百度文心大模型4.0 Turbo来了！速度飞快，效果超赞，你准备好体验了吗？

百度文心大模型4.0 Turbo亮相，助力智能科技新发展

在WAVE SUMMIT大会上，百度新发布的文心大模型4.0 Turbo引起了大家的关注，展现了其卓越的加速性能和优化效果。

人工智能的目标就是模仿和提升人类的智慧。百度的CTO王海峰提到，大模型的出现为通用AI的发展带来了新的希望，强调它在理解、生成、逻辑推理和记忆等方面的广泛能力。这些能力不仅是AI的基础，也是它在创作、数学推导、编程和决策中应用的关键。

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在大会上，王海峰宣布文心大模型4.0 Turbo正式上线，用户可以通过网页、APP和API直接使用。这个新版本得益于数据、基础设施和对齐技术等方面的持续创新和优化，与飞桨文心的联合提升让它的处理速度和性能都有了显著改善。

在深度学习领域，王海峰带来了新的突破，创新的智能体技术让机器不仅能可靠执行任务，还能自我进化，思考过程也更透明。目前，文心一言的用户数量已经达到了3亿，每天的调用次数超过5亿。此外，百度还与朱有勇院士团队合作推出了首个农业智能体，它结合了院士的研究和农业知识，帮助农民解决问题，推动科技助农。使用这个智能体的农民们反馈说，确实带来了不少便利。

百度的飞桨框架3.0也取得了不小的成就，吸引了1465万开发者，服务了37万家企业，创建了95万个模型。文心大模型的日均提问量增长了78%，提问长度也增加了89%。百度副总裁吴甜分享了文心大模型的最新应用和创新，宣布4.0 Turbo API已经对开发者开放。过去半年，文心大模型生成了70亿行代码，创作了5.9亿篇文章，并解答了1.7亿个学习问题，帮助了1.3亿人次的工作，推动了大量的应用创新。

吴甜还强调了选择合适模型对应用效果的重要性。文心轻量级模型适合特定场景，性能和成本都很不错；文心3.5则有更广泛的适用性，适合日常的信息处理和文本生成；而文心4.0的能力更为强大，具备高级理解和逻辑推理能力。工具版文心4.0则是基于智能体技术，能够完成更复杂的任务。她还宣布开发者可以通过百度智能云千帆平台访问文心大模型4.0 Turbo API。

文心大模型的星河共创计划在过去一年与开发者合作推出了55万款AI应用，超过1000种工具，并涌现出如长光卫星等优秀案例。同时，百度也在积极推动社区数据的共创发展，例如邀请专家团队指导模型学习，设立高校基金，建设数据生态中心来支持合作伙伴。上海体育大学与百度联合发布了首个体育行业的大模型——上体体育大模型，帮助国家队备战巴黎奥运会。

飞桨3.0版本专为大型模型定制，百度的全栈布局加快了文心大模型的快速发展，特别是在与飞桨平台和文心的联合优化方面。

在大会上，百度AI技术生态总经理马艳军展示了新框架的独特之处，包括专为大型模型和多种硬件设计，确保了硬件的向下兼容性和模型训练的向上支持。这个新框架具备自动并行、优化编译器和一体化模型训练与推理等强大功能。

飞桨框架的独特优势在于训练与推理的结合，让大型模型的开发体验更加流畅，训练效率也得到了提升。此外，飞桨3.0还提供了全面的大模型硬件适配方案，包括代码合入和模型测试等研发支持，确保硬件适配的全面性。

这代框架增强了文心大模型的训练与应用能力，提供了全面的支持，包括压缩和推理功能。

飞桨3.0在AI for Science中引入了高阶微分技术和分布式训练，推出了面向通用计算的PaddleScience工具包，以及专注生物计算的PaddleHelix。此外，该框架原生支持复数体系，为气象预报等领域的数据分析提供了重要支持。

Comate更新至2.5版本，中文名为“文心快码”。

百度的智能代码助手Comate经过品牌升级，现称为“文心快码”，旨在提高开发效率。它的快速特性在开发、业务迭代和实施中表现得淋漓尽致：百度内部的代码提交量提升了35%，周交付比例达57%，研发效率提高了14%。喜马拉雅等客户的采纳率也很高，数据表现优异。目前，80%的百度工程师都在使用文心快码，采纳率达46%，新生成的代码占比为29%。文心快码已经在喜马拉雅等多家企业成功应用，涵盖了金融、汽车等多个行业。

陈洋发布了文心快码2.5版本，提升了知识增强、研发流程和安全性。新版本能够深入理解代码库，结合公私领域知识生成更安全的代码，并能自动检测和修复安全漏洞，支持混合云部署。大会期间，文心快码还提供了专业版的三个月免费体验。

基于文心大模型和飞桨的底层技术，百度支持了更多应用的发展。与甲骨文信息处理教育部重点实验室合作推出的“来自甲骨文的回答”互动程序，利用AI技术让甲骨文信息得以活跃。

人工智能技术还在帮助保护野生动物。百度与IFAW合作开发的AI系统提升了识别动物制品的效率，并持续进行优化，以增强保护效果。同时，大模型的人工智能也促进了行业的转型，提升了经济活力，其应用领域正在不断扩大。王海峰表示，依托深度学习和工程平台的人工智能展现出了强大的通用性和自动化特征，预示着我们即将进入大规模生产的阶段。