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      全能搭子文心5.0,百度用原生全模態宣告回歸

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      用AI做一個項目,要像花木蘭一樣“東市買駿馬,西市買鞍韉”,左一個DS,右一個GPT,代碼交給Claude,畫圖找MJ……一同操作下來,生產力還不知道提升了幾個點,真金白銀已經充了一大堆。

      11月13日,2025百度世界大會發布了文心 5.0,作為全新一代原生全模態大模型,它從訓練之初就將語言、圖像、視頻、音頻納入同一套自回歸統一架構,進行統一的理解與生成訓練,不僅支持文、圖、音、視頻全模態輸入,還能實現多模態輸出,直接把全能AI搭子送到你面前。似乎能解決這一問題。



      其實早在文心5.0發布前,ERNIE-5.0-Preview-1022已亮相大模型競技場 LMArena,在文本排行榜斬獲1432分,與GPT-4.5-Preview等模型并列全球第二、國內第一。當時不少網友都在追問正式上線時間。



      現在文心 5.0 Preview已同步登陸文心一言網頁版、文心 App 和百度千帆平臺,登錄即可直接調用。更絕的是,憑借原生全模態的大一統能力,終結了拼盤式AI干活,寫代碼、剪視頻、搞設計、寫文案樣樣精通……

      這個“全能打工人” 到底能不能hold住復雜職場?咱們實測見分曉。



      角色一:察言觀色的基礎執行崗。

      作為AI,幫咱們干點兒費時費力的體力活,那是最基本的要求。比如忙了一天之后,想看短劇爽一下,又感覺鋪墊太長,想直接快進到精華段落,我直接讓文心5.0 Preview化身“AI代看”,先看完這部劇,咱直接快進到最爽的點開始做夢。





      文心5.0 Preview梳理了劇情脈絡:專科生主角激活系統,兌換了10套學區房,被異性認可反轉。



      同時精準提煉出爽點:逆襲、打臉,并鎖定了最爽的點,在第4集“兌換學區房拿到房產證”和第5集“女博士主動示好”。



      最后看結果:



      短劇/爽文的受眾心理,真叫文心5.0 Preview給拿捏住了。

      不過,互聯網“梗文化”的門道,可比爽劇的套路復雜多了。正話反說、諧音解構,都是網絡鬼才們的常規操作。就像一些被冠以“萬惡之源”的搞笑視頻,外人聽著還以為是啥暗黑邪典。面對這種語言陷阱,AI還能get到其中的笑點嗎?

      比如下面這個被稱為萬惡之源的表情包,讓文心5.0 Preview分析一下為啥好笑?



      它先是看懂了強森的表情與情緒變化,還結合了場景氛圍,摔角比賽的狂熱現場,然后精準理解“萬惡之源”網絡術語的含義,懂網友的玩梗心理。



      最后進行結構化整合輸出,按“表情反差→場景烘托→玩梗屬性”的邏輯分層呈現,用通俗語言把梗圖傳播的邏輯講明白了。

      這個表情包的笑點源于表情的戲劇性、場景的反差感,以及網絡玩梗的“萬惡之源”屬性,可以從這幾個維度拆解:



      文心5.0 Preview視頻內容深度理解、互聯網文化洞察的能力,不光能用來看短劇,還能給市場運營策劃寫個腳本、分析目標受眾的興趣偏好,輔助影視/短劇項目開發,吸引用戶點擊觀看,通通拿捏住。

      說干就干,我直接派給文心 5.0 Preview一個市場情緒洞察的活,讓它“分析這場直播的彈幕情緒”。

      它不僅精準讀懂了視頻內容,還快速抓取所有彈幕信息,給出了一份邏輯清晰的情緒分析報告。



      它還能聯動視頻畫面與彈幕內容,實現多模態情緒對齊,結合點贊數從1125漲到2197、彈幕量持續走高的數據,判斷出用戶情緒熱烈且參與感強。

      這場直播的彈幕情緒整體呈現出高度積極、熱情且充滿支持的氛圍,主要可以歸納為以下幾類正面情緒:



      這種多模態協同的察言觀色+高效落地,不管是分析直播帶貨的用戶反饋、會議錄像的參會者情緒,還是解讀活動視頻的觀眾互動效果,能省去大量人工篩選、分類、整合的時間。

      這AI,還真給咱幫上忙了,必須給文心5.0 Preview升職,把它從基礎崗調進創意崗位。

      角色二:多因素決策的創意崗位。

      創造性任務中,需要理解復雜長問題,并結合多因素進行決策,再進行創意輸出,這種綜合能力,AI也能具備嗎?現在想拉動業務增長,離不開網絡手段,咱們先讓文心5.0 Preview看兩段電商直播視頻,分析下哪一種更帶貨。

      從思考過程中發現,它將直播帶貨的要素,拆解為場景、互動性、產品展示、受眾觸達、信任度等多個指標。



      先讀懂了視頻1“帳篷內集中陳列農產品+專業相機直播”的模式,抓取“場景固定、產品集中、畫面穩定”的關鍵特征。



      再解析視頻2“果園實地+手持水果 / 平板互動”的模式,提煉“產地直拍、實時采摘、強互動”的核心亮點。



      逐一分析兩種模式的差異。





      最終判斷“果園實地互動模式”更契合助農需求,還給出了優化建議,全程展現了極強的多模態理解與決策分析能力。



      無論是營銷部門對比不同活動形式、廣告投放場景的效果,還是跨部門溝通,比如市場、銷售、供應鏈團隊爭議推廣方案時,都可以用文心5.0 Preview來調整策略、統一方向。

      有人可能覺得,AI可以在創意工作中隨便發揮,但我的工作內容是嚴肅專業的,不能出錯,文心5.0 Preview也能勝任這種專業崗位嗎?

      角色三:嚴肅認真的專業崗。

      面對嚴肅領域、復雜指令和問題,文心5.0 Preview的事實準確性顯著提升,通過知識增強、檢索增強等方式,結合知識庫和上下文提供可靠信息。

      我讓它把一篇74頁全英文論文《Waveguide combiners for mixed reality headsets:a nanophotonics design perspective》,講給初中生聽。





      模型沒有堆砌術語,用一個魔法眼鏡的比喻,生成講解方案,實現復雜知識降維與文圖協同解釋,展現出了較強的邏輯思維和判斷力。





      說明文心5.0 Preview也可以在專業崗位發揮輔助作用,幫科研人員快速制作科普材料,幫企業培訓師將技術文檔轉為通俗易懂的課程,醫生向患者解釋復雜病情時減少溝通誤差的話術,也能信手拈來。

      角色四:編程壁壘的技術崗位。

      文本能力比理科生強,編程能力比文科生強,打工人的差異化優勢也讓文心5.0找到了。

      我靈機一動,讓文心5.0 Preview給我寫個百度首頁前端代碼。別問,問就是《重生之我在九十年代創業建百度》。



      不到一分鐘輸出了可運行的完整代碼,頁面高度還原了百度首頁,簡直“robin看了要崩潰,程序員看了會流淚”。那些“只差一個程序員”的互聯網創業夢想,可以由文心5.0 Preview補上了。



      除了代碼編寫能力,文心5.0 Preview還支持智能體規劃能力,能根據用戶指令合理調用內置工具或外部接口完成復雜操作。

      于是我既要又要還要,讓文心給我做個更復雜的前端網頁,能調用名言API獲取名言、調用圖片API匹配背景圖、通過天氣API結合用戶位置獲取實時天氣,最后整合成一個美觀的界面。





      表面看起來是寫代碼,背后其實還要拆解多步驟任務,合理調用外部工具,在前端、3D、音頻等多個技術棧間無縫切換,實現智能體自主規劃。

      無論是初創團隊零成本搭建MVP產品,設計師快速原型可視化創意,教師創建交互式教學網頁,都可以用文心5.0 Preview試試。

      當然,這個AI打工人也有一些翻車現場,比如一些視頻的暗部區域,細節識別不到,或是網頁代碼生成錯誤,有亂碼。

      今天的AI都稱不上完美,總體來說,絕大多數簡單執行的基礎崗位,以及一些創意、策劃、專業、編程技能等有壁壘的高階崗位,一個文心5.0 Preview就能勝任。

      這個全能打工人,到底是怎么培養出來的?



      經常看打工人上網吐槽:剛進入職場就當上了管理層,手底下管著N個國產AI,還有幾個外籍AI員工。

      在信息爆炸、媒介融合的時代,表達早已超出了純文本,于是要求AI也必須能聽、看、讀、想、做,但多數模型是單模態或拼接式多模態。用戶想完成一個“讀完論文做一個科普課程海報”的復雜任務,可能要先用A讀論文,把結論給B寫文案,再讓C出圖,最后用D優化成社交媒體語氣……全程切換好幾個平臺,還得給AI做翻譯,反復調整指令,爭取對齊幾個AI之間的顆粒度。



      文心5.0的原生全模態架構,終結了AI打工人的拼盤模式,成為一個全能型通才。一個模型,一個界面,就能完成視頻內容理解、情緒與風格判斷、多平臺文案生成、可視化代碼輸出。

      這種原生全模態,對用戶的好處是顯而易見的:

      1.輸入輸出更全面,支持多種模態的數據上傳,模型能理解多種信息,交付多種成果,省去了跨工具切換、手動整合的時間。

      2.綜合理解更準確:避免單一信息誤導,比如綜合背景、語音、面部微表情、上下文判斷真實情況,讓結果更準確。

      3.效率大幅提升:復雜任務自動化,創建多智能體的應用程序,將重復性、跨工具工作交給AI,用戶專注決策和創意。



      百度如何攻克行業難題?行業普遍采用文本模型+視覺模型+音頻模型的拼接方式,文心5.0從底層突破,通過原生架構讓所有模態共享語義空間,這種端到端的多模態一致性,是拼接式模型難以企及的。

      從技術上看,文心5.0自訓練就融合多模態數據,采用自回歸統一結構、超大規模混合專家結構,實現統一理解與生成。在復雜任務中,能同步解析多模態信息,在同一推理路徑下完成多個指令要求,最終成果風格一致、邏輯自洽。ERNIE-5.0-Preview-1022在LMArena評測中登頂中文文本能力榜首,為多模態能力筑牢堅實底座。

      從成本上看,通過分布式訓練和多級分離推理部署框架,顯著降低推理成本,最終普惠用戶。

      從落地價值看,原生全模態大幅降低使用門檻、提升任務完成效率,一套大腦,N種任務、N個角色都能勝任,真正實現“所想即所得”,讓應用AI的投入回報比更高。

      文心5.0的發布釋放明確信號:百度沒有掉隊,聚焦高頻場景打造實用AI。



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