刚刚出彩速配，文心 5.0正式发布了！
全新一代主打原生全模态，最开始就把语言 / 图像 / 视频 / 音频放在同一套自回归统一架构里，做统一的理解与生成训练。
所以，最终模型能够做到支持全模态输入（文字 / 图片 / 音频 / 视频）+ 全模态输出（文字 / 图片 / 音频 / 视频），创意写作、指令遵循、智能体规划方面也更强了。
在官方展示中，上传一个电影片段，它立马就能分析出最紧张的情节，具体到第几秒到第几秒的那种。
同时上传一段视频和一段音频，就能让它指出视频里是否有用到音频里的音乐，还能说出节点：
做音视频融合生成也行，简单操作即可爆改甄嬛传滴血认亲（佟掌柜版）：
拿来生成 3D 交互式地球与卫星演示模型，用户可以通过鼠标拖拽旋转视角，直观地观察地球与卫星的空间运动关系：
官方基准测试结果显示，文心 5.0 Preview 在语言、视觉理解、音频理解、视觉生成多维度表现突出：
就在几天前，文心 5.0 Preview（ERNIE-5.0-Preview-1022）还闪现大模型竞技场 LMArena，在文本排行榜（Text Arena）上得分 1432，与 gpt-4.5-preview、claude-opus-4-1、claude-sonnet-4-5 等并列全球第二，位居国内第一。
当时，不少在 LMArena 体验过的网友给出好评。
更有网友追问啥时候正式上线。
这不，现在它来了。
目前，文心 5.0 Preview 已上线文心一言网页版、文心 App；同时上线百度千帆大模型平台，提供 API 服务。
不过，Preview 版暂且先支持全模态输入（文 / 图 / 音 / 视频）+多模态输出（文 / 图）。量子位了解到，能实现全模态输出的满血版现在正在进行产品体验优化，之后会陆续推出。
那就先让文心 5.0 Preview 带我们一探，文心 5.0 体验感究竟如何。
文心 5.0 Preview 实测，原生全模态强在哪？
先来看输入方面，文心 5.0 Preview 支持全模态输入。
在单次交互中，不论是文档、图片，还是音频、视频，都能一口气发给它，可跨文件类别混合上传。
具体规则如下：
接下来，整活儿～
多模态理解推理全面强化
在多模态理解能力上，我们上来就给它看了一段跳水比赛史上的名场面：
给出简单的 prompt：这个视频中发生了什么？有什么好笑的？
只见文心 5.0 Preview 和之前的深度思考模型一样，先进行了一轮自我思考，包括回顾视频内容、描述视频、找出好笑的地方以及确认了更多细节，紧接着快速给出了结果。
这波回答什么水平？
出彩速配
细看文心 5.0 Preview 的理解分析，咱只能说，理解的精细度有点离谱了。
从起跳、空中翻转到入水，各动作阶段拆得门清；一闪而过的选手信息、动作名称、难度系数，也都被它精准捕捉到了。
同时，它甚至还带有视频情感理解能力，注意到了选手的表情——起跳时皱着眉、咬着牙，像是在硬着头皮往下跳。
"入水瞬间水花越小越厉害""压水花"，这些行规它也懂。
真正的神来之笔，是它连视频中的慢放片段都能识别，还点明慢动作回放补刀。
好好好，下一题。
搬出"你怎么穿着品如的衣服啊？"这一电视剧名场面，问：品如穿的什么颜色的衣服？
这时，文心 5.0 Preview 又当如何作答？
结合视频中的台词，文心 5.0 Preview 轻松答对：
上难度。
那么，"视频中的女人是品如吗？"
这次文心 5.0 Preview 依靠智能体能力自主调用了搜索工具，通过角色名等线索，将这一幕准确定位为出自电视剧《回家的诱惑》。
值得一提的是，它最后是根据角色的性格特征，分析出视频中的不是品如的。
并且也是通过性格特征推测，穿着品如粉色衣服的这个人，大概率是艾莉。
不得不说，这理解能力确实让人眼前一亮。
那再来一张难倒不少大模型的带有文字的谐音梗图，看它能否理解透彻：
通过思考，图片理解对它来说更是不在话下了：
最后，咱下班路上路过卖炒货的摊儿，顺手拍了几秒的视频上传给文心 5.0 Preview。
尽管视频分辨率不是很高，它也能抓到细节，算出两斤糖炒栗子、一斤炒内蒙瓜子、一斤现炒四粒红花生一共多少钱。
要说瑕疵的话，就是没区分会员价和非会员价，默认按会员价计算。不过视频确实有点糊，也难怪看不清。
测试下来不难发现文心 5.0 Preview 的特点——
它不仅能识别画面中的内容，而且还能精准捕捉到各种细节，同时擅长结合视频情节、台词等多模态内容，理解其中的情感氛围和叙事意图。
另外，在综合推理、跨模态信息整合、复杂场景判别方面，文心 5.0 Preview 也更强，不容易被单一模态误导，能从多个角度判断画面的合理性。
更多用法，随你发挥
除了上面这些用法，基于全模态输入 + 多模态输出，还能玩出更多花样。
比如文图混合输入生成新图。
秒秒钟把家里的猫猫打扮成"高雅人士"：
日常学习工作中，我们常需高效获取视频、音频的核心内容。只需上传，文心 5.0 Preview 就能快速完成总结。
而且别忘了文心 5.0 Preview 一次性最多能上传 10 个视频，多任务内容整理轻松搞定。
以李飞飞团队最新成果 Marble 的宣传片为例，它不仅能精准提炼核心主题，还能条理清晰地梳理完整情节，就算台词很少，它也能根据画面讲清楚细节。
更多功能，大家伙可以自己亲自上手多测一测。
原生全模态技术背后
从技术上来看，文心 5.0 这次的设计以"原生统一"为目标，走的是非后期拼接的原生全模态路线。
过去的多模态模型通常是各模态独立训练、后期再进行特征拼接或融合，这种方式虽然工程上更易落地，但在语义对齐、信息互证和效率上存在天然瓶颈。
文心 5.0 的方法是从训练伊始，就将语言、图像、视频、音频等多模态数据放入同一套架构中联合学习，使模型在底层就能形成跨模态的内在关联与理解逻辑。就像人看到闪电会联想到雷声，文心 5.0 也在试图建立这种跨模态的直觉。
为了实现这种统一的理解，它采用了自回归统一结构。
通过对不同模态的训练目标进行离散化建模，使多模态特征得以在统一的架构中充分融合与协同优化。这意味着，无论输入是文字、图像还是音频，都会被映射到统一的表征空间中，用同一套逻辑结构进行处理与解码，从而打通模态间的边界。
为同时兼顾知识容量与运行效率，文心 5.0 引入了当前大模型主流架构——超大规模混合专家架构。
该架构在保持模型性能的同时，通过稀疏激活机制显著降低了计算负载。每次推理只会激活与任务最相关的专家模块，实现能力全面与成本可控的平衡。
官方透露，在底层实现上，百度飞桨深度学习框架提供了关键支撑。
训练端，通过多模态编码器分离异步训练架构、动态自适应显存卸载、细粒度通信计算重叠编排及 FP8 混合精度训练，文心 5.0 实现了万亿级参数模型的高效分布式训练。
推理端，基于多模编码器 - 预填充 - 解码 - 多模生成器的多级分离推理部署框架，结合超稀疏混合专家、数据负载和注意力计算的均衡算法，以及动态自适应多步投机解码和效果无损低比特键值缓存量化技术，大幅降低了推理成本。
整体而言，文心 5.0 的模型总参数规模超过 2.4 万亿；其超稀疏激活参数设计，激活比例低于 3%，在保持模型性能的同时显著优化了计算与推理效率。
另外，文心 5.0 的能力还延伸到智能体与工具调用的执行层。
通过在真实和模拟环境中合成长程任务轨迹数据，并结合思维链、行动链与多轮强化学习训练，模型在任务规划、工具使用和决策执行方面实现了系统性提升。
今年完成的又双叒一轮迭代
近一年，大模型领域的竞争逻辑发生转变。
行业正越来越注重底层架构创新、训练与推理效率、落地成本等多维度的综合考量，各厂商也在技术路径上寻找差异化突破口。
从百度今年基础模型的迭代节奏来看，更新步伐持续加快：
4 月，发布文心 4.5 Turbo 和文心 X1 Turbo，增强多模态能力和推理能力。
6 月底，文心 4.5 系列，包括 47B、3B 激活参数的混合专家（MoE）模型及 0.3B 参数的稠密型模型等 10 款模型，宣布开源，预训练权重和推理代码上均做到完全开放。
9 月，文心 X1.1 深度思考模型发布，在事实性、指令遵循、智能体能力上持续提升。其开源模型 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking 在抱抱脸全球模型总趋势榜和文本模型趋势榜均排名第一。
伴随底层模型的迭代，如百度电商数字人、百度搜索等上层应用也在持续演进，逐步承接模型能力。
这一次，文心 5.0 原生全模态模型的推出，也是百度从最底层实现的又一次差异化突破。背后撑起这一跃的，是百度在底层架构、算法训练、推理优化及生态协同等全链路环节上的系统性积累。
在多模态"强推理"和"深理解"方向，百度正在探索下一阶段模型能力的边界。
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