新智元报道
编辑：编辑部 YNZH
【新智元导读】百度文心大模型X1 Turbo正式发布了。这个基于4.5 Turbo的深度思考模型，效果领先DeepSeek-R1、V3，且价格仅为R1的25%！而文心4.5 Turbo在低价的同时，多模态能力更是让人出乎意料。
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。
这次上线的两大模型，主打的就是多模态、强推理和低成本。
其中，文心大模型X1 Turbo在推理性能上已经更上一层楼。
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。
再看两款模型的价格，简直是性价比拉满。
X1 Turbo的价格低至百万token输入价格1元，输出价格4元，仅为DeepSeek-R1的25%。
而文心4.5 Turbo的成本就更低了，每百万token的输入价格仅为0.8元，输出价格3.2元，仅为DeepSeek-V3的40%。
两个模型，我们就第一时间展开实测，体感就是：太强了！
文心X1 Turbo
为了测试X1 Turbo推理的严谨性，我们给它开个脑洞：
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。
接着，它还从局部地质影响、空气振动、生态等方面进行解答，最后做出总结。
可以看出X1 Turbo的推理过程十分严谨，进行了大量的计算。
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。
接着考验一下它的创作能力。
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》。
很快，X1 Turbo就写出一篇古文版《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、自拍杆等现代元素，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。
X1 Turbo的数学也很厉害，大学期末高数压轴题也不在话下——
不仅解题过程简洁、清晰，而且对数学公式支持的也很好，一次就能做对。
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。
最后为得到正确结果还进行了反复的验证。
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。
这封家书是手写体也不是很清晰，这需要模型调用图片理解工具能力。
很快，X1 Turbo就同时完成了这两个改写的任务。
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。
文心4.5 Turbo
我们上了一系列刁钻的实测，来测试文心4.5 Turbo的能力。
首先，是对图像的理解。比如，图里这只是条什么狗？
逛博物馆时，遇到看不懂的文物可以随手拍，直接问4.5 Turbo就行。
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。
看懂人类梗图这一关，4.5 Turbo也是顺利通过。
人类都搞不明白的断句，它能立刻给出正确解析，让人恍然大悟。
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。
甚至，它能准确根据太阳运动，判断出一张照片的拍摄时间。
接着，在视频理解方面，文心4.5 Turbo的表现也令人惊喜。
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。
有趣的是，它还能一眼就能看出视频中男子的动作错误之处：背部有明显弯曲。
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。
值得一提的是，代码能力也是文心4.5 Turbo的一大亮点。
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。
4.5 Turbo使用HTML、CSS和JavaScript创建了一百多行的代码。
一次就可以运行成功，效果非常精细，粒子之间还有引力、斥力的模拟效果。
多模态理解击败GPT-4o，技术内核揭秘
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。
基础模型持续迭代，多模态是亮点
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。
其多模态性能与GPT-4.1持平，甚至超越了GPT-4o。在文本方面，4.5 Turbo则与DeepSeek V3最新版相当，一举超越了GPT-4.5、GPT-4.1和GPT-4o。
文心4.5 Turbo多模态基准测试
文心4.5 Turbo文本基准测试
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%。
后训练闭环革新：自反馈增强
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。
这就是我们在评测中能直观感受到的文心4.5 Turbo的低幻觉。
复合思维链，深度思考新范式
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 X1 Turbo基准测试
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。
高质量数据体系
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。
推理吞吐飙升8倍，低成本AI引擎
相比友商，文心4.5 Turbo和X1 Turbo成本进一步降低。
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，是这些优化的核心引擎。
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。
此外，科学计算高阶微分，让微分方程求解速度比PyTorch快115%。
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。
对于开发者来说，飞桨框架3.0的友好性不言而喻。
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。
一场技术内核到应用生态的升级
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。
6年的时间，文心大模型演进历程就是一部技术突破史。
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。
同年10月，文心4.0问世，首次提出基于「慢思考」的智能体。
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。
进入2025年，文心大模型的迭代再次加速。
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。
可以说，文心大模型的演进，是一场技术内核到应用生态的升级。
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。
过去每一个阶段的技术突破，都让文心大模型能力的边界不断拓展。
而文心大模型的技术体系，远不止于模型本身。
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。
