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出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

年初，DeepSeek-R1模型的開源讓這個低調的技術品牌一炮打響。

隨著DeepSeek應用的飛速增長，AI巨頭正在集體重新審視開源模式的商業(yè)價值——這不再只是“賠本賺吆喝”的事情，而是可能帶來實實在在的商業(yè)回報。

DeepSeek帶來的競爭壓力肉眼可見，連OpenAI的Altman都罕見地改口反思，承認OpenAI在開閉源問題上“站在了歷史錯誤的一端”。Altman 甚至在X上發(fā)起了投票，詢問大家OpenAI的下一個開源項目是一個o3 mini級的模型好，還是開源一個端側模型好。

而在國內，同樣坐不住的還有曾經的閉源信仰者——百度。2月中旬，百度接連拋出一系列大動作：

• 2月11日，文小言（原文心一言）更新，新版本正式接入DeepSeek-R1模型；
• 2月13日，百度宣布文心一言將于4月1日起全面免費；
• 2月14日，百度官宣：未來幾個月將陸續(xù)推出文心大模型4.5系列，并計劃在6月30日正式開源。

其中最出人意料的，還是百度在“開源 vs. 閉源”問題上的180度轉向。曾經，李彥宏曾直言“開源大模型是智商稅”“開源模型只會越來越落后”，而如今，面對現實的百度卻決定“打不過就加入”，主動順應開源潮流。

不過，細品百度的開源計劃，會發(fā)現它與DeepSeek的開源或許仍有本質不同。DeepSeek采取的是“上線即開源”的模式，而百度的開源方案更顯謹慎：未來幾個月用戶或在產品側先行體驗文心4.5系列，但真正的開源要等到年中才正式落地。

而2025的下半年，才是百度的重頭戲。根據外媒CNBC的爆料，百度Ernie 5.0預計將在今年下半年發(fā)布，并在多模態(tài)能力上有重大增強。知情人士透露，新模型可能會在文本、圖像、視頻、音頻的理解和轉換上邁出更大步伐，例如生成更自然的AI視頻內容。

從某種程度看，百度的Ernie 4.5開源，很可能是在給 5.0“投石問路”。在全面邁入開源賽道之前，百度似乎更想先試探市場反應，看看這條路是否值得走到底。

1.月活被反超，百度系模型真落后了嗎？

關于百度的下次開源是否能激起水花，有一個繞不開的問題：百度在大模型的技術方面是否已經落后？

從技術方面看，百度可能與頭部模型廠商并未拉開太大差距。

但百度大模型失去競爭力的觀點一直充斥于網絡，究其原因有以下幾方面。

首先，作為國內最早入局者，百度文小言確實沒能守住第一的位置，

再加上“起大早、趕晚集”的論調時不時就拿出來炒作一番，使得很多人覺得百度的大模型也會“爛尾”。

兩年前，百度是大廠中最早做大模型的，2023年3月就開始內測Chatbot應用文心一言，趕來嘗鮮的用戶擠滿了排隊列表。但文心一言在月活上的領先優(yōu)勢只維持了一年之久，此后便逐漸被Kimi、豆包等一眾后來者反超。

不過，雖然AI應用的月活量無法完全反映一家模型廠的技術水平。目前，文心一言Web端的訪問量在國內AI產品位列第6，落后于DeepSeek和承接了DeepSeek流量的納米AI搜索、投流比較猛的豆包、Kimi以及非AI原生的百度文庫。僅從應用排名看，無法證明百度的技術存在大幅落后。

這里引出了第二個問題：百度文庫月活量的趕超以及在商業(yè)化上的亮眼表現，似乎多少給外界傳遞了一種文小言被內部放棄的信號。

例如，李彥宏1月初發(fā)的百度內部信中，提到“我們在大模型應用領域獨樹一幟，為4000萬文庫的付費用戶提供無與倫比的內容創(chuàng)作……”，卻未提及AI原生出身的文心一言。

需要明確的是，從應用層上，文小言在內部的地位是否滑落，我們不得而知。但模型層上，文心仍然是為百度文庫做賦能的技術基座，那就不存在被放棄的問題。

第三，百度的閉源生態(tài)和過早開啟的訂閱制度，要為百度日活被反超的事實“背一部分鍋”。

2023年11月，文心一言就開做會員收費，這意味著非付費用戶從此無法接觸最先進的文心4.0模型。百度悶聲掙大錢的態(tài)度忽視了必要的技術宣傳，甚至立場鮮明地支持閉源，發(fā)表一系列“開源模型只會越來越落后”的觀點。

此刻再宣布開源，很難給用戶好的觀感。

最后，由于重視商業(yè)化的策略，加上大模型“燒錢”的客觀現實，百度一度被傳出“預訓練終止”的消息。

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對此，百度CTO王海峰曾辟謠，表示“相信大家非常關心基礎大模型的進展。我可以很篤定地告訴大家，文心大模型仍在持續(xù)訓練中，敬請期待更強大的新版本。”

那么，有關基礎模型訓練的真相如何？百度開源還有機會嗎？

2.百度模型進展到哪了？守住了哪些優(yōu)勢？

結合上一代模型ERNIE 4.0及其Turbo版的表現來看，百度再度躋身第一、第二梯隊還是有希望的。

百度發(fā)布于2023年10月的ERNIE 4.0（比GPT4晚發(fā)布7個月）及2024年6月升級的ERNIE 4.0 Turbo（比GPT-4o晚發(fā)布一個月）,代表了百度最先進的模型技術。

ERNIE 4.0有明確對標GPT-4，且綜合實力相當。比起后者，ERNIE 4.0在中文語境下的表現相對更優(yōu)，但在復雜邏輯任務上遜色于后者。

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而去年6月發(fā)布的ERNIE 4.0 Turbo，則缺少明確的對標對象，官方介紹說“在性能上實現了顯著提升”。

根據智源研究院12月19日的FlagEval“百模”評測結果，ERNIE 4.0 Turbo確實在主觀評分上處于領先地位，僅次于幾乎同期發(fā)布的Doubao-pro-32k-preview，但客觀估分不高。

以上表明文心可能是個“重文輕理”的模型。

上圖：智源研究院 FlagEval“百模”評測結果

雖然缺乏公開宣傳，但百度也沒有停止模型更新的步伐。

從百度千帆大模型服務與開發(fā)平臺，查看模型的更新記錄，會發(fā)現百度的1月底，同樣忙著做推理能力，并甩了一堆的模型更新。

上圖：百度千帆大模型服務與開發(fā)平臺

??https://ai.baidu.com/ai-doc/WENXINWORKSHOP/flxu4ej5u??

性能方面，在SuperCLUE的第三方報告中，百度一個名為“ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest”的模型，總分62.2，位列該報告模型的“第四梯隊”。從命名看出，這是一個相當強悍的8K小模型。這個模型與DeepSeek-V2.5保持在同一梯隊中，并且優(yōu)于GPT-4o-mini。

注：以上數據來自SuperCLUE

此外，百度在垂直場景和多模態(tài)技術上也有顯著優(yōu)勢。

商業(yè)化并不意味著沒有技術積累，深耕的垂直場景也可能給百度模型帶來有價值的反哺，尤其是專業(yè)的高質量數據。

從官網給出的產業(yè)級大模型分布圖來看，百度已經在多個行業(yè)有定制模型。據報道，百度文心模型在中文場景下的知識問答、多模態(tài)生成(文本、圖像、語音)能力領先，尤其在金融與教育領域的應用成熟度高。

上圖來源：文心大模型官網

百度最新發(fā)布的24年財報中透露，“12月，文心大模型日均調用量達16.5億次，一年增長33倍。”由此可見，百度在商業(yè)化場景上有獨特的技術積累，有很強的可信性。

在多模態(tài)領域，蘋果的合作選擇或許正是百度優(yōu)勢的一種側面印證。盡管蘋果最終攜手阿里打造國行AI功能，但據外媒報道，其AI圖片識別功能的開發(fā)仍選擇了百度作為合作伙伴。

此外，文心還是國家跳水隊的選擇。百度文心開發(fā)了一套智能跳水輔助訓練系統(tǒng)，可以給跳水運動員的動作實時打分、進行精準量化分析、制訂訓練計劃等等。

百度的CTO王海峰曾談過多模態(tài)的技術壁壘。他表示“相比文字幻覺，圖片幻覺更為棘手”，百度進一步研發(fā)了檢索增強的文生圖技術，既可以生成精確的圖片，也可以進行泛化生圖。

更詳細的技術解釋是：大模型先基于用戶的需求進行分析理解，自動規(guī)劃精確或泛化方案，比如需對哪些實體進行增強；接著在增強階段，對需要增強的實體，檢索并選擇相應的參考圖。等到了生成階段，百度通過自研的多模可控生圖大模型，一方面，通過局部注意力計算，在保持實體特征不變的情況下，實現圖像的高泛化生成，比如根據牛頓的肖像，生成繪本風格的牛頓；另一方面，通過整體注意力計算，進行高精確的圖像生成，比如生成圖中的汽車跟原圖片完全一致。

再加上多模態(tài)也是Ernie 5.0的最重要的亮點，或許百度在這個維度上有所突破，還有些“壓箱底”的技術也不是沒有可能。（有趣的是，同為搜索引擎巨頭的谷歌，其主要優(yōu)勢也集中在了多模態(tài)技術，且最近發(fā)布的Gemini 2.0性能可圈可點。）

此外，百度在算力層上能真正做到軟硬協(xié)同。其自研芯片（昆侖芯）與自研框架（飛槳PaddlePaddle）深度適配，能顯著提升算力利用率。今年2月，百度還宣布百度智能云已經成功點亮昆侖芯三代萬卡集群，這也是國內首個正式點亮的自研萬卡集群。并透露了下一步，百度智能云將進一步點亮3萬卡集群。

這不僅為文心大模型迭代提供了足量的"彈藥"，更長遠的看，百度的方案不依賴英偉達芯片，提前規(guī)避了風險，或能在國產替代浪潮中占據關鍵生態(tài)位。

3.百度發(fā)力開源，究竟能不能成為解藥？

DeepSeek效應持續(xù)發(fā)酵，海內外模型廠商無不受到震撼。

一部分模型廠商重新回歸了技術驅動的路線，例如“六小虎”中的Kimi、MiniMax等等。

在DeepSeek開源并取得巨大成功后，月之暗面內部重新評估其戰(zhàn)略，團隊復盤后認為應堅持基礎模型SOTA（State-of-the-art，當前最佳）的目標。

而MiniMax的CEO閆俊杰也在采訪中透露，在經歷了整整半年多的焦慮后，他終于做出取舍“現在 MiniMax 最重要的目標不是增長，也不是收入，是 ‘加速技術迭代’。”

另一部分模型廠商則重拾了開源計劃，例如OpenAI。Altman透露了未來可能的開源項目，且提供的選項都很具吸引力。

以上兩個分類當然存在重合，但值得注意的是：開源并不等同于技術驅動。

促使公司開源的動力有很多。閆俊杰說，“如果重新選，第一天就應該開源。因為開源能加速技術進化。”但是DeepSeek的奇跡也驗證了——開源的價值遠比我們想象的更深遠、更多元：開源可以打造一個技術品牌；開源可以為模型贏得美譽和口碑；開源甚至能成為一個比B端大客戶銷售團隊更有效的商業(yè)化引擎。

百度當然也看到了開源的價值。在18日財報會上，李彥宏坦言，DeepSeek的成功給百度上了一課：“從DeepSeek身上，我們學到了一件事，那就是開源最佳模型能大大促進人們使用或采納這個模型。當一個模型開源時，人們自然會出于好奇想嘗試，這有助于更廣泛的采用。文心大模型4.5將是我們有史以來最好的模型，我們希望用戶和客戶能夠比以往更輕松地試用。”

因此，百度選擇趁早官宣了6月30日文心4.5系列的開源，希望借此降低用戶使用門檻，推動生態(tài)繁榮。

但開源并非簡單的“技術開放”那么直接，它牽涉到商業(yè)策略、生態(tài)布局，甚至隱私與安全邊界的考量。相比此前未發(fā)力應用的DeepSeek，百度文心已經積累了龐大的C端用戶，模型訓練可能涉及用戶交互數據以及百度自身的搜索、云計算等數據資產，因此在開源時，必須考慮數據安全與合規(guī)性。

百度需要明確開源的邊界：是僅開放推理權重，還是進一步開放訓練方法？如何設定開源協(xié)議，既能鼓勵創(chuàng)新，又能確保數據不被濫用？這些都是影響開源效果的關鍵問題。

至于此前簽下的政企訂單，百度仍然可以通過私有化部署確保穩(wěn)定性。事實上，開源與政企客戶并不沖突，合理的“開放但可控”策略，反而可能增強企業(yè)客戶的信任度。

歸根結底，百度開源的核心挑戰(zhàn)，不只是“開源與否”，而是開源后能否真正提升文心大模型的行業(yè)影響力。開源能帶來品牌聲量、生態(tài)繁榮，甚至用戶增長，但最終決定一切的，仍然是模型的技術實力和落地體驗。DeepSeek的爆發(fā)式增長，正是建立在這一前提之上的。百度能否在開源后抓住同樣的機會，還要看文心4.5的實際表現。

參考鏈接：

1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/23667812307

2.https://finance.sina.com.cn/tech/discovery/2024-11-13/doc-incvxpff1200045.shtml

3.https://flageval.baai.ac.cn/#/home

4.https://cloud.tencent.com/developer/article/2495332

5.https://mp.weixin.qq.com/s/VmRFGJitPF9EXi0ZBDp3Pw

6.https://mp.weixin.qq.com/s/opWLjlQvWuf9mqKeP0D4Xg

7.https://cloud.baidu.com/article/3396976

本文轉載自 ??51CTO技術棧??，作者： 伊風