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來源：互聯網

文心大模型是百度集團自主研發的產業級知識增強大模型，涵蓋基礎大模型、任務大模型、行業大模型三級體系，包括自然語言處理、視覺、跨模態、生物計算、行業大模型，以及支撐大模型應用的工具平臺（包括數據標注與處理、大模型精調、壓縮、高性能部署、場景化工具等大模型套件）。文心大模型以知識增強語義理解為核心，實現從單模態大模型到跨模態，從通用基礎大模型到領域行業大模型等持續創新突破，構建了模型層、工具與平臺層、大模型創意與探索社區的完整布局，大幅降低人工智能開發和應用門檻，加快人工智能大規模產業化進程并拓展人工智能技術邊界，文心大模型已廣泛應用于搜索、信息流、智能音箱等互聯網產品，并通過飛槳深度學習平臺、百度智能云賦能工業、能源、金融、通信、媒體、教育等各行各業。

2019年3月，百度發布了文心大模型1.0版本。歷經4年技術深耕和研發迭代，2023年10月，文心大模型升級到4.0版。2024年4月16日，百度正式發布文心大模型4.0的工具版。6月28日，百度正式發布文心大模型4.0Turbo。截至2024年11月初，百度文心大模型的日均調用量超15億，相較5月披露的2億，增長7.5倍，相較一年前首次披露的5000萬次，增長約30倍。2025年3月16日，百度發布文心大模型4.5和文心大模型X1。4月25日，百度發布正式發布文心大模型4.5 Turbo和文心大模型X1 Turbo。6月30日，百度正式開源文心大模型4.5系列模型，涵蓋47B、3B激活參數的混合專家（MoE）模型，與0.3B參數的稠密型模型等10款模型，并實現預訓練權重和推理代碼的完全開源。9月9日，百度發布文心大模型X1.1。

發展歷程

2019年3月，百度發布文心大模型1.0版本。

2019年7月，百度發布文心大模型 2.0版本。

2019年11月，百度發布ERNIE語義理解開發套件。

2020年7月，百度提出知識增強視覺-語言預訓練模型 ERNIE-ViL，首次將場景圖知識融入多模態預訓練，在 5 項多模態任務上刷新世界最好效果，并在多模態領域權威榜單 VCR 上超越微軟、谷歌、Facebook 等機構，登頂榜首。2020年7月，發布PLATO 2，參數規模16億，中英文對話效果超越谷歌 Meena、微軟小冰和 Facebook Blender 等，中文對話效果達到全新高度。

2021年9月，百度集團發布了PLATO-XL，一舉超過 FacebookBlender、谷歌MEENA和微軟 DialoChatGPT，成為全球首個百億參數中英文對話預訓練生成模型。

2021年12月8日，百度聯合鵬城實驗室發布全球首個知識增強千億大模型——鵬城-百度·文心（模型版本號：ERNIE 3.0 Titan），參數規模達到2600億，是全球最大的中文單體模型。2022年1月，發布文心ERNIE-ViLG中文跨模態生成模型，首次通過自回歸算法將圖像生成和文本生成統一建模，增強模型的跨模態語義對齊能力，顯著提升圖文生成效果。2022年5月，百度發布融合任務相關知識的千億大模型ERNIE 3.0 Zeus。

2023年3月，百度集團在ERNIE及PLATO系列模型基礎上研發發布文心一言。

2023年5月，文心大模型迭代3.5版本，訓練速度達到原來的3倍，推理速度達到原來的30多倍。文心大模型3.5在IDC報告中綜合評分第一，算法模型第一，行業覆蓋第一。文心大模型3.5還新增了插件機制，包括官方插件百度搜索和ChatFile，使得文心一言能夠生成實時準確信息和長文本摘要，拓展了大模型能力邊界。

2023年8月，文心一言向全社會全面開放。

2023年10月，百度正式發布文心大模型4.0，實現基礎模型的全面升級，在理解、生成、邏輯和記憶能力上都有明顯提升。其中理解和生成能力的提升幅度相近，而邏輯和記憶能力的提升則更大，邏輯的提升幅度達到理解的近3倍，記憶的提升幅度也達到了理解的2倍多。

2024年4月16日，百度正式發布文心大模型4.0工具版，使用者可以在工具版上體驗代碼解釋器功能，通過自然語言交互，實現對復雜數據和文件的處理與分析，還可以生成圖表或文件，能夠快速洞察數據中的特點、分析變化趨勢、為后續的決策提供高效和精準的支撐。

2024年6月28日，百度集團正式發布文心大模型4.0Turbo，相較于之前的4.0版本，Turbo新版本在應答速度和檢索能力上都有進一步提升，為用戶帶來高效和便捷的體驗。截至2024年11月初，百度文心大模型的日均調用量超15億，相較5月披露的2億，增長7.5倍，相較一年前首次披露的5000萬次，增長約30倍。

2025年2月12日，知情人士稱，百度計劃在2025年下半年發布下一代人工智能模型Ernie 5.0，會在模型多模態能力方面有重大增強。2月14日，百度集團官方發布消息，將陸續推出文心大模型4.5系列，并于6月30日起正式開源。2月16日，百度搜索宣布：為豐富更多元化的搜索體驗，將全面接入DeepSeek和文心大模型最新的深度搜索功能。搜索用戶可免費使用DeepSeek和文心大模型深度搜索功能，文心智能體平臺的開發者也將能隨時調用DeepSeek模型創建并調優智能體。3月16日，百度發布文心大模型4.5和文心大模型X1，兩款模型在文心一言官網上線，免費向用戶開放。4月25日，在漢舉行的百度Create開發者大會現場，百度創始人李彥宏正式發布文心大模型4.5 Turbo和文心大模型X1 Turbo，具備多模態、強推理、低成本三大特性。6月30日，百度正式開源文心大模型4.5系列模型，涵蓋47B、3B激活參數的混合專家（MoE）模型，與0.3B參數的稠密型模型等10款模型，并實現預訓練權重和推理代碼的完全開源。文心大模型4.5開源系列可在飛槳星河社區、HuggingFace等平臺下載部署使用，同時開源模型API（應用程序編程接口）服務也可在百度智能云千帆大模型平臺使用。9月9日，在WAVE SUMMIT深度學習開發者大會2025上，百度發布文心大模型X1.1。文心大模型X1.1深度思考模型在事實性、指令遵循、智能體等能力上均有提升。用戶可以在文心一言官網、文小言App使用文心大模型X1.1。文心大模型X1.1已正式上線百度智能云千帆平臺，對企業客戶及開發者全面開放使用。

文心全景

文心大模型已經形成產業級知識增強大模型技術體系，包括自然語言處理、視覺、跨模態、生物計算、行業大模型，以及支撐大模型應用的工具平臺。

自然語言處理

文心一言 ERNIE Bot

文心一言是新一代知識增強大語言模型，也是百度集團繼文心一格之后的又一個生成式AI產品，具備對話交互、內容創作、知識推理、多模態生成等能力。文心一言是在ERNIE及PLATO系列模型的基礎上研發的。它的關鍵技術包括有監督精調、人類反饋的強化學習、提示、知識增強、檢索增強和對話增強。

對話 PLATO-XL

PLATO-XL是世界首個基于隱變量的生成式開放域對話大模型，利用隱變量建模開放域對話中的一對多關系（一個輸入對應多個正確輸出），采用 Unified Transformer 框架共享生成模型中的編碼器和解碼器參數，通過課程學習方式提升模型訓練效率，在精細化構建的大規模高質量對話語料上基于飛槳深度學習框架訓練的對話大模型。 PLATO 具備接近真人水平的多輪流暢對話能力，開放域對話效果達到世界領先水平。可應用于情感陪伴、智能助手、智能音箱、車載對話、智能虛擬人、智能硬件等。

搜索 ERNIE-Search

為了提升 ERNIE 在檢索領域的效果，ERNIE-Search?提出了使用預訓練階段細粒度交互向粗粒度交互蒸餾的策略。通過在訓練過程中進行自蒸餾，在節省了傳統方法中訓練教師模型的開銷之外，提高了?ERNIE-Search?的模型效果。ERNIE-Search大模型作為專為通用搜索場景設計的大模型，其應用范圍廣泛，包括但不限于文檔搜索、語義表示、語義匹配等任務，能夠滿足各行各業的需求。

跨語言ERNIE-M

ERNIE-M 是面向多語言建模的預訓練-微調框架。為了突破雙語語料規模對多語言模型的學習效果限制，提升跨語言理解的效果，我們提出基于回譯機制，從單語語料中學習語言間的語義對齊關系的預訓練模型 ERNIE-M，顯著提升包括跨語言自然語言推斷、語義檢索、語義相似度、命名實體識別、閱讀理解在內的 5 種典型跨語言理解任務效果。

代碼 ERNIE-Code

代碼 ERNIE-Code是首個多自然語言多編程語言代碼大模型，支持100多種自然語言和15種編程語言。ERNIE-Code采用多語言多任務聯合訓練的方式，在代碼補全、代碼搜索、代碼摘要、代碼修復等任務上取得領先效果，可應用于代碼補全、代碼搜索、代碼生成、代碼摘要、代碼翻譯、代碼修復、缺陷檢測、克隆檢測等代碼智能場景。

ERNIE 3.0

ERNIE 3.0是基于知識增強的多范式統一預訓練框架，在學習過程中使用統一范式的多任務學習，建模數據中不同粒度的語義信息。在 ERNIE 3.0 中，自回歸和自編碼網絡被創新型地融合在一起進行預訓練，其中自編碼網絡采用 ERNIE 2.0 的多任務學習增量式構建預訓練任務，持續的進行語義理解學習。通過新增的實體預測、句子因果關系判斷、文章句子結構重建等語義任務。同時，自編碼網絡創新性地增加了知識增強的預訓練任務。自回歸網絡基于 Tranformer-XL 結構，支持長文本語言模型建模。多范式的統一預訓練模式使得 ERNIE 3.0 能夠在理解任務、生成任務和零樣本學習任務上獲取 SOTA 的表現。

ERNIE 3.0可支持智能創作、摘要生成、問答、語義檢索、情感分析、信息抽取、文本匹配、文本糾錯等各類自然語言理解和生成任務。

鵬城-百度·文心

鵬城-百度·文心（ERNIE 3.0 Titan）是全球首個知識增強千億大模型，也是全球最大的中文單體模型，參數規模達到2600億。

在算法框架上，該模型沿用ERNIE 3.0的海量無監督文本與大規模知識圖譜的平行預訓練算法，模型結構上使用兼顧語言理解與語言生成的統一預訓練框架。為提升模型語言理解與生成能力，研究團隊進一步設計了可控學習和可信學習算法。

在訓練上，結合百度飛槳自適應大規模分布式訓練技術和“鵬城云腦Ⅱ”領先算力集群，解決了超大模型訓練中的多個公認技術難題。

在應用上，首創大模型在線蒸餾框架，大幅降低了大模型落地成本。模型參數壓縮率可達99.98%。壓縮版模型僅保留0.02%參數規模就能與原有模型效果相當。

鵬城-百度·文心在機器閱讀理解、文本分類、語義相似度計算等60多項任務中取得最好效果，并在其中30多項小樣本和零樣本任務上大幅刷新業界基準。

鵬城-百度·文心在大模型落地應用中，僅利用少量標注數據甚至無需標注數據，就能解決新場景的任務是AI工業大生產面臨的關鍵問題。

ERNIE 3.5

與文心大模型3.0版本相比，文心大模型3.5版本在效果、功能、性能上全面提升，實現了基礎模型升級、精調技術創新、知識點增強、邏輯推理增強等，模型效果提升50%，訓練速度提升2倍，推理速度提升30倍。在基礎模型訓練上，采用了飛槳最先進的自適應混合并行訓練技術及混合精度計算策略，并采用多種策略優化數據源及數據分布，加快了模型迭代速度，顯著提升了模型效果和安全性。同時，創新了多類型多階段有監督精調、多層次多粒度獎勵模型、多損失函數混合優化策略、雙飛輪結合的模型優化等技術，進一步提升模型效果及場景適配能力。

ERNIE 4.0

ERNIE 4.0實現了基礎模型的全面升級，理解、生成、邏輯和記憶四大能力都有全面提升。在萬卡算力上運行飛槳平臺，通過集群基礎設施和調度系統、飛槳框架的軟硬協同優化，支持了大模型的穩定高效訓練。建設了多維數據體系，形成了數據挖掘、分析、合成、標注、評估閉環，充分釋放數據價值，大幅提升模型效果。基于有監督精調、偏好學習、強化學習等技術進行多階段對齊，保證模型更好地與人類的判斷和選擇對齊。可再生訓練技術通過增量式的參數調優，有效節省了訓練資源和時間，加快了模型迭代速度

文心大模型4.5

文心大模型4.5是百度自主研發的新一代原生多模態基礎大模型，通過多個模態聯合建模實現協同優化，多模態理解能力優秀；具備更精進的語言能力，理解、生成、邏輯、記憶能力全面提升，去幻覺、邏輯推理、代碼能力顯著提升。文心大模型4.5具備多模態理解能力，能對文字、圖片、音頻、視頻等內容進行綜合理解。文心大模型4.5能力的提高在于以下關鍵技術點：

1、FlashMask動態注意力掩碼：加速大模型靈活注意力掩碼計算，有效提升長序列建模能力和訓練效率，優化長文處理能力和多輪交互表現；

2、多模態異構專家擴展技術：根據模態特點構建模態異構專家，結合自適應模態感知損失函數，解決不同模態梯度不均衡問題，提升多模態融合能力；

3、時空維度表征壓縮技術：在時空維度對圖片和視頻的語義表征進行高效壓縮，大幅提升多模態數據訓練效率，增強了從長視頻中吸取世界知識的能力；

4、基于知識點的大規模數據構建技術：基于知識分級采樣、數據壓縮與融合、稀缺知識點定向合成技術，構建高知識密度預訓練數據，提升模型學習效率，大幅降低模型幻覺；

5、基于自反饋的Post-training技術：融合多種評價方式的自反饋迭代式后訓練技術，全面提升強化學習穩定性和魯棒性，大幅提升預訓練模型對齊人類意圖能力。

文心大模型X1

文心大模型X1具備更強的理解、規劃、反思、進化能力，并支持多模態，是首個自主運用工具的深度思考模型。文心大模型X1具備準確性和創意性，同時在文采方面也有一定表現。它在中文知識問答、文學創作、文稿寫作、日常對話、邏輯推理、復雜計算及工具調用等方面展現了較強的性能。另外，文心大模型X1支持高級搜索、文檔問答、圖片理解、AI繪圖、代碼解釋器、網頁鏈接讀取、TreeMind樹圖、百度集團學術檢索、商業信息查詢、加盟信息查詢等多款工具。文心大模型X1的關鍵技術點在于：1、遞進式強化學習訓練方法：創新性地應用遞進式強化學習方法，在創作、搜索、工具調用、推理等場景全面提升模型的綜合應用能力；2、基于思維鏈和行動鏈的端到端訓練：針對深度搜索、工具調用等場景，根據結果反饋進行端到端的模型訓練，顯著提升訓練效果；3、多元統一的獎勵系統：建立了統一的獎勵系統，融合多種類型的獎勵機制，為模型訓練提供更加魯棒的反饋。

文心大模型X1是基于文心大模型4.5訓練而來的深度思考模型，升級后的X1.1主要采用迭代式混合強化學習訓練框架，一方面通過混合強化學習，提升通用任務和智能體任務的效果；另一方面通過自蒸餾數據的迭代式生產及訓練，不斷提升模型整體效果。相比文心大模型X1，X1.1的事實性提升34.8%，指令遵循提升12.5%，智能體提升9.6%。

視覺

OCR圖像表征學習VIMER-StrucTexT 2.0

VIMER-StrucTexT 2.0 首次創新性地提出“單模態圖像輸入、多模態表征學習”預訓練框架，僅通過單一文檔圖像的輸入，就能讓模型充分捕獲語義和結構信息。經過大規模文檔圖像數據充分學習后的預訓練模型，顯著提高文檔理解全景應用任務效果，包括文檔圖像分類、文檔版式分析、表格結構解析、文檔 OCR、端到端信息抽取等。VIMER-StrucTexT 2.0 同時解決了訓練數據匱乏和傳統 OCR + NLP 鏈路過長導致的模型表達能力不足、優化效率偏低等問題，能夠廣泛應用于各行各業行文檔、卡證、票據等圖像文字識別和結構化理解。

多任務視覺表征學習VIMER-UFO 2.0

VIMER-UFO 2.0 技術方案的主要內容包括：1）All in One——行業最大 170 億參數視覺多任務模型，覆蓋人臉、人體、車輛、商品、食物細粒度分類等 20+ CV 基礎任務，單模型 28 個公開測試集效果 SOTA；2）One for All——首創針對視覺多任務的超網絡與訓練方案，支持各類任務、各類硬件的靈活部署，解決大模型參數量大，推理性能差的問題。

視覺處理多任務學習VIMER-TCIR

VIMER-TCIR視覺處理多任務學習大模型，通過利用Transformer局部注意力機制，結合RRDB卷積網絡，降低視覺處理任務對于顯存的需求，利用預訓練技術提升模型擬合能力。

自監督視覺表征學習VIMER-CAE

VIMER-CAE 創新性地提出“在隱含的編碼表征空間完成掩碼預測任務”的預訓練框架，基于 VIMER-CAE 的預訓練模型在下游各類圖像任務上取得了明顯的效果提升，在圖像分類、目標檢測、語義分割等經典下游任務上達到 SOTA 結果。

跨模態

文檔智能ERNIE-Layout

RNIE-Layout首次將布局知識增強技術融入跨模態文檔預訓練，在 4 項文檔理解任務上刷新世界最好效果，登頂 DocVQA 榜首。同時，ERNIE-Layout 已集成至百度集團智能文檔分析平臺 TextMind，助力企業數字化升級。

文圖生成ERNIE-ViLG 2.0

文心 ERNIE-ViLG 2.0 采用基于知識增強算法的混合降噪專家建模，是全球首個知識增強的 AI 作畫大模型，也是全球參數規模最大的 AI 作畫大模型，在文本生成圖像公開權威評測集 MS-COCO 和人工盲評上均超越了 Stable Diffusion、DALL-E 2 等模型，取得了當前該領域的世界最好效果，并在語義可控性、圖像清晰度、中國文化理解等方面展現出了顯著優勢。應用于圖像生成、藝術創作、虛擬現實、AI 輔助設計等。

視覺-語言ERNIE-ViL

ERNIE-ViL 是業界首個融合場景圖知識的多模態預訓練模型。ERNIE-ViL將場景圖知識融入到視覺-語言模型的預訓練過程，學習場景語義的聯合表示，顯著增強了跨模態的語義理解能力。ERNIE-ViL 還在包括視覺常識推理、視覺問答、引用表達式理解、跨模態圖像檢索、跨模態文本檢索等 5 項典型多模態任務中刷新了世界最好效果。并在多模態領域權威榜單視覺常識推理任務（VCR）上登頂榜首。應用于視覺常識推理、視覺問答、跨模態檢索、引用表達式理解等。

語音-語言ERNIE-SAT

ERNIE-SAT 采用語音-文本聯合訓練的方式在中文和英文數據集上進行預訓練。使得模型學到了語音和文本的對齊關系，并且生成頻譜的精度更高，合成聲音的質量更高。應用于語音編輯、語音生成、語音克隆、帶語音克隆的語音到語音翻譯。

生物計算

化合物表征學習HelixGEM-2

HelixGEM是業界首個基于幾何構象增強的化合物表征模型，引入化合物的三維空間信息，在14個藥物屬性預測相關的benchmarks上效果達到業界最優，發表在自然 Machine Intelligence 2022年2月刊。HelixGEM-2是業界首個考慮原子間多體交互、長程相互作用的模型，融合量子力學第一性原理，創新性地提出多軌機制，每個軌道對化合物的不同階的多體集合進行長程建模，在量子化學屬性預測和虛擬篩選雙場景上達到領先效果。

蛋白質結構預測HelixFold

HelixFold端到端地學習蛋白質結構，通過協同學習蛋白質的多序列比對（MSA）和氨基酸對（pairwise）的表征，將蛋白質序列的進化信息、蛋白質結構的物理和幾何約束信息結合到深度學習網絡中。利用大規模無標注數據強化蛋白質表示能力，構建的全國產化軟硬件適配的高效蛋白質結構分析大模型，在國產DCU環境下訓練千萬級別蛋白僅需到2.6天，在 GPU 上相同硬件環境配置下，訓練性能和部分場景效果顯著優于 AlphaFold2。

單序列蛋白質結構HelixFold-Single

HelixFold-Single是秒級別的蛋白結構預測模型，是業界首個開源的基于單序列語言模型的蛋白結構預測大模型，從近3億的無標注蛋白質數據中隱式的學習MSA信息，在90% 的單體蛋白場景上預測效果持平AF2。在抗體結構預測場景下，比AlphaFold2預測結果更優。

行業大模型

截至2022年11月，文心已累計發布11個行業大模型，覆蓋電力、燃氣、金融、航天、傳媒、城市、影視、制造、社科和政務領域（政務服務、社會治理、機關辦公、輔助決策四大類共13個典型應用場景）等多個領域，實現顯著的效果提升，產業生態初步形成，正在成為加速推動行業智能化轉型升級的重要力量。文心行業大模型是百度集團與行業頭部企業、機構聯合探索出的行之有效的大模型產業落地方式，讓大模型在實際應用場景中“不但能用還便捷好用”。

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