参加完百度文心Moment，我意识到：大模型，正在进入“工业化阶段”

今天（1月22日）在上海的百度文心 Moment 大会现场，气氛有些不一样。

如果是两年前，大家看到屏幕上打出 2.4万亿参数 这个数字时，大概会惊呼“遥遥领先”。但到了2026年，不管是开发者还是企业主，大家心里都跟明镜似的：参数大是好事，但能不能跑起来、贵不贵、聪不聪明，才是硬道理。

听完论坛分享后，我有几个非常强烈的体感。百度这次发布的文心5.0，表面上是在卷参数（确实很大，2.4T），但骨子里其实是在革旧技术路线的命。百度试图告诉行业：多模态大模型，该告别“拼凑”时代了。

以下是我对这场大会的三个理解。

一是告别“外挂”，回归“原生”

这是文心5.0最硬核的技术点，也是最容易被大众忽略的细节。

过去几年，很多所谓的“多模态大模型”，其实是个“缝合怪”——拿一个大语言模型（LLM）做底座，视觉部分外挂一个编码器，听觉部分再挂一个，大家各论各的，最后强行对齐。这种方案不仅效率低，而且模态之间的理解会有损耗（行业术语叫“转译损失”）。

文心5.0做了一件很重的事：原生全模态统一建模（Native Multimodal） 。

简单说，就是不搞“后期融合”那一套了。从训练的第一天起，文本、图像、视频、音频就是在同一个自回归架构里一起炼出来的 。

这带来的直接效果是什么？现场演示的一个Case非常直观：丢给模型一段博主复刻“活了么”APP的视频，文心5.0不仅看懂了视频里的操作步骤，还直接理解了背后的交互逻辑，反手就给你生成了一段可运行的前端代码 。

如果没有“原生”级别的理解，光靠视觉识别+文本转译，很难做到这种从“视频流”直达“代码流”的丝滑感。在LMArena的评测里，它能压过 GPT-5-High 和 Gemini-2.5-Pro，很大程度上靠的就是这种底层架构的统一 。

二是大块头，也有“小算盘”

2.4万亿参数，听起来是个“吞金兽”。如果推理成本降不下来，这模型再强也进不了产业。

百度显然也意识到了这点。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜在介绍技术架构时，重点提到了“超大规模混合专家结构”（MoE） 。虽然总参数量吓人，但它采用了“超稀疏激活”，激活参数比竟然低于 3% 。

这意味着什么？意味着你每次提问，模型不需要动用全身的肌肉，只需要调动那最懂行的3%的“脑细胞”来工作。

既保留了万亿参数的广博知识，又把推理效率拉到了极致。对于企业用户来说，这就是把“劳斯莱斯的引擎”装进了“家用车”的油耗里。

三是不再“炫技”，而是“干活”

如果说文心5.0是秀肌肉，那百度应用模型研发部负责人贾磊负责的“应用模型”部分就是实打实地教你怎么赚钱。

他那句话说得很透：“应用模型的价值不在模型里，而在应用里。”

现场展示的几个专精模型，明显是奔着“替代人工”去的：

比如直播带货： 以前的数字人是“念稿机器”。现在的文心数字人，基于“声音Token”和“三态联动”，能做到实时看弹幕、实时回嘴，情绪和节奏比真人还稳 。罗永浩的数字人直播能破纪录，不是没原因的 。

写在最后：拼的是“全栈”家底

还有一个容易被忽视的背景。百度的千帆平台上，现在已经趴着 130万个 Agents（智能体） 。

为什么百度敢推2.4万亿参数的模型？因为底座够稳。从底层的昆仑芯（万卡集群），到中间的百度智能云，再到上面的模型和Agent Infra，百度打通了“芯云模体”的全栈闭环 。

在2026年的今天，大模型竞争已经不是单纯比谁的各种榜单分高，而是比谁能用更低的成本、更原生的体验，把AI的能力“压”进具体的业务场景里。

文心5.0的发布，标志着国内大模型正式跨过了“尝鲜”阶段，进入了拼内功、拼落地、拼原生的深水区。

对于开发者和企业来说，现在的选择题其实变简单了：与其在大模型集市里挑挑拣拣，不如看看谁家能提供从算力到底座再到工具链的最完整“军火库”。