引語：

2025 年，百度的「天」變了。

「前 Deepseek 時代」，圈裡不少人還悲觀地認為，中國沒有模型能跟上 GPT 的腳步，對百度來說，模型不掉隊，應用生態做起來，就能夠留在牌桌上；

而 Deepseek 一出，風雲變幻、誰與爭鋒——原本，文心 4.0 在國內也算數得上號的大模型，在 Deepseek 面前，也不得不甘拜下風。

於是，巨大的壓力給到了百度：

發新模型，必然面臨質疑，要被拿去在顯微鏡下和 Deepseek 作比較，在冷眼下遭遇批判；

不發新模型，百度的技術實力更沒了展現的機會，無端的猜測又會甚囂塵上，客戶的信心也會被損傷。

進退維谷，百度的選擇，是亮出寶劍，非要試一試自己的成色——即使面臨批評和貶損，百度也決心放下面子，把自己最新的模型成果展示出來。

放下面子，拼了老命，也死活不下牌桌，百度是怎麼想的？

一、文心 4.5 和 X1，百度「死磕」

談戰略之前，先聊點實着的——百度新發的文心 4.5 和 X1 好用嗎？

作為百度新一代的原生多模態大模型，文心 4.5 首先是在多模態的能力上進一步升級。今天的文心 4.5，不僅可以理解照片、工作圖表、視頻內容，準確摘取靜態、動態圖像中的細節信息；甚至還能理解網絡笑話、梗圖中的幽默和諷刺，並連貫地完成推理。

當大模型能力越來越卷、用戶標準越來越高，模型之間最細微的差距，就決定了實際生成結果在體驗上的天差地別——原生和非原生的區別，也由此顯現。

預訓練階段更深層次的模態融合、專為跨模態交互和理解設計的模型機制，都是原生多模態模型的優勢。

3月，李彥宏在人民網上發表了一篇署名文章，其中就提到了原生與非原生多模態大模型的區別——原先，所謂的「多模態模型」，只是幾個單模態模型訓練后再進行拼接；而原生多模態大模型，勝在以統一的架構，去實現對複雜世界的統一理解。

本次發佈的文心 4.5，在原生多模態的角度，思路與谷歌的 Gemini，Meta 的 Llama 4，OpenAI 的 GPT-4o 一致。

而文心 4.5，則是在多模態異構專家擴展技術上更進一步，就如同根據圖像、視頻、文字等不同領域，給智囊團請來了一群術業有專攻的「專家」，並且通過一套自適應模態感知損失函數，讓「專家」們可以實力相當，也就更能完成協作，執行複雜跨模態任務的處理。

多模態能力之外，針對大模型不少老生常談的技術難關，百度在文心 4.5 也交上了這一期的「答卷」：

面對長文本處理問題和多輪交互，百度優化了 FlashMask 動態注意力掩碼，提高了長序列建模能力和訓練效率；

針對大模型的學習效率和幻覺問題，文心 4.5 則繼續在預訓練數據下了苦功夫，通過知識分級採樣、數據壓縮與融合、稀缺知識點定向合成等技術，百度將數據質量大幅提升，模型的質量和成本也都得到了保障；

而對強化學習效率至關重要的后訓練（Post-training）技術，文心 4.5 一樣沒落下，通過融合多種評價方式，百度將一套自反饋迭代式的后訓練技術用到了大模型的后訓練當中，將強化學習的穩定性和魯棒性全面提升，讓模型理解人類意圖的能力更上一層樓。

對標 GPT-4.5，文心 4.5 已經有了相對亮眼的成績；而對標 GPT-o1 和 Deepseek R1 的文心 X1，也交出了一份不錯的答卷。

據了解，百度文心 X1 採取了遞進式的強化學習訓練方法，並且基於思維鏈和行動鏈根據結果反饋進行了端到端的模型訓練，給訓練效果增色不少；而 Deepseek 最引人注目的評估系統，百度在文心 X1 上也做了革新，他們建立了一套同意的評估系統，並將多種類型的獎勵機制融合，讓模型的訓練獲得了更魯棒的反饋。

一系列的努力之下，相比文心 4.0，X1 的文本創作能力顯然更強，也更擅長梳理邏輯、分析複雜問題、生成觀點、提供情緒價值——能和用戶聊「思考深的」，也能聊「感情真的」；

而到了多模態的範疇，文心 X1 也沒丟了系列由來已久的跨模態能力，在圖片理解的精準度更上一層樓，還能細節識別圖片是否有 P 圖痕迹，兼具一副火眼金睛。

相比 Deepseek，剛剛面世的文心 X1 測試下來，在文本的創意和個性化上稍遜一籌。但除了前者所不具備的多模態能力之外，文心 X1 更大的優勢在於「家底厚」——文心大家族支持的「高級搜索」「文檔問答」「AI 繪圖」「TreeMind 樹圖」「百度學術檢索」等等工具，都能在文心 X1 上用到，讓用戶獲得沉浸的一站式 AI 體驗。

在能力上來說，兩款模型在文心 4.0 的基礎上又實現了一次「飛升」；而在成本上，文心 4.5 和 X1 卻再次「跳水」，依靠芯片、模型、框架等層面的聯合優化，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。

成本優勢建立了起來，如何讓用戶更便宜地把大模型用起來，百度就有了底氣：

今天，文心 4.5 和 X1 都已在文心一言官網上線，免費向用戶開放；

面對企業用戶和開發者，文心 4.5 已在百度智能雲千帆大模型平台上，輸入價格為0.004元/千tokens，輸出0.016元/千tokens，約為GPT4.5價格的1%；文心X1定價為輸入0.002元/千tokens，輸出0.008元/千tokens，也即將上線千帆。

百度搜索、文小言等百度的當家產品，也正在逐步接入文心 4.5 和 X1，把最強大的 AI 能力讓社會普惠。

近十年，百度的累計研發投入，已經超過 1800 億，李彥宏在今年 1 月的 25 周年全員信中寫道，很多年裡，百度收入的 20% 以上，都被投入到了研發當中——這麼看，文心 4.5 和 X1 的迭代速度雖然在「意料之外」，但也算是高投入之下的「情理之中」。

然而，這次文心的雙料發佈，卻遠不止是新技術迭代這麼簡單——百度鮮有地放下面子，用誠實的姿態，把自己的優點和缺點暴露在用戶的眼皮底下，究竟圖點什麼？

二、百度變了

像開頭說的一樣，當下這個時點，在 Deepseek 佔領了無數圈內外用戶心智的當口，從市場角度看，百度發佈文心 4.5 和 X1 是一個正確的選擇嗎？

一樣的困境，整整兩年前，在面對 OpenAI 和 ChatGPT 時，百度就已經經歷過了一次。

當時，是李彥宏許久之後首次出席線下會議演講，還是熟悉的白襯衣、熟悉的不緊不慢的語調。甫一開場，他並沒盯着提詞器里的講稿，比起「早有預謀」的台詞，更像有感而發的感嘆，犀利地拋出了一個問題：

「最近一段時間，很多朋友問我：『為什麼是今天，你們真的 ready 了嗎？』」

與其說這個問題問的是別人，不如說，這個問題李彥宏或許也問了自己很多遍。但思前想後，百度不怕被與 OpenAI 比較，也不怕丟面子，有好東西，必須得讓客戶和用戶先用上。

兩年後，文心 4.5 和 X1 發佈，百度更是必須保證更新頻率，缺乏旗艦模型的公司，留在 AI 的第一梯隊也難以服眾。

今天，百度變了，變得不再愛面子：

先前站隊閉源，而 Deepseek 通過開源嘗到了甜頭，那就聞過則喜、從善如流；

Deepseek、Llama 等模型確實各有千秋，那就踐行「拿來主義」、在搜索、地圖、文庫、智能雲等 ToC、To B 產品體系裏海納百川，讓用戶自主選擇；

在未來，智能體和 AI 應用，沒法被一家公司大包大攬，那百度就甘當綠葉，不做「超級應用」，而要幫助人們打造更多「超級有用」的應用；

過去做事慢條斯理、貽誤軍機，今天在內部，文心 4.5 全面免費，PC、移動雙端直接上現貨，等等決策都在半天之內完成，絕不拖泥帶水；

而體現在迭代速度上，百度模型迭代的速度仍在加快，文心 4.5 全部開放之後，最晚 6 月底就將公布開源版本，下半年則有望見到文心 5.0 的面世。

百度變得不愛面子，也變得越來越開放、越來越務實——不躺平，也不苟着。

在今年的「世界政府峰會」WGS 訪談時，李彥宏提到：「我認為創新不能被計劃，你不知道創新何時到來，你所能做的就是營造一個有利於創新的環境。」

枕戈待旦，百度還在謙卑地等着一個機會。但在今天，即使面臨著諸多強敵的挑戰，百度還在大模型的第一梯隊嗎？

三、百度，沒下牌桌

今天，評價所謂「第一梯隊」的 AI 公司，或許還並不能存在一個共識性的標準。

幾個頂流 AI 玩家，更像八仙過海，有些以技術見長，有些重視產品，還有些則乾脆專註市場營銷，各有各的優勢，也各有各的活法。

如果把百度算進第一梯隊的 AI 公司當中，或許有人基於一貫的刻板印象，並不會同意；

然而，數據是直接、有力的，百度在中國的 AI 商業化實踐，的確可以名列前茅——2024年，文心大模型的日均調用量已經達到了 16.5 億次，相比一年前的同期數據，狂增33倍；飛槳平台上，1808 萬個開發者和 43 萬家企業，已經創建了 101 萬個模型；而文心千帆已經幫助客戶完成了 3.3 萬個模型的精調、開發了 77 萬個企業應用。

巨大的 B、C 端使用量，已經幫助百度建立起了一個初具動能的用戶飛輪。同時，每天不停運轉的百度搜索、近億 AI 用戶的百度文庫，以及地圖、網盤等多款億級用戶產品，都是百度內部試驗 AI 效能提升的試驗田，肩負的不僅是百度這家科技公司的技術未來，更是這家上市公司的商業未來。

過去 24 個月里，AI 行業中大的變化，李彥宏說，是「大模型基本消除了幻覺」，這也讓用戶們可以更放心地使用 AI，而不擔心遭到幻覺的反噬——這也是大模型推向商業化的必要條件。

而到了 2025，不同公司的生存策略正逐漸趨同：獨角獸們為了滿足資本的期待，而必須展現自己的盈利能力；而大廠更是如此，要依靠持續不斷的現金業務支撐營收和財報，這樣股價才能有所保障。

而 Deepseek 面世后，看似通過先進的技術力「殺死了比賽」，其實整個 AI 大行業反而有了向好的趨勢。

一方面，Deepseek 的確通過開源，救活了一些基礎模型能力較差的公司和產品，讓他們也能通過接入 Deepseek 的方式，獲得一些流量；

另一方面，Deepseek 在國內突然爆炸式的營銷，讓不少企業單位——尤其是國央企、事業單位——一改之前對 AI 的謹慎態度，紛紛加速擁抱 AI，讓本地部署的一體機生意在近期反而增色不少。

於是，李彥宏在今年的首次內部講話中，他提到，加大 AI 應用商業化實踐同樣相當重要。AI 應用在全行業的爆發，只會加速玩家的淘汰，而那些缺乏商業化能力的公司和產品，恐怕更要遭殃。

早在別人大談 AGI 時，百度就很早提出要在商業化落地上取得成績，要通過 AI 業務給自己造血，絲毫沒有行業「前輩」的「偶像包袱」——翻譯過來就是：「賺錢，不寒摻。」

百度的商業化保證，是其作為一個25年大廠日積月累的龐大矩陣。百度底層有芯片，有智算中心、萬卡集群；中間有模型，有模型精調、APP 開發工具鏈、有大模型商店；頂層有自己的原生 AI 產品，有亟待重構的老牌大 DAU 產品，有豐富的渠道和頗具深度的用戶池子——中間不少要素，即使是同等量級的大廠也難望項背。

今天，百度還帶着兩款技術更先進，免費的文心大模型前來挑戰，而還很少有人知道，百度文心 5.0 的底牌究竟長什麼樣子。

能留在牌桌上，百度的底牌，是它獨特的生態位，是它巨大的體量和它平台型、生態型公司的特點，讓它可以與整個大賽道與有榮焉。

結語

相比兩年前，AI 大模型的賽道，變化其實沒有那麼大。

誠然，技術在日新月異地進步，玩家們來了又走，七百多天里，賽道經歷了百端待舉，也經歷了「群模亂舞」。今天市場重回理性，Deepseek 又強勢入局，頗有一掃六合之勢；Manus 又以智能體作為切口，讓人們對 AI 產生了新的遐想。

但未曾改變的是，AI 的方向仍然被一群人引領着。他們兼具浪漫主義與實幹家精神，技術頭腦與商業眼光，讓他們能夠一直目光如炬，照亮自己，也同樣照亮他人的前路。

今天的百度亦屬於這個行伍，他們是天生的挑戰者，挑戰更強的對手，挑戰更複雜的技術，挑戰昨天的自己。

當心中有夢的時候，面子又算得了什麼呢？

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