摘要：巧合的是，就在同一天，在2025百度世界大会上，百度正式发布了文心新一代模型——文心5.0。这款原生全模态大模型，从训练源头就融合了语言、图像、视频、音频数据，彻底告别了行业主流的「后期拼接」模式；更关键的是，其Preview版本已同步上线文心App，用户可直

今天凌晨，OpenAI正式发布了GPT-5.1，主打更智能、更具对话性。

巧合的是，就在同一天，在2025百度世界大会上，百度正式发布了文心新一代模型——文心5.0。这款原生全模态大模型，从训练源头就融合了语言、图像、视频、音频数据，彻底告别了行业主流的「后期拼接」模式；更关键的是，其Preview版本已同步上线文心App，用户可直接体验；开发者和企业用户也可通过百度千帆大模型平台，调用文心大模型5.0 Preview API服务。没有「空窗期」。

同时，文心5.0基础能力全面升级，在多模态理解、指令遵循、创意写作、事实性、智能体规划与工具应用等方面表现突出，拥有强大的理解、逻辑、记忆和说服力。在40余项权威基准的综合评测中，其语言与多模态理解能力与Gemini-2.5-Pro、GPT-5-High等模型持平，图像与视频生成能力与垂直领域专精模型相当，达到全球领先水平，验证了原生全模态大模型的能力和潜力。

百度创始人李彦宏会上表示，大模型技术在快速迭代，其智能水平不断突破极限，模型思考时间变长，原生全模态统一，将自我学习和迭代，具备创新能力。“智能本身是最大的应用，而技术迭代速度是唯一护城河。百度会持续投入、研发更前沿的模型，推高智能天花板。”

事实上，在此之前，文心5.0的预览版本ERNIE-5.0-Preview-1022就已经悄悄登上了LMArena榜单。

11月8日凌晨，LMArena的最新排名显示，该模型登上文本排行榜全球并列第二、中国第一，在创意写作、复杂长问题理解等场景中，超过多款国内外主流模型。

在AI圈，LMArena榜单是当前全球最具公信力的大模型评测平台之一，其排名由真实用户盲测投票产生，而非单纯依赖算法打分。

这其中的含金量自然不言而喻。尤其是在全球顶级竞技场中与GPT-4、Claude等国际巨头同台较量的情况下，文心5.0的这次突破，不仅展现了百度在大模型技术上的深厚积累，更标志着中国AI在全模态理解与生成能力上实现了关键跃升。

无独有偶，就在前天，百度开源了全新多模态思考模型ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking，24小时内就登上Huggingface多模态模型趋势榜全球第一。公开评测数据显示，ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking在多项多模态理解与推理任务中表现优异，仅需3B激活参数，性能表现接近业界领先的GPT-5-High与Gemini-2.5-Pro。

这不禁让人好奇：原生全模态到底有何不同？文心5.0的技术突破，会重构大模型的竞争格局吗？对开发者和行业来说，又意味着哪些新机遇？

提到多模态大模型，很多人的第一印象是「能看图、能读文、能生成视频」——但多数模型的实现方式，其实是「后期融合」：先分别训练文本、图像等单模态模型，再通过接口拼接实现跨模态交互。这种方式就像「后天学外语」，不同模态间总有「隔阂」，理解和生成的连贯性难以保证。

那么，文心5.0的「原生全模态」究竟是什么？

在我们来理解，「原生全模态」是从模型架构设计之初，就将语言、视觉、听觉等多模态数据统一编码、联合训练，在同一语义空间中实现真正的深度融合。这种“先天习得” 的能力，让文心5.0无需额外适配接口，就能自然理解不同模态间的关联，就像一个「精通多语种的 native speaker」。

其核心突破，集中在三个维度：

文心5.0自训练伊始，就将语言、图像、视频、音频等多模态数据「混在一起学」，而非「分开学完再拼接」。百度通过「自回归统一架构」，对不同模态的训练目标进行离散化建模，让文本的语义、图像的像素、视频的时序、音频的波形在统一架构下充分融合，最终实现「文、图、视、音联合输入+输出」的闭环。

更关键的是，它攻克了行业普遍面临的「理解与生成一体化」难题。以往多模态模型常出现「理解不准却生成流畅」的矛盾，比如把「悲伤的视频」生成「欢快的文案」；而文心5.0通过精细建模多模语义特征，让理解和生成相互增强——能精准识别视频里人物的微表情和弹幕情绪，再生成贴合情感的文本，甚至反过来，根据文本描述生成带细节的视频片段。

大模型的能力常与参数规模挂钩，但参数越大，训练和推理成本也越高，这是行业的「两难困境」。文心5.0给出的答案却出其不意。

文心5.0总参数规模超过2万亿，是目前已公开参数的模型之最；但它采用「超稀疏激活」设计，激活参数比低于3%——简单来说，模型虽大，但每次推理只调用部分「专家模块」，既保持了大模型的强能力，又大幅降低了计算成本。

事实上，这背后离不开飞桨深度学习框架的支撑：百度研发了多模态编码器分离异步训练架构、动态自适应显存卸载技术，结合FP8混合精度训练，让文心5.0的预训练性能较基线提速230%；推理端则通过「多级分离框架的全模态统一高性能推理」技术，进一步降低开发者的使用成本。

对开发者而言，大模型的价值最终要落地到具体任务中。文心5.0在「智能体与工具调用」上做了针对性增强——通过大规模真实/模拟工具环境合成长程任务轨迹数据，用「思维链+行动链」的端到端强化学习训练模型。

比如在复杂的工业巡检场景中，模型能自主规划「调用摄像头识别设备故障→调用传感器获取数据→生成维修建议」的全流程，而非只能单次响应简单指令。这种能力升级，让文心5.0从「问答工具」向「协作伙伴」迈进，更适配开发者的复杂场景需求。

当然，光有技术理论不够，实际用户体验才是关键。于是，CSDN编辑也亲自实测了下，直观感受了下文心5.0 Preview的「实力」。

作为预览版就拿下全球第二、中国第一的大模型，文心5.0Preview的文本能力在实测中的确不俗。

在创意写作场景，输入「写一篇科幻短篇，主题是AI与人类共同修复地球生态」，几分钟内就生成了包含人物、情节、细节的2000字故事，不仅逻辑连贯，还加入了「AI通过植物语言翻译器与绿植沟通」的创意设定，展现了出色的想象力与叙事能力。

在复杂问题场景，我们提出了量子计算和大模型的如何融合的疑问，文心5.0Preview并未停留在概念解释层面，而是给出了具体的技术路线图，并拆解出「技术原理→结合场景→实际案例」的三层结构，解释深入浅出，完全没有晦涩感。

「原生全模态」作为文心5.0的核心突破，实测效果如何呢？

我们首先输入提示词：1990年的家庭老照片（含黑白画质、自行车、喇叭裤元素）+ 2025年家庭聚会短视频（含4K画质、三代同堂、方言对话）。

它不仅准确识别出两段素材的时代特征与情感线索，还自动关联时空变迁脉络，生成了一篇融合视觉、听觉与语义的跨模态叙事散文，将黑白影像中的沉默记忆与现代视频里的欢声笑语交织成一部“三十年家史”，甚至补充了「方言传承见证家族凝聚力」的洞察，内容完整性和连贯性都不错。

更值得一提的是，在跨模态冲突输⼊的时候，能分别出来应该重点参考哪个。

再比如输入一张图片，让它分析图片人物的心理状态，文心5.0Preview能够对能够对⽂字、图⽚、⾳频、视频中情绪做很好的理解和解读，不仅能捕捉到画⾯信息，还能理解视频背后的情感和内涵。

在指令遵循层面也更人性化，摒弃「AI风格」。例如我们插入一段指令：

我是个影视博主，帮我分析这段影视剧⽚段的演技，联系上下⽂分析这段情感的爆发表现如何，最后给我写⼀段100字的⼩红书分享⽂案。

文心5.0Preview能写出像⼈类撰写的⼩红书攻略⽂案，⽂本⽣成更加细腻、注重细节，文风可活泼、可严谨。对输⼊意图的理解更强，基本能知道模糊指令背后的意图。

在智能体工具调用方面，我们问了它一些专业领域的问题，测试它如何分解复杂问题、主动搜索、并整合难找的网络信息的能力。

可以看到，文心5.0Preview能够基于用户需求自动拆解任务，调用搜索、计算、代码等工具链协同工作。精准定位到2025年最新报道，并提取其中关于大模型进展的关键信息，并根据模型领域做了细致分析。

事实上，文心大模型的能力已在真实场景中实现应用。百度自研的多模协同的数字人技术包含剧本驱动的数字人多模协同、融合多模规划与深度思考的剧本生成、动态决策的实时交互、文本自控的语音合成、高一致性超拟真数字人长视频生成五项创新技术，实现了数字人「神、形、音、容、话」的高度统一。最终呈现出一个具备高表现力，内容吸引人，人-物-场可自由交互的超拟真数字人。

目前已经助力打造超过10万数字人主播，直播转化率提升31%，开播成本下降80%。

从实测来看，文心5.0其技术能力突破并非单点能力的提升，而是全维度的系统性跃升，这些突破既验证了原生全模态架构的技术含金量，也展现了百度将技术转化为产业价值的落地能力。

原生全模态路线，关键一步

文心5.0的发布，不只是一款模型的升级，更折射出百度在大模型赛道的「长期主义」。

回顾文心的发展历程：2021年ERNIE 3.0在SuperGLUE超越GPT-3；2025年4月发布文心4.5 Turbo，强化多模态能力；6月文心4.5系列开源，覆盖从0.3B到47B参数的模型；9月文心X1.1在多个基准评测中持平GPT-5和Gemini 2.5 Pro；11月11日，百度正式对外推出文心多模态思考模型ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking，新模型全面开源；11月12日，百度开源的全新多模态思考模型ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking......

可以看到，百度始终以技术深水区持续投入，推动大模型从能用到好用的跨越。每一次迭代都不仅仅是参数与指标的攀升，更是对场景理解、系统协同与产业需求的深度融合。而文心5.0原生全模态的推出，更是体现了其技术定力。当行业多数厂商还在优化「拼接式多模态」时，百度直接从架构源头解决问题，这种「难而正确的事」，最终形成了差异化优势—— 无需额外适配接口，就能实现多模态无缝协同，大幅降低开发者的创新成本。

而这种积累带来的优势，则体现在「技术+生态」的闭环上。投入AI十余年，百度通过「芯片 - 框架 - 模型 - 应用」的垂直整合能力，为生态提供了强大的底层支撑。每一层之间由诸多反馈进行耦合。通过不断获得反馈，AI就可以实现端到端优化，大幅提升输入输出效率。

可见，文心5.0的进化是技术积累与场景驱动共振的结果。从技术演进视角看，原生全模态的选择本质上是对大模型发展规律的深刻把握。

而原生全模态之所以能快速从技术概念转化为产业价值，根源在于百度「芯片 - 框架 - 模型 - 应用」全栈布局的系统性支撑。更关键的是，原生全模态架构完美契合了百度应用为王的战略重心，形成技术迭代与生态繁荣的正向循环。

站在2025年这个大模型走向规模化落地的关键节点上来看，百度展示的不仅是技术的领先性，更是产业化的成熟路径，“Baidu is back” 的含金量还在上升。

毕竟，能直接调用的技术突破，远比停留在PPT上的「领先」更有价值。

来源：CSDN一点号