深度剖析：文心大模型背后的技术秘密对话录

金磊 克雷西 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

“我们已经进入了一个可以进行复杂思考的新阶段。”

OpenAI的CEO奥特曼在年度回顾中，分享了他对大型模型未来发展的看法。

推理模型的重要性日渐凸显，已经成为各大厂商争相角逐的新战场。

在推理模型竞争中，究竟哪一家的能力最强呢？最近，这个问题有了答案。

最近，中国信息通讯研究院（信通院）发布了一份关于大模型推理能力的最新评估报告，结果显示——

文心X1 Turbo在24项能力评估中取得了16项5分、7项4分、1项3分的佳绩，综合评分达到当前的最高“4+级”。

而且它还是国内首款，唯一通过这一评测的大模型。

文心为何能获得“4+级”的认可呢？

人类思维的模仿者：多模态的结合

在最近的AI Day活动上，吴甜副总裁分享了关于文心大模型的一些新进展，特别是上个月推出的

• 文心4.5 Turbo，注重多模态技术，其性能在文心4.5的基础上有了显著提升，同时成本也相对降低。
• 而文心X1 Turbo则强化了思维的深度，继承自X1的基础上，性能大幅提升，并具备更先进的思维链，问答、创作、逻辑推理、工具调用和多模态能力也得到了全面增强。

这两个新模型的最大亮点，恰恰体现了文心大模型发展的两个关键词——多模态融合和深度思考。

多模态技术在文心大模型中的应用

我们先说说多模态吧，文心大模型在这个领域的一个重要技术就是多模态混合训练。

简单来说，就是把文本、图像和视频这些不同的模态进行统一建模和融合训练。

为了处理这些模态在结构、规模和知识密度上不同的特点，百度采用了多模态异构专家建模、自适应分辨率视觉编码、时空重排列的三维旋转位置编码、还有自适应模态感知损失计算等关键技术。

这些技术不仅深入挖掘了各个模态的特征，还大大提升了模型在不同模态间学习的效率和融合效果，整体训练效率提升了近2倍，多模态理解能力提升超过30%。

在后训练阶段，有一项非常重要的技术，就是采用了一个自反馈增强技术框架，这让文心大模型变得更加聪明。

简单来说，这个框架是基于模型自身的生成与评估能力，形成了一种“训练—生成—反馈—增强”的闭环机制。

也就是说，这个技术让大模型能够像我们人类一样，在实践中不断自我提升，真是太酷了！

这种机制不仅解决了大模型在对齐过程中面临的数据生产难度大、成本高和速度慢的问题，还显著降低了模型产生错误信息的风险，帮助模型在处理复杂任务时的能力大幅提升。

而且，通过融合偏好学习的强化学习技术，文心大模型还实现了一个多元统一的奖励机制，这极大地提高了对结果质量的判断准确性。

在对离线和在线学习进行统一优化后，数据利用效率和训练的稳定性都有了显著提升，模型对高质量结果的感知能力也得到了增强。

此外，偏好信号与奖励信号的有效结合，全面提升了模型在理解、生成、逻辑和记忆等方面的能力。

△ 融合偏好学习的强化学习

文心X1 Turbo：打破传统思维的全新突破

说白了，文心X1 Turbo在思维模型上进行了一次重大革新，不再仅仅依赖于线性的思维链条。

它巧妙地把工具的调用融入到思考的过程中，形成了一种新型的“复合型思维链”，这可真是个创新的思路！

其实，人类在思考和行动时，往往会有多条不同的路径可走，而文心正是把这种灵活的模式应用到它的思维模型中。

在实际操作中，模型可以根据具体任务的需求，选择“边思考边行动”、“先思考后执行”或者“尝试后反思”等多种策略，这样的灵活性真是太棒了！

这意味着，模型在处理问题时，更加贴近人类的思维方式，让它在面对复杂和长期的任务时表现得更加出色。

再加上多元化奖励机制的优化训练，模型在应对跨领域和复杂任务时，思维的广度和逻辑深度都有了显著提升，整体效果居然提高了超过22%呢！

通过上述技术，我们可以看到文心在多模态和深度思考方面的努力，正好契合了大模型发展的两个重要趋势：一是不同模态的融合，二是模仿人类的思维过程。

不仅如此，文心大模型在算法之外，还在数据和基础设施方面进行了大量的技术攻关，真是下足了功夫啊！

聊聊文心大模型的强大数据构建能力

比如说，在数据构建方面，文心大模型可是下足了功夫，搭建了一整套的闭环机制，从“数据挖掘与合成”到“数据分析与评估”再到“模型能力反馈”，环环相扣，真是个系统工程。

这个机制的牛之处在于，它不仅能源源不断地提供高质量且多样化的数据，还具备极强的扩展性，能够迅速适应新出现的数据类型和任务场景。

在这样的体系下，数据构建不仅要确保事实准确、覆盖面广，还得遵循基本原理，确保语义的准确还原，简直是对数据质量的严格把控。

除此之外，文心还引入了一些稀缺知识点来驱动数据挖掘，同时结合真实的线上反馈，自动化地构建数据流程，再加上高效的多模态平行数据构建策略，都是在不断推动模型能力的提升。

从基础设施的角度看，百度在大模型领域有个独特的优势，就是他们自家的飞桨框架。

在底层技术上，百度通过优化框架和模型之间的协作，以及框架和算力的配合，实现了降本增效，真是聪明的做法。

比如说文心4.5 Turbo在飞桨框架的支持下，训练效率是文心4.5的5.4倍，推理能力更是提升了8倍以上，效率飙升。

而且，飞桨框架3.0的推出，还进一步增强了对各种异构芯片的适配能力，支持多模态大模型和并行训练的效率，真是个好消息。

所以，从这次分享的信息来看，百度在提升大模型的训练和推理性能方面的优化思路是非常清晰的——

算力、框架和模型完美结合，深度协同优化。

而且从目前获得的成绩来看，这种优化策略已经显现出了效果，真是让人振奋！

文心4.5 Turbo的表现真让人惊喜！

在文本处理方面，文心4.5 Turbo的表现非常出色，它在包含中文、数学、代码等内容的14个数据集上，平均得分达到了80分，超越了GPT-4.5和DeepSeek-V3，这可真是个好消息！

在多模态能力方面，文心4.5 Turbo同样表现优于GPT-4.1和GPT-4o，这说明它的综合能力非常强。

在深度思考方面，文心X1 Turbo也毫不逊色，无论是在各项数据集还是综合得分上，都明显超过了DeepSeek-R1，真是让人刮目相看。

AI的应用场景与实用性

当然，评测结果只能算是“效果”的一种数字化表现，要想真正感受文心的实力，还得看看它在实际应用场景中的表现。

文心X1 Turbo：像人一样思考的AI助手

比如在学习的时候，解物理题，文心X1 Turbo只需看一眼，就能快速推理出清晰的解题步骤和答案，真是太厉害了。

就像之前提到的自反馈机制，通过这个例子，我们能明显感受到文心X1 Turbo在作答时的思维过程，简直就像人类一样。

自然语言是我们沟通的桥梁，而形式语言则是程序能理解的严谨逻辑。大模型在这两者之间架起了一座桥，让思考变得可执行。

在代码应用中，百度依托文心大模型，推出了代码智能体和智能代码助手——文心快码，真是个好帮手。

如今，百度每天新增的代码中，AI生成的部分已经超过了40%，而且这项服务已经帮助了760万开发者，真是个庞大的数字。

百度在更复杂的应用场景中也在不断拓展布局。

以数字人为例，超拟真数字人需要展现出色的表现力，还要与场景和物品进行良好互动，这就需要运用多模态AI技术来实现。

百度利用“剧本”来驱动多模协同的超拟真数字人技术，成功实现了语言、声音和形象的完美结合。

百度的技术实力：六年的蜕变与全栈能力

从2019年的文心1.0到如今的文心4.5 Turbo和X1 Turbo，短短六年时间，文心大模型已经经历了九次重要的版本更新。

而这两款型号，实际上只是百度大模型技术的一个小切面，要想真正了解它的全部，还得从多个维度去深入挖掘。

这项技术目前已经支持了超过十万名数字人主播，直播转化率高达31%，而且直播的启动成本还下降了80%呢！

从行业的角度来看，百度展示的这些应用场景，都是当前大模型应用的热门趋势。

举个例子，在教育领域，根据贝哲斯的报告，到2029年，全球在线教育市场中，K-12教育的规模预计会达到8991.59亿元，年均复合增长率为7.89%。在这波增长中，大模型会扮演非常关键的角色。

至于代码的部分，那就更不必说了。在大模型的评估中，代码能力是一个必不可少的标准，实际上，这也是大模型，尤其是推理模型的主要应用场景。

至于数字人方面，中国互联网协会预测，今年数字人核心市场的规模将达到480.6亿元，几乎是2022年的四倍，同时，这也将推动整个产业市场规模达到6402.7亿元。

从这些技术和应用的布局中，可以看出，百度不仅拥有独特的技术优势，而且已经成功地将这些优势转化为市场上热衷的应用场景。

通过这些布局，我们也能清晰地看到，百度在大模型领域的道路正逐渐显露出轮廓。

百度的大模型之路：从技术到思考的深度探索

说到技术，文心大模型在多模态和深度思考方面真的下了不少功夫。通过强化学习，让模型自我调优，再加上他们强大的技术实力和丰富的数据支持，这一切都让人刮目相看。

从多种知识的融合学习，到增强知识点的能力，再到提升检索、对话和逻辑推理的效果，文心大模型的表现和效率都在不断提升，能力的边界也在持续扩展，真的是一步一个脚印啊。

那么，随之而来的问题自然是：

那么，百度的大模型究竟是怎样的一条发展道路呢？

深入分析之后，我们发现：

文心大模型自2019年3月发布以来，其核心技术框架始终如一，其中，预训练环节对模型的构建至关重要，为其能力打下了坚实基础。

而且，文心一直以来都非常重视事实性、时效性和知识性，并通过知识增强技术来进一步强化这些特性。

在这样的框架下，文心逐渐发展出了智能体技术（也就是模型的思考能力），结合工具的使用能力，来解决现实中的复杂难题。这些都是文心一直以来的核心技术方向。

当然，具体的技术方法也在不断演进。除了预训练阶段，后续的训练（比如强化学习）变得越来越重要，推动模型在原有基础上不断优化和升级。

标题：文心大模型的发展之路：从技术深耕到未来探索

在这个大模型飞速发展的时代，量子位和吴甜的对话中，她提到了文心大模型的独特观点：

首先，行业的快速进步并不让人意外，这是一次全新的科技革命，而不是一时的热潮。回顾历史，每一场科技革命都需要漫长的演变周期，大模型技术也一样——它将在未来的岁月里深刻改变各行各业的运作方式和思维模式。

其次，技术的影响是像涟漪般逐步扩散的：从技术的突破到实际应用，再到最终改变生活，这个过程是渐进的。因此，我们要用动态的视角看待这些发展，既要关注现在的快速变化，也要重视技术的长远价值。

基于以上观点，文心大模型团队始终专注于技术的深耕与前瞻探索。我们意识到未来还有很多方向可以突破，会不断推动技术向更高的目标前进，为行业的下一次变革做好准备。

总结来说，百度的态度是不仅保持敏锐的洞察力，还要坚持长远的视角。

从更宽广的视角来看，自“百模大战”以来，大模型的竞争已经初见收敛，但结局显然还没到；未来还有很多参与者可能会被淘汰。

但可以肯定的是，百度在技术积累和全面能力上，尤其是从底层框架飞桨到上层应用的完整技术链，将是它在决赛圈中脱颖而出的关键。

— 完 —

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