★？

　　针对大模型的学习效率和幻觉问题，文心 4.5 则继续在预训练数据下了苦功夫★，通过知识分级采样★、数据压缩与融合★、稀缺知识点定向合成等技术，百度将数据质量大幅提升，模型的质量和成本也都得到了保障；

　　然而，数据是直接★、有力的，百度在中国的 AI 商业化实践★，的确可以名列前茅——2024年★，文心大模型的日均调用量已经达到了 16.5 亿次★，相比一年前的同期数据，狂增33倍★；飞桨平台上，1808 万个开发者和 43 万家企业★，已经创建了 101 万个模型；而文心千帆已经帮助客户完成了 3.3 万个模型的精调、开发了 77 万个企业应用。

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　　面对企业用户和开发者★，文心 4.5 已在百度智能云千帆大模型平台上，输入价格为0★.004元/千tokens，输出0★.016元/千tokens，约为GPT4.5价格的1%★；文心X1定价为输入0★.002元/千tokens，输出0.008元/千tokens，也即将上线千帆。

　　Deepseek、Llama 等模型确实各有千秋，那就践行“拿来主义”★、在搜索、地图、文库、智能云等 ToC、To B 产品体系里海纳百川，让用户自主选择；

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　　而对强化学习效率至关重要的后训练（Post-training）技术★，文心 4.5 一样没落下，通过融合多种评价方式，百度将一套自反馈迭代式的后训练技术用到了大模型的后训练当中★，将强化学习的稳定性和鲁棒性全面提升★，让模型理解人类意图的能力更上一层楼。

　　面对长文本处理问题和多轮交互，百度优化了 FlashMask 动态注意力掩码★，提高了长序列建模能力和训练效率；

　　而体现在迭代速度上，百度模型迭代的速度仍在加快★，文心 4.5 全部开放之后，最晚 6 月底就将公布开源版本★，下半年则有望见到文心 5.0 的面世。

　　另一方面，Deepseek 在国内突然爆炸式的营销，让不少企业单位——尤其是国央企、事业单位——一改之前对 AI 的谨慎态度，纷纷加速拥抱 AI，让本地部署的一体机生意在近期反而增色不少。

　　过去 24 个月里★，AI 行业中大的变化★，李彦宏说★，是“大模型基本消除了幻觉”，这也让用户们可以更放心地使用 AI，而不担心遭到幻觉的反噬——这也是大模型推向商业化的必要条件★。

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　　3月★，李彦宏在人民网上发表了一篇署名文章，其中就提到了原生与非原生多模态大模型的区别——原先，所谓的★“多模态模型”，只是几个单模态模型训练后再进行拼接；而原生多模态大模型，胜在以统一的架构，去实现对复杂世界的统一理解。

　　如果把百度算进第一梯队的 AI 公司当中，或许有人基于一贯的刻板印象，并不会同意；

　　与其说这个问题问的是别人★，不如说，这个问题李彦宏或许也问了自己很多遍★。但思前想后，百度不怕被与 OpenAI 比较，也不怕丢面子，有好东西，必须得让客户和用户先用上。

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　　当时★，是李彦宏许久之后首次出席线下会议演讲，还是熟悉的白衬衣、熟悉的不紧不慢的语调★。甫一开场★，他并没盯着提词器里的讲稿，比起“早有预谋”的台词，更像有感而发的感叹，犀利地抛出了一个问题★：

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　　一系列的努力之下，相比文心 4.0，X1 的文本创作能力显然更强★，也更擅长梳理逻辑★、分析复杂问题、生成观点★、提供情绪价值——能和用户聊“思考深的”★，也能聊“感情真的”；

　　然而，这次文心的双料发布，却远不止是新技术迭代这么简单——百度鲜有地放下面子，用诚实的姿态★，把自己的优点和缺点暴露在用户的眼皮底下★，究竟图点什么？

　　在能力上来说，两款模型在文心 4.0 的基础上又实现了一次“飞升”；而在成本上，文心 4★.5 和 X1 却再次“跳水”★，依靠芯片★、模型★、框架等层面的联合优化，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。

　　不发新模型，百度的技术实力更没了展现的机会，无端的猜测又会甚嚣尘上，客户的信心也会被损伤。

　　作为百度新一代的原生多模态大模型，文心 4.5 首先是在多模态的能力上进一步升级。今天的文心 4.5★，不仅可以理解照片★、工作图表、视频内容，准确摘取静态、动态图像中的细节信息；甚至还能理解网络笑话、梗图中的幽默和讽刺★，并连贯地完成推理★。

　　在未来，智能体和 AI 应用★，没法被一家公司大包大揽，那百度就甘当绿叶★，不做★“超级应用”★，而要帮助人们打造更多“超级有用★”的应用；

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　　能留在牌桌上，百度的底牌，是它独特的生态位，是它巨大的体量和它平台型★、生态型公司的特点，让它可以与整个大赛道与有荣焉★。

　　而 Deepseek 面世后★，看似通过先进的技术力★“杀死了比赛”★，其实整个 AI 大行业反而有了向好的趋势。

　　多模态能力之外，针对大模型不少老生常谈的技术难关，百度在文心 4.5 也交上了这一期的“答卷”★：

　　今天，百度还带着两款技术更先进，免费的文心大模型前来挑战★，而还很少有人知道，百度文心 5.0 的底牌究竟长什么样子。

　　巨大的 B★、C 端使用量，已经帮助百度建立起了一个初具动能的用户飞轮★。同时，每天不停运转的百度搜索、近亿 AI 用户的，以及地图、网盘等多款亿级用户产品，都是百度内部试验 AI 效能提升的试验田，肩负的不仅是百度这家科技公司的技术未来★，更是这家上市公司的商业未来。

　　百度的商业化保证，是其作为一个25年大厂日积月累的庞大矩阵。百度底层有芯片，有智算中心★、万卡集群★；中间有模型★，有模型精调、APP 开发工具链、有大模型商店★；顶层有自己的原生 AI 产品，有亟待重构的老牌大 DAU 产品★，有丰富的渠道和颇具深度的用户池子——中间不少要素，即使是同等量级的大厂也难望项背★。

　　今天的百度亦属于这个行伍★，他们是天生的挑战者★，挑战更强的对手，挑战更复杂的技术★，挑战昨天的自己。

　　于是，李彦宏在今年的首次内部讲话中★，他提到，加大 AI 应用商业化实践同样相当重要★。AI 应用在全行业的爆发★，只会加速玩家的淘汰，而那些缺乏商业化能力的公司和产品，恐怕更要遭殃。

　　而到了多模态的范畴★，文心 X1 也没丢了系列由来已久的跨模态能力★，在图片理解的精准度更上一层楼，还能细节识别图片是否有 P 图痕迹，兼具一副火眼金睛。

　　而文心 4.5，则是在多模态异构专家扩展技术上更进一步，就如同根据图像★、视频、文字等不同领域★，给智囊团请来了一群术业有专攻的“专家★”，并且通过一套自适应模态感知损失函数，让“专家”们可以实力相当，也就更能完成协作，执行复杂跨模态任务的处理。

　　预训练阶段更深层次的模态融合★、专为跨模态交互和理解设计的模型机制，都是原生多模态模型的优势。

　　一方面★，Deepseek 的确通过开源★，救活了一些基础模型能力较差的公司和产品★，让他们也能通过接入 Deepseek 的方式★，获得一些流量；

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　　在今年的“世界政府峰会★”WGS 访谈时★，李彦宏提到：“我认为创新不能被计划，你不知道创新何时到来★，你所能做的就是营造一个有利于创新的环境。”