【观察】三个绝对第一领跑全行业，解读百度文心大模型3.5的“统治力”

“百模大战”之际，各家的大模型能力究竟几何，无疑是最令外界关注的。

日前，IDC最新发布的《AI大模型技术能力评估报告，2023》对此给出了参考，这是IDC首次提出AI大模型技术能力评估框架，包括百度、阿里、腾讯、华为、科大讯飞、360、商汤等14家厂商参与了本次评估。

结果显示，百度文心大模型3.5拿下12项指标中的7个满分，综合评分第一。此外，在代表基础能力的算法模型和代表产业应用情况的行业覆盖方面，文心大模型也都是唯一拿到第一的大模型。三个绝对第一背后，可以说充分体现了百度文心大模型的领先优势，以及其在基础技术上的深度和产业应用覆盖上的广度。

不仅如此，此前多个公开测评也显示，文心大模型3.5版支持下的“文心一言”中文能力突出，甚至有超出GPT-4 的表现；综合能力在评测中更是超过ChatGPT，遥遥领先于其他大模型。

那么，百度文心大模型为何能够以绝对的领先优势实现全面领跑？在这背后，它究竟有何与众不同的优势和竞争力？更为关键的是，在大模型已成为实现多种人工智能应用通用平台和载体的今天，百度文心大模型又能否继续把其优势转换为胜势，并将中国的大模型发展带到一个全新的高度呢？

三个绝对第一领跑全行业

事实上，作为IDC首次提出AI大模型技术能力评估框架，本次《AI大模型技术能力评估报告，2023》对比的“颗粒度”可谓十分细致，如针对百度文心大模型的测评就一共分为了12项指标，其中包括3项一级指标，即服务生态、产品技术和行业应用；以及9项二级指标，涵盖了算法模型、通用能力、创新能力、平台能力、安全可解释、大模型的应用行业以及配套服务和大模型生态等，同时还将大模型市场服务划分为1-5五个层级，分数越高代表厂商能力越强，最终评估结果通过雷达图展示。

根据IDC结果显示，百度文心大模型实现了“三个绝对第一”，即综合评分绝对第一，算法模型绝对第一，行业覆盖绝对第一，全面超过报告中的其他厂商，不仅整体竞争力位于领先水平，同时在模型能力、工具平台、生态布局以及行业覆盖上优势明显，并已落地到产业应用，具体来看：

一是，综合评分绝对第一。在12项指标中，百度文心大模型有7项指标均处于第一的位置。其中，产品技术维度中的5个细分指标有4项均为第一；而服务生态维度中的生态合作为第一；行业应用维度中行业覆盖以及能源行业也拿到了第一。

如果我们对比目前国内主流大模型的各项指标评分，还可以发现百度文心大模型无论是在算法模型、通用能力、创新能力、平台能力、行业覆盖和生态合作等方面都全面超越阿里巴巴通义大模型、科大讯飞星火大模型，以及智谱AI大模型等友商的产品，以绝对的实力和能力领跑整个大模型市场。

二是，算法模型绝对第一。作为典型的“大数据+大算力+强算法”结合的产物，算法在大模型中“缺一不可”，而百度文心大模型在此次IDC评估中也获得了算法模型维度的唯一一个满分，同样也体现了百度在大模型核心技术上的领先优势。

作为国内较早投入AI领域的公司，百度可以说在AI领域有着长期的技术积累，百度自2010年开始布局人工智能，2013年建立全球首个专注深度学习研究的深度学习研究院(IDL)，在AI领域的沉淀已有十余年的时间。而在大模型方面，百度自2019年就开始深耕预训练模型研发，先后发布文心知识增强系列模型，同样也是国内最早对大模型展开“前瞻式”研发的公司；前不久，百度正式发布文心大模型3.5版本，实现了基础模型升级、精调技术创新、知识点增强、逻辑推理增强等，新版本在效果、功能、性能全面提升。

三是，行业覆盖绝对第一。大模型与更多的细分场景和垂直行业结合，将会让AI加速走入百行百业，推动全行业的智能化转型进程。而根据IDC评估结果显示，百度文心大模型在行业覆盖上获得唯一满分成绩，尤其是在能源、金融、教育、医疗等领域均已经实现广泛业务布局和落地场景探索。

之所以能够在行业覆盖方面领先，背后正是百度文心大模型源于产业实践，服务于产业实践的体现，百度在业内率先提出了行业大模型的落地思路，并联合国家电网、浦发银行、泰康、吉利、哈尔滨市、深圳燃气、TCL、上海辞书出版社等企业单位，合作发布了11个行业大模型，是业内最早和广泛深入推动行业大模型的厂商。数据也显示，目前文心大模型已经拥有中国最大的产业应用规模，目前有15万家企业申请接入文心一言测试。百度智能云与300多家生态伙伴，在超过400个场景中已取得相当不错的测试效果。

客观地看，百度文心大模型以“三个绝对第一”领跑全行业，其“含金量”是非常高的，既有基础能力，又有产业应用覆盖，背后不仅是百度在大模型领域前瞻洞察力、技术创新力的体现，同时也是其在行业应用方面始终坚持探索新范式和新路径，推动大模型更为广泛落地的印证，更是其“十年磨一剑”，厚积薄发的必然结果。

深度解读背后的“统治力”

俗话说，机遇往往是留给那些有准备的人。因此，不要惊讶于百度文心大模型的市场表现，而我们要追问的是，为什么是百度，而不是其他大模型服务商能够实现全面的领先呢？

回头来看，百度文心大模型取得“第一”背后，其实得益于百度“芯片-框架-模型-应用”四层技术栈所构建的独特优势。众所周知，百度是全球为数不多的全栈布局的人工智能公司，在各个层面都有领先业界的自研技术，并形成了端到端的深度技术优化，特别是百度自研的深度学习平台飞桨，更是有力支撑了大模型的高效训练和推理。

以百度文心大模型3.5版本为例，与3月份的3.0版本相比，其在效果上、效率上、功能上都实现了全面的迭代和优化。在效果方面，无论是创作问答还是推理代码等任务上，其能力得到了全面的提升，效果累计提升超过50%。而且在内容安全性方面也得到了很大的提升；在效率方面，依托飞桨和文心的联合优化，训练速度提升了2倍，而推理速度更提升了高达30倍；此外，在功能方面，文心大模型3.5版本新增了插件机制，而插件机制大大拓展了大模型的能力边界，显著提升了模型的效果和用户体验。

百度文心大模型3.5之所以能够保持快速迭代，背后的“制胜秘诀”可以从几个维度来做观察：

在基础训练方面，百度文心大模型3.5依托飞桨的自适应混合并行训练技术及混合精度计算策略，并采用多种策略优化数据源和数据分布，使得预训练大模型的训练效率和效果都得到了显著提升。此外，百度文心大模型研发团队创新了多类型多阶段有监督精调、多层次多粒度奖励模型、多损失函数混合优化策略、双飞轮结合的模型优化等技术，也使模型效果及场景适配能力进一步显著提升。

百度文心大模型3.5还在知识增强和检索增强的基础上，也进一步创新了知识点增强技术，使得模型能够更好地利用精细的知识点来提升模型的理解生成等方面的能力。

而在推理方面，百度也通过大规模逻辑数据构建、逻辑知识建模、粗粒度与细粒度语义知识组合以及符号神经网络技术，显著提升百度文心大模型3.5在逻辑推理、数学计算及代码生成等任务上的表现。

除了在技术创新方面多年沉淀的自研技术优势之外，百度在生态方面同样走在了业界的前列。百度文心形成了企业、教育、社区“三位一体”的大模型生态，目前有750万的开发者基础，20万的企业生态基础，形成从多层次人才培训、企业赋能、社区互动的生态体系；值得一提的是，百度还设立10亿创投基金鼓励大模型创意、繁荣大模型生态。

通过深度解读百度文心大模型的技术创新能力，可以看到其在市场上全面领先的背后并非是“一蹴而就”的，所有的这些技术创新，都是依托百度在人工智能和自然语言处理领域的多年的积累和深耕达成的，而这也正是百度文心大模型能够在“百模大战”中脱颖而出的关键，更是其能够在未来的市场竞争中构建起“统治力”的核心所在。

为产业提供“更优”的选择

毫无疑问，当下生成式AI行业鲜花着锦，诸多大模型争相问世，在此背景下IDC发布的《AI大模型技术能力评估报告，2023》应该说不仅让整个业界更好的了解到了国内大模型的发展状态，为企业发展和投资选型大模型提供了借鉴和参考，同时其中的一些分析和观察也引发出了更多的思考。

第一，尽管未来所有的企业都会强依赖大模型，所有的产品都会基于大模型来开发，但并不意味着所有的企业都要自己投资开发大模型。根本的原因在于，真正从底层做起来的大模型成本非常高，从大模型所需要的最基本的“算力+数据+算法”来看，大模型对于算力规模要求非常大，性能也要求高；此外，数据规模大，收集、挖掘、建设、筛选、清洗这些数据本身也是一项巨大的工程；更为重要的是，大模型由于参数巨大，其训练难度高、成本也很高。

第二，由于大模型训练的成本极高，大模型要更快地深入千行百业产生价值，其产业化落地之路也需要尽快探索出新路径和新方式。例如，大模型的产业模式类似芯片代工厂的模式，一些具有算法、算力和数据综合优势的企业，可以将模型生产的复杂过程封装起来，通过低门槛、高效率的生产平台，为千行百业提供大模型服务，这种产业化路径的探索与创新，目前已在百度文心大模型产业实践中得到了验证，可以说也能为整个大模型产业化提供全新的参考价值。

第三，对于普通开发者和中小企业而言，未来更加“务实”和“接地气”的做法，就是选择适合自己的大模型服务商，借助通用大模型的平台能力，开发或者“封装”属于自身领域型或者行业型的应用，同样也可以起到“事半功倍”的效果，更能够“站在巨人的肩膀上”打造差异化竞争优势。

从这个角度来看，在目前整个的大模型产业中，百度文心大模型以其多年的积累和沉淀，以及不断探索大模型技术创新的“无人区”，让其技术能力的领先性走在了整个行业的前列，同时其在行业落地方面的表现，也能够让更多的中国企业将大模型更快的“内化”为自身的生产力工具，这是百度文心大模型之所以能够力压众多大模型服务商，在整个大模型行业中领跑的关键原因，也是未来持续引领大模型技术进化和升级的优势和胜势所在，相信这种能力也能够在中国企业实现智能化转型升级过程中，提供“更优”的大模型选择。