百度智能云晒大模型落地成绩单:5个第一!

明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

中国大模型平台市场第一!

大模型应用落地元年,百度最新成绩单出炉——

  • 中国大模型市场份额第一

  • 中国大模型产品布局第一

  • 中国大模型产业落地规模第一

  • 上半年中标数量/金额/行业覆盖数/央国企项目数第一

  • 文心大模型日调用量超7亿

  • 千帆平台上精调模型超3万,开发应用超70万

刚刚召开的百度云智大会上,百度智能云一边秀市场成绩,一边还拉来三星、南方电网这样的行业大客户,现场秀落地效果。

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此番动作并不稀奇。9月份云厂商们热火朝天密集发布,不同于去年的秀模型、秀算法,今年大家更愿意聊应用、聊行业价值。

大模型趋势,很快到了拿实绩说话的阶段。

为何百度智能云能成为“标王”?从最新发布看起。

从底层计算到上层应用,五大产品全升级

今年百度云智大会一共带来5款AI产品升级,分别是:

  • 底层基础设施:百舸4.0发布。

  • 中间模型和开发工具层:千帆大模型平台3.0发布。

  • 上层开箱即用AI应用:客悦、曦灵、文心快码。

它们共同构成企业大模型产业落地的全栈能力,也能分别满足企业应用大模型的不同需求。

首先来看大模型应用落地最不可或缺的底层算力基础设施。百舸·AI异构计算平台正式发布4.0版本。

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它以混合多芯技术为基础,由下至上分为资源层、组件层、加速层和工具层,为企业提供大模型训推一体服务。

此次发布,百舸4.0在集群创建、开发实验、模型训练、模型推理等方面均进行升级,覆盖企业使用大模型的全流程,在诸多企业用户重点关心的指标上带来大幅提升。

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具体升级内容可参考:

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其次来看大模型平台千帆,它主要为企业提供生成式AI生产以及应用全流程开发工具链。

千帆大模型平台3.0在应用开发层、模型服务层和模型开发层全面升级。

应用开发层,千帆大模型平台3.0全面支持企业级RAG和企业级Agent开发,同时发布了端到端应用开发工具AI速搭。

企业级RAG支持不限容量知识库存储,速度上能达到1.5秒内返回结果。RAG全部环节包括解析、切片、向量化、召回、排序等,都可调可控。企业可以灵活配置出适合自己业务的方案。

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澎湃新闻基于千帆企业级RAG,能够快速从庞大媒资库中准确检索内容。可以很好避免大模型幻觉问题,能够让企业放心使用大模型在自身生产环境中检索、回答的结果。

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企业级Agent是另一种常见大模型落地方式。它能让大模型进行自主思考和任务拆解,并调用工具去全流程自动完成任务。

企业级Agent支持文心系列以及百度各种垂类模型,并进一步提供百度搜索、百度地图等官方组件支持,另外也支持长短期记忆能力,让Agent可以记住和用户的对话内容。

比如让Agent制定一个国庆节去山西旅行3天的计划路线,要参考《黑神话:悟空》中涉及的山西经典,且希望住在品质好、性价比高的酒店,好评优先、500元以内,而且想要规划自驾路线。

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可以看到Agent能在不同APP之间跳转操作,像人一样在做任务的分解、规划和执行。

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AI速搭则支持一句话搭建应用。通过聊天或者上传PRD的方式来生成应用,可以零代码方式生成资产管理、CRM等企业级应用。

过去几个人几天才能搞定的应用开发,现在通过对话方式,以分钟级速度就能完成。不懂开发的业务人员也能轻松上手。

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而且还能以自然语言对话方式修改需求、增减模块。

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目前通过千帆大模型平台开发的的应用数量已经超过70万。

好用的应用开发需要好用的模型提供基础能力。

千帆模型服务层提供丰富大模型,覆盖大语言模型和传统模型。

因为在实际落地中,传统NLP、CV模型仍旧有很多市场需求,大小模型混用的模式很常见。

所以千帆大模型平台3.0进一步丰富了可使用模型。主要包括百度自研的文心系列,以及新增语音系列能力模型和视觉系列模型。

千帆大模型平台3.0可提供模型如下:

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模型开发层提供最全面的工具链。

包括DPO、KTO等模型训练算法和PTQ等模型量化算法,能够高效支持超大规模模型微调和定制。

还支持CV、NLP、语音等传统模型开发,实现数据、模型、算力资源的统一纳管和调度,为企业提供一站式的大小模型开发体验。

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最后来看AI应用层。

云智大会主要带来了3款AI应用产品更新。

  • 客悦:国内首款大模型重构的智能客服产品。

  • 曦灵:国内首个大模型全面重构数字人平台。

  • 文心快码:智能代码助手。

客悦此次升级了多模态交互能力、多语言能力和端到端洞察能力。仅需3步就能建立一个智能客服。

支持视频、音频、图文输入的多模态交互客服体验,可以让一些难以描述的问题更容易被解决,比如用户可以拍下仪表盘照片直接询问。同时支持中英文文档问答。

引入的大模型客服洞察Agent可以分析用户反馈用户对话过程,通过意图理解、关键信息抽取、情感抽取等,可以进一步帮助企业了解客户,如宝马领悦、通用中国等都已用上这一能力。

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曦灵4.0在能力提升的同时成本进一步下降。

它现在支持小时级生成2D人像超拟人数字人、一句话生成3D数字人(10分钟)、替代真人视频播报、实时交互对话、直播等能力。

同时2D、3D数字人的应用成本进一步下降。只需199元,即可定制3D超写实数字人,价格从万元级别直接降到百元级别。

同时还提供开放的数字人组件平台,AppBuilder可接入,支持轻量级SDK和标准化接口助力快速集成。

现在,通过小程序,人人都能构建自己的数字人。

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文心快码(智能代码助手)集成大模型技术,可以提供实时推荐、代码生成、代码审查、优化代码等能力。

此次发布了企业级代码架构解释、企业级代码审查能力和企业级代码辅助能力。

其中,企业级代码架构解释能让大模型快速解读代码库,梳理整个业务逻辑以及工程架构。程序员接手项目后就不用再逐行看代码,可以更快速清晰建立理解。

企业级代码审查能力解决了传统code review的问题。大模型参照以往企业私有代码和知识,可以直接替代人类审查代码内容,提高整个代码研发的效率和规范程度。

企业级辅助代码则能基于以往私有代码和知识库,能让AI编程更贴近于企业自身业务场景。

它能通过快速学习企业过往代码与规范,使生成的代码更符合企业要求。目前,文心快码已经服务超过1万家企业客户,帮助数百万中国开发者提升编码效率,整体提升研发效率20%。

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总结来看,百度智能云这波大升级,方方面面都是以企业实际落地需求为核心,覆盖底层基础设施、模型能力及工具、上层AI应用全栈技术能力。

为啥如此旗帜鲜明all in“落地战”?

因为大模型应用到了全面爆发的时刻。

拿下蔚来、三星、半数央国企

在此前的活动中,百度副总裁谢广军曾将大模型应用趋势划分为三个阶段。

第一阶段是ChatGPT刚刚诞生后,第一批想要接触大模型的企业开始囤积算力、尝试训练模型,带火了整个行业的算力需求。

第二阶段是从去年下半年到今年年中,开发者们开始在基座大模型上探索AI原生应用开发,开始探索生成式AI可以落地应用于哪些场景。这个过程中,大模型的渗透率非常高,“甚至比过去10年里AI在生产生活中的渗透都要广泛”。

到了今年年中,终于一些大模型应用跑了出来,能真正实际落地产生价值,由此也就到了第三阶段。

这三阶段的划分,可以基于千帆平台上文心系列模型的API调用量增长趋势作为参考。最新数据显示,百度文心大模型日均调用量超过7亿次,半年增长超10倍;在千帆平台上精调模型数量已超过3万个。

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进一步参考行业数据,2024年上半年,大模型领域可统计到的中标金额约为9.38亿元,已经远超2023年全年大模型中标项目披露金额7.89亿元,行业增速非常明显。

其中,百度在主流大模型厂商中一举拿下三项第一:最多中标项目数量(17个)、覆盖最多行业(6个)、中标金额总数最高(9297万)。超半数央国企都在使用百度智能云进行AI创新应用落地。

对外披露客户中,不乏一些对大众日常生活都产生深远影响的厂商与企业。

比如三星Galaxy S24系列手机就深度集成了文心大模型,可以提供“即圈即搜”、一键总结长文、端侧AI实时语音转录等AI功能。

“即圈即搜”是三星Galaxy S24系列首创的AI能力,只需在屏幕上圈出/划出图像内容,即可联网进行搜索。

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要知道,AI手机是当下领域内公认的趋势,也是将AI切实引入大众生活的重要载体。大模型对操作系统的影响,也将带来移动应用的二次爆发。IDC预计,2024年中国市场上搭载AI功能终端设备将超70%,AI终端占比将达55%。

智能汽车行业更是与AI具有与生俱来的联系。AI助手是智驾座舱内最流行的新趋势之一,也成为广大车主感受大模型趋势的重要媒介。

比如蔚来就基于千帆大模型平台,在文心大模型基础通过提示词工程打造了NOMI GPT。

它能提供更懂用户、更聪明、更万能的AI小助手体验。目前NOMI已经陪伴近20万车友家庭。

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目前,百度智能云已在政务/智慧城市、交通、能源、制造、汽车、金融、泛科技、教育领域探索大模型应用落地场景。

那么问题来了——

为何是百度?

拿下多个行业第一,百度凭什么。

其一,AI是百度的基因与内核。过去十余年在底层技术上研发积累,为百度模型自研、模型开发能力对外输出以及自身大模型应用落地提供坚实基础。

由此,百度逐渐构建了AI全栈能力,从底层计算平台到上层应用落地。尤其是大模型趋势到来后,百度快速针对趋势推出了面向行业的大模型平台和一系列行业产品,在大模型产品布局上处于国内第一。

其二,百度多年的AI落地经验和自身应用构建经验,也为大模型能力输出提供可靠参考。

最直接的例子就是千帆大模型平台对外提供丰富工具链,这些都是百度大模型开发经验的对外输出。百度副总裁谢广军也提到,他们希望企业用户能在千帆大模型平台上形成自己的数据飞轮,因为百度自身诸多业务就是这样运作的。

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以及最新动向中,百度察觉到大模型趋势激发千行百业拥抱AI的热情,但并不是完全舍弃传统AI。还有诸多企业存在大小模型混用、传统NLP/CV模型的需求,因此在千帆大模型平台3.0上进一步丰富这方面能力。

其三,百度智能云的百舸构建的异构算力体系,可以为行业提供更多元的算力选择。

尤其在大模型价格战的趋势下,“高效”、“充分”的底层算力,也能让百度进一步对外提供更具性价比的模型算力服务。

如上方方面面,共同构成了百度智能云的“多个第一”。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在云智大会上表示,过去的一年,是大模型从技术变革走向产业变革的关键一年。

大模型重构一切,为每个企业提供平等的增长机会。

人类历史上又一次生产力跃迁,正在加速发生。

正如蒸汽机之于第一次工业革命、发电厂之于第二次工业革命,计算机之于第三次工业革命,云计算基础设施是眼下第四次工业革命的“底层基建”。

与此前有所不同的是,智能时代下的基础设施,硬件设备只是重要构成之一,建立在算力之上的模型、工具链与应用开发工具,更是开掘智能时代“矿产”的重要工具。云智大会上,百度的最新亮相,正是这一逻辑的具体展开。

随着大模型更大规模应用落地趋势开启,智能时代底层基建的建设与发展也将进入新一轮加速期。

在这之中,百度智能云作为主力选手,已然做好全面准备了。

— 完 —

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留给人类数学家的悬赏不多了!谷歌DeepMind一口气解决9道埃尔德什问题

同时,AlphaProof Nexus还在OEIS整数序列百科里证明了44个开放猜想,在代数几何那边解决了一道希尔伯特函数对数凹性的15年悬案,凸优化那边改进了一个锚定梯度下降法的理论边界。这个结果或许也在预示着,未来随着大模型能力持续升级,复杂的多工具组合系统,可能不再是刚需,只用大模型+专业校验工具这套简单循环,就能搞定大多数数学难题。简单理解就是,这群数字之间,既不能一个数整除另一个数,也不能一个数整除另外两个数的和,同时数字还要分布得相对密集,不能只挑寥寥几个数投机取巧。

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龙虾之父教你省钱:开源Skill给你的Skill减肥

严格遵循Codex计费规则(UTF8字节数/4向上取整),以模型上下文2%为默认技能预算基数,结合技能优先级排序规则(系统技能>内置技能>插件技能>仓库自定义技能),核算全量技能原始占用令牌、最小渲染令牌、预算内可用令牌。同时可模拟真实运行场景,计算预算不足时的技能描述截断字符数、被省略技能数量,精准输出预算使用率、剩余预算、上下文占用比例等核心指标,直观展示技能体系的资源负载情况。跨Codex内置库、插件缓存、代码库、个人技能根目录,扫描同名技能、描述/内容高度相似的重复技能,标记冗余项。

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刚刚,国产AI自己造了AI,全球首例!

在MMLU-Pro、MMLU-Redux、AIME-2025、AIME-2026、BFCL-v4、AA榜单等项目上,也给出了对应成绩。我们完全可以给不同的模型、不同的硬件、不同的任务,分别写专用的代码。如果人不够,那就用AI来凑!更直白一点说,就是当AI写代码的成本越来越低,未来软件不一定非要做成一套通用大框架,也可以针对不同模型、不同硬件、不同任务,现场锻造一套专用代码。这也让MiniCPM5-1B的价值更明确了,它不只是一个小尺寸模型,而是一个在参数规模、部署成本和实际能力之间重新找平衡点的端侧模型。

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画数独、烧蜡烛都不翻车了?浙大&阿里让AI先三思再下笔|ACL 2026

让模型画 “数独解完后的样子”、“蜡烛燃烧6小时后的状态”,开源模型要么出现逻辑幻觉,要么无法把文字指令转化为精准视觉操作,形成难以跨越的执行鸿沟。研究者设计了一个独立的Thinker模块,它不直接生成像素,而是充当大脑,负责将模糊的用户意图分解为分层、结构化、且对下游生成器友好的中间表示。阶段,Thinker产生的多条推理路径直接由生成图像的视觉质量打分反馈,这迫使模型放弃空洞的辞藻,转而学习生成“视觉可执行”的指令。这种双向反馈机制,真正实现了脑与手的深度协同。

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0.9B跑出90%真机成功率!上海交大为VLA补上空间感

从多视角RGB提取紧凑的隐式深度表征,再以轻量方式融入视觉-语言通路,最后通过flow-matching动作专家输出连续动作。参数,不额外增加硬件负担,用紧凑的隐式深度编码把空间感写进VLA策略里,仿真与真机同时兼顾性能与部署效率。论文中,IDEM骨干约0.13B参数,并结合多视角深度预训练初始化,在轻量条件下引入与深度相关的归纳偏置。值得注意的是,相比只关注benchmark分数,论文也给出了部署侧开销与实时性指标。从RGB学几何,省了硬件,但不少方案依赖较重的基础模型,训练和推理成本偏高。

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Grok最新模型吃上Cursor「加餐」,马斯克:Coding实现巨大改进

Cursor数据其实更可能告诉模型,开发者在真实项目里,是怎么描述需求、定位问题、让AI读上下文、修改文件、修复报错、再继续追问的。更大的模型容量,往往能让它更好地理解复杂上下文、进行更长的链式思考,以及处理更具挑战性的真实开发任务~要知道,毕目前承载Grok所有生产流量都由0.5T的v8-small模型,也只有0.5T的大小。用户输入需求后,Grok Build不会直接动手,而是先制定详细执行计划,让用户确认后再执行。这边,也被马斯克亲口点名,补充训练里加入了大量Cursor数据,后续还会继续添加。

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刚刚,国产Agent模型闯入全球第一梯队!限时免费

从训练的第一天起,它的目标就不是聊天,而是干活。就像我在实测中感受到的那样,做完桌宠它问你要不要存成Skill,做完周报它提醒你设成定时任务,昆仑万维瞄准的显然不只是一个模型,而是一整套Agent工作生态。发现没,自从模型进入Agent时代后,大部分玩家在推主力模型时都会附带一个轻量版,这也很好理解,就像前段时间Snapchat前机器学习工程师说的那样:。一只小猫,能在屏幕上随机溜达,点击会说打工人语录,右键能切工作模式和摸鱼模式,工作模式带番茄钟倒计时,还要有喝水提醒、远眺提醒、拉伸提醒这些健康功能。

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