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　　就在刚刚，百度的两款新模型——文心大模型4.5 Turbo、文心大模型X1 Turbo正式发布了。

　　它有了更先进的思维链，在问答、创作、逻辑推理、工具调用和多模态能力上，也有了进一步提升。

　　而文心大模型4.5 Turbo，在图片和视频上的视觉理解更是令人眼前一亮。实测后的体感是，它在去幻觉、逻辑推理和代码能力上，也有了明显增强。

　　假设地球上所有人集中在一个点，并且同时起跳落地，会发生什么，对地球有怎样的影响？

　　对于这个脑洞大开的问题，X1 Turbo进行了非常详细的计算、严谨的推理。

　　首先，它算出全体人类的质量相对地球的总质量来说几乎可以忽略，所以就算同时起跳落地，对地球的整体运动也没啥影响。

　　尤其是涉及到估计值时，X1 Turbo给出的估计都十分符合真实情况。比如，它估计全球人口大约80亿、平均体重60公斤、每个人跳起的高度0.5米等。

　　给它一张杭州西湖五一假期人潮汹涌的照片，让它模仿《岳阳楼记》的文风，写一篇《五一游记》。

　　文章文字优美，主旨突出，将人潮与观景这个矛盾主体贯穿始终，还融入了诸如手机、杆等现代元素，极具张力。

　　就连X1 Turbo都在文中感叹道：「此非观景，实乃观人海耳！」，着实好笑。

　　不过，X1 Turbo也在文末对主旨进行了升华：「然观其盛况，亦可见国泰民安之象。」

　　其实X1 Turbo文章写得好，主要是在推理阶段就已经将《岳阳楼记》的特点总结好了：「骈散结合、对仗工整、意境深远等，以便在写作时进行模仿」。

　　同时，它还使用自己的多模态能力理解了上传的图片内容，使文章更加的符合主题。

　　找一个能给你解答高数题的老师比较难，但让X1 Turbo教你学高数简直太香了。不明白还可以继续问它，直到搞懂为止。

　　为了解题，X1 Turbo首先理解了图片上的题目内容，然后开始推理解题过程，使用了很多数学定理。

　　为了考验X1 Turbo工具调用能力，我们给它一张1996年的手写家书，让它转换成电子邮件的形式，再改写成古代的家书，要求文辞典雅。

　　可以看到，X1 Turbo不仅对图片的文字提取准确，处理速度也很快，完全没有反复的、没用的推导。

　　无论是马踏飞燕，还是妇好鸮尊，它都能一眼准确识别，详细介绍细节，并且指出文物现存哪个博物馆。

　　在电商行业，文心4.5 Turbo直接就能帮从业者一键p图了。因为能深刻理解产品的含义，它快速准确地生成符合要求的产品图。

　　比如，在看完一段视频之后，它不仅能指出是来自电影《楚门的世界》，做到事实正确。

　　而且还能根据电影之前的情节，续写出有创意、出人意料但又在情理之中的结尾。

　　付航这套经典的「大爷到处立遗嘱」的段子，它都能理解准确get到其中深刻的幽默。

　　与此同时，知识渊博的文心4.5 Turbo，还对基础物理有着极强的理解力。

　　比如在下面这个视频中，它就能轻松地回答出试管放进黄色液体后的消失之谜——实际上是因为光线折射引起的一个视觉trick。

　　除此之外，文心4.5 Turbo还凭借着极强的多模态能力，让很多实用或有趣的应用场景成为可能。

　　比如，它能精准整理出无字幕的英文演讲，还能配上高质量翻译。因此在需要字幕制作的场景，文心4.5 Turbo就大有用武之地。

　　甚至，还能利用超越人类的视觉反应能力，在考验眼力项目中称霸「最强大脑」。

　　一番迅捷的操作之后，许多人类都很难反应过来，但模型就迅速给出正确答案：小球在3号杯子下面。

　　我们可以让它生成一段HTML代码，要求鼠标划过之处，显示交互式粒子特效，比如花朵绽放的效果。

　　文心4.5 Turbo和X1 Turbo的卓越表现，离不开百度一直以来在技术上的深耕细作。

　　文心大模型4.5和4.5 Turbo作为基础模型，核心优势是多模态大模型架构。这一架构通过混合训练文本、图像、视频数据，打破了不同模态数据在结构、规模、知识密度上的壁垒。

　　在多项基准测试中，文心4.5 Turbo高效继承了文心4.5的文本和多模态能力，同时显著降低训练和推理成本。

　　为了实现高效跨模态学习，团队还引入了多模态异构专家建模、自适应分辨率视觉编码、三维旋转位置编码、自适应模态感知损失等前沿技术。

　　这些技术协同作用，使得跨模态学习效率提高近2倍，多模态理解效果提升超过30%。

　　在后训练阶段，文心团队研发的「自反馈增强」框架，基于模型自身的生成和评估能力，构建了「训练-生成-反馈-增强」的闭环迭代体系。

　　这一框架，不仅解决了模型在对齐过程中，数据生产难度大、成本高、速度慢等问题，还显著降低了「幻觉」，提升了模型理解和复杂任务的处理能力。

　　在训练过程中，融合偏好学习的RL技术，通过多元统一奖励机制，精准判别结果质量。

　　而且，离线偏好学习和在线强化学习统一优化，进一步提高了数据利用效率和训练稳定性，并增强了模型对高质量结果感知。

　　偏好信号与奖励信号的深度融合，则让模型在理解、生成、逻辑推理、记忆等能力上全面进阶。

　　这种自反馈与RL的结合，使得文心4.5 Turbo和X1 Turbo能够快速适应多样化需求，输出更加可靠的结果。

　　从以上demo中不难看出，文心X1 Turbo的深度思考能力，尤为引人注目。

　　文心X1 Turbo则凭借深度思考能力，整体效果领先DeepSeek R1、V3最新版，仅略低于GPT-o1满血版。

　　文心的深度思考突破了传统CoT的局限，提出了融合思考与行动的「复合思维链」。

　　这一创新通过结合工具调用，让模型在解决复杂问题时，既能深入思考，又能采取实际行动，让模型跨领域解决问题能力大幅跃升。

　　与此同时，多元统一奖励机制的引入，实现了长距离思维和行动链的端到端优化。

　　现在的大模型训练，数据是重中之重。在数据层面，文心团队打造了「数据挖掘与合成 - 数据分析与评估 - 模型能力反馈」的闭环体系，能源源不断生产知识密度高、类型多样、领域覆盖广的大规模优质数据。

　　这一体系具备了高度可扩展性，能够轻松迁移到全新的数据类型，实现快速、高效的数据生产。

　　针对专业深度知识及领域过程知识的数据稀缺问题，他们还研制了原理驱动、过程评估与结果校验的数据合成技术、知识点驱动的大规模稀缺数据挖掘技术等等，目的是提升数据的知识密度和覆盖面。

　　在多模态数据处理上，融合语义对齐的多模态平行数据构建、融合视觉知识的描述生成等技术，解决了不同模态数据割裂、跨模态语义关联难的痛点。

　　这些技术，大幅提升了不同模态数据的对齐精度和语义关联深度，为模型的多模态理解力，提供了支撑。

　　从多模态融合的架构创新，到自反馈增强的后训练框架，再到复合思维链的深度思考能力，以及闭环数据体系的支撑，这些技术共同铸就了文心4.5 Turbo和X1 Turbo亮眼性能。

　　而其背后，算力、飞桨框架与文心大模型的深度协同优化，实现了训练与推理的更快、更稳、更节能。

　　在训练方面，飞桨框架引入了多模态统一的掩码注意力加速，在不同模态混合计算注意力时，显著降低掩码构建和计算开销，大幅提升训练性能。

　　在推理方面，多模态流式分块预填充机制，进一步减少了首token的生成耗时，同时降低了推理计算的显存峰值占用，提升推理批次大小，提升吞吐性能。

　　基于这些创新，文心4.5 Turbo训练吞吐达到文心4.5的5.4倍，推理吞吐更是达到8倍。

　　飞桨框架3.0延续了动静统一、训推一体的技术特色，更在自动并行、神经网络编译器、高阶自动微分等方面取得突破，为大模型时代的技术创新与产业应用提供了强大支撑。

　　首先，动静统一自动并行，让大模型分布式训练代码量减少80%，降低大模型开发训练门槛。

　　开发者可以像编写「单机代码」一样，轻松实现分布式训练，无需深入了解复杂的通信和调度逻辑。

　　其次，飞桨框架3.0的大模型训推一体设计，加速了强化学习的训练效率，提速114%，从而优化了后训练与推理部署流程。

　　更值得一提的是，飞桨已适配60多个系列芯片，通过软硬协同优化，最大化释放算力潜能。

　　它能够让开发者以Python语言写神经网络，无需编写复杂的硬件开发复杂的算子内核代码，即可实现高效运行。

　　目前，飞桨文心的开发者数量已经超过了2185万，服务超过67万家企业，创建的模型达到110万。

　　自2019年文心大模型1.0问世以来，百度在人工智能领域的探索从未停歇。

　　2023年3月，文心一言作为「知识增强大语言模型」正式发布，凭借知识增强、检索增强、对话增强三大技术，实现了从静态模型到动态交互的飞跃。

　　紧接着5月，文心3.5进一步强化了知识点增强、逻辑推理能力，让模型在复杂任务中，表现更加精准和高效。

　　这一创新让AI不再局限于快速反应，而是能够像人类一样，进行深思熟虑的推理，大幅提升了问题解决的深度和广度。

　　2024年6月，文心4.0 Turbo的推出，进一步优化了性能与成本的平衡，为大规模商用场景提供了高效解决方案。

　　今年3月，多模态大模型文心4.5和深度思考模型X1双弹登场，展现了AI在跨模态融合和复杂推理上的突破。

　　时隔一个月，这一次，文心4.5 Turbo与X1 Turbo的发布，则将文心大模型推向新的技术高峰，标志着其在多模态、深度思考和成本效率上的新里程。

　　早期，聚焦于多粒度知识融合学习、知识和数据融合学习，奠定了文心大模型的知识基础。

　　随后，知识增强和知识点增强的引入，让模型能够更精准提取和应用信息。再加上，检索增强、对话增强、逻辑推理增强的迭代，则赋予了模型更强的交互和推理能力。

　　进入慢思考和深度思考阶段，文心大模型开始突破传统AI局限，实现了从单一任务到跨领域问题解决的跃升。

　　2025年以来，多模态技术的融入，更是让文心大模型能够无缝处理文本、图像、视频、音频，打开了视觉理解、内容生成的全新应用场景。

　　它形成了一个从模型到工具平台的完整生态，包括文心4.0、4.5、X1等旗舰模型，文生图模型，场景模型和轻量模型，文心一言和智能体等应用。

　　不仅如此，文心生态还为开发者提供了数据生产、后训练、推理部署和场景化工具的全链条支持。

　　这种一体化的设计，得以让开发者能够灵活高效开发创新应用，加速AI技术落地。

　　现在，文心4.5 Turbo与X1 Turbo的亮相，正以更开放的姿态，邀请每一位开发者加入这场生态革命。