文心5.5 Flash预览版发布：2800亿参数，鹈鹕骑车短片116秒

11月12日，百度世界大会2026现场，百度一口气更新了基础模型、应用和云基础设施多条产品线。

基础模型这边，2800亿参数的ERNIE 5.5 Flash Preview正式亮相，同时还有两款文心应用模型登场。今年7月才加入百度、如今执掌基础模型研发部（BMU）的孙天祥第一次公开露面。据他介绍，这次新发布的ERNIE 5.5 Flash Preview把优化重点放在了编程、知识工作、设计创作这几项能力上。

应用层面，百度搭子、百度库库、百度伐谋、百度一镜等产品都做了升级。百度一镜还做了一段数字人希加加与李彦宏对话的视频，视频里希加加直接发问，说自己想替代李彦宏。百度一镜的产品经理透露，短片中的李彦宏既有数字人也有真人。

百度还上线了大模型交易所“词元所”，把各家大模型汇聚起来供开发者调用。这个平台上线一个月，日均调用次数已超过5000万，日均调用token超过7000亿个。

云基础设施方面，百度天池1024卡超节点发布，明年推向市场。昆仑芯同步更新路线图：基于M架构的芯片今年、明年推向市场，基于N架构的芯片则要等到2028年。

百度创始人、董事长兼CEO李彦宏表示，2016年到2026年这十年，人工智能技术逐步形成了独立的技术栈，百度的“芯云模体”四层架构正是在这十年里一点点搭起来的。

百度内部智能体的活跃度已经很高。过去一年，智能体数量从0.5万个增至3.7万个，涨了6倍；有效工作任务数从每周8.4万个增至每周超过100万个，涨了11倍；此外还有超4300个Work Space、超2万个组织Skill。

在李彦宏看来，AI的下一幕是智能组织。他把智能组织比作AI时代的新厂房，企业得让智能体、数字员工真正进入业务。

围绕这个判断，他首次提出组织进化的三原则：打破岗位边界，释放组织活力；沉淀隐性知识，构建组织智能；设计流程闭环，推动组织进化。他还谈到，岗位不会消失，但会收敛，未来大致分成两类：创造未来的人（builder）和连接世界的人（seller）。Builder负责创造新东西，Seller管人与人之间的沟通和连接。

联想集团董事长兼CEO杨元庆也来到现场，与李彦宏展开对话。杨元庆说，2024年开始联想进入第五个时代，AI正在改变联想的全部业务。

聊到智能组织，杨元庆认为企业得有总体规划，什么能做、什么不能做要有边界。他还提到，新技术出现时要鼓励大家去实践。他与世界五百强的CIO交流时发现，大家普遍觉得面对一项革命性技术，初期不必太在意投入产出比。

一、95后基础模型负责人亮相，文心最新模型2800亿参数

95后的百度基础模型研发部（BMU）负责人孙天祥，介绍了文心基础模型的最新进展。

新发布的ERNIE 5.5 Flash Preview总参数280B，激活参数14B，支持百万上下文。孙天祥称，该模型重点优化了编程、知识工作、设计创作等能力。

3D建模方面，ERNIE 5.5 Flash Preview能驱动两个Agent，用Blender Python API分别做出机场和飞机。

鹈鹕骑车这个案例中，ERNIE 5.5 Flash Preview用Python从零写出一部116秒的2D动画短片：一只白鹈鹕骑着自行车，从公元前4000年的撒哈拉岩画一路骑进大模型时代的代码编辑器，穿越20种艺术风格。

11月10日，百度发布自动研究系统RENIE Evolve，让RSI在真实研发场景中落地。

确定性推理吞吐优化上，ERNIE Evolve花了3天，围绕确定性采样、确定性开关及算子并行策略探索3个方向，把吞吐提升到基线的133.7%；极致解码速度优化上，ERNIE Evolve累计探索7个研究方向，最终推理性能累计提升至基线的114.9%。

二、两大文心应用模型发布，800亿参数闪度思考模型+微表情大模型

李彦宏称，大模型产业正沿两条路径走：一条向上突破，推高智能上限；一条向下扎根。百度一方面持续投入，研发下一代更前沿的基础大模型，另一方面坚持“模体并行、协同进化”理念，让大模型为应用而优化。

两款文心应用模型正式发布：文心闪电深度思考模型和文心一镜微表情大模型，同步上线百度智能云千帆平台，面向企业客户及合作伙伴开放API服务。

文心闪电深度思考模型有8000亿参数，能理解复杂需求、调用工具，后续版本会支持文本、视觉、语音输入。该模型此前是为了服务百度搜索。

这背后，百度独创了基于反馈式KV压缩的稀疏注意力技术BSA，以及快慢思考模型Looping。

从基础模型到应用再到云基础设施，百度这次大会把三条线的更新一次摆了出来。

昆仑芯上跑这套模型，靠的是BSA注意力机制，ROI较同类芯片高出50%，推理引擎的成本也压下来30%。

文心一镜微表情大模型是另一款应用模型，它把文本、视觉、语音三种模态放在一起统一建模，可生成视频的长文本上限为4000字，还能用高表现力的长语音来驱动。

数字人配音要更自然，百度为此做了篇章级配音技术，整部剧的音频一次性生成。

价格上，这款模型比业内便宜50%；生成按分钟计，1分钟的视频1分钟就能出片。

三、通用智能体产品矩阵全面升级，视频生成成本低至0.2元/秒

百度搭子、百度库库、百度一镜、百度伐谋都做了全面升级。

百度搭子定位通用办公智能体。百度披露的数据显示，最近一个季度其用户量爆发式增长；半年时间里迭代了100多次，90%的代码和超过50%的对外传播物料出自搭子之手。

接下来它要走出个人办公提效，转向组织生产力的提升。

在百度看来，百度搭子是智能组织的一个入口，百度生态的全系能力已经打通，用户通过它可以调百度一镜生成数字人视频，也能调库库创作内容。

百度搭子的API进一步开放，DA、ERP等业务系统都能接进来。评测覆盖七类工作场景、近100个案例，面对要跨多个系统、操作超过15步的复杂长程任务，它的一次验收通过率由67.6%升到88.2%。

再往下是百度的文档与创作平台库库，数据、架构、模型协同进化，让它能接住更复杂的任务。背靠百度文库和百度网盘，库库手里有18亿专业知识、7.5亿中英文文献和110万专家。

比如拿网盘里的经营数据做报告，库库生成的报告会引用专业数据、标出数据源，图表也很丰富。

结合分析结论，这个工具还能做投资路演PPT、搭专业产品官网，并定制个性域名。数据在手机和电脑之间实时同步，人在手机上就能指挥电脑上的库库干活。

百度一镜是数字人平台。百度升级了数字人实时互动技术，数字人说话时会同步做出点头、挠头这类实时动作。

眼下数字人Agent已经能替企业承接业务，数字人演员搭载的是文心一镜数字人微表情模型，每秒能生成8-9种微表情。

现场播放了一段数字人演员拍的可口可乐广告，用的是百度文心一镜的视频生成模型，这样质量的视频生成成本为0.2元/秒。

百度还拿出短漫剧Studio，创意、剧本、分镜到成片的一站式链路被打通，用户能据此按题材和情节智能设计景别、运镜与表演。

面向产业研发的核心智能体是百度伐谋。从发布到现在，其客户已覆盖国内41个工业大类中的60%以上。

这款工具已升到3.0版本。百度伐谋产品经理表示，百度伐谋对客户的最终业务结果负责，覆盖企业生成运营、创新研发、经营策略。

大型清洁能源央企中广核用百度伐谋在百万级作业条目上开展业务，总工期少了2个月，人力投入降了29%。

百度还推出大模型交易所词元所，用意是汇聚好模型，让企业和个人方便找到可信的token。

词元所会验证模型并持续监测质量。验真指筛选供应商的真实性，核验资质与来源，测试模型性能、可用性、容量等；征信指持续监测模型的质量参数，平台定期抽检，涵盖服务质量兑现度、商业履约、安全合规。

上线1个月，词元所入驻供应资源超过100个，日均调用次数超过5000万，日均调用token超过7000亿个。

四、已交付超30个昆仑芯集群，发布百度天池1024卡超节点

云基础设施这块，智能云和过去不一样了：智能体要完成任务，算力、模型、运行环境都得给，企业的系统、工具、数据也得接上。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖透露，过去一年百度日活跃人数涨了6倍、有效任务数涨了11倍；对应的，百度智能云沙箱总量增长315倍，沙箱并发量增长60倍。

企业用到的智能体大致分通用、专业、定制三类。前两类拿来即用，也能接自己的数据。可要让智能体把特定场景的任务做好、把企业的优势用起来，就得靠定制智能体。百度搭子开发平台能替客户定制，靠动态编排子智能体做实时任务拆解和协作，任务背景留得住、经验能积累，skill的开发、安装也支持。

蓝海黑石每周都得采购原材料，他们基于百度搭子定制了采购执行、采购决策、需求推演智能体。过去这项采购工作每周要10人投入100工时，现在2个人不到1个小时就能完成。

智能体进企业经营的越来越多，一套能支撑它们安全可靠、规模化运营的基础设施就成了刚需。百度智能云的千帆Agent Infra负责给智能体提供稳定、安全的运营环境，算力则由底层的百度百舸AI Infra支撑。

千帆Agent Infra提供两类服务：千帆MaaS服务，以及上文提到的词元所。智能体有脉冲式弹性的特点，Agent Infra的沙箱能力支持百万级并发、百毫秒级千并发沙箱热启动。

百度百舸AI Infra的强化学习能力也提升了：分钟级拉起200多万个沙箱，模型RL吞吐为5.2万tokens/秒，训推差异低至万分之一。

百舸的能力离不开硬件。新一代昆仑芯M100已经上市，基于昆仑芯的天池超节点已在全国各地部署，累计为客户交付超30个昆仑芯集群。今天百度又发布百度天池1024卡超节点，明年推向市场。

这个超节点用光引擎技术，全光互联让1024卡高效协同计算，推理性能提升3倍；G1.5显存加速柜用来提升缓存的服务器带宽。缓存命中的多轮对话场景下，首Token的等待时间缩短90%。一套1024卡超节点能支持5万亿参数模型训练。百度还在加速建设吉瓦级AIDC，让这些超节点和集群更快为企业提供算力服务。

五、昆仑芯路线图更新，N架构芯片2028年推向市场

李彦宏认为，眼下AI算力需求是训练和推理并重，推理领域里国产AI芯片的适配性和竞争力都不错。算力需求本身也在变：存储能力越来越重要，场景分工在深化，算法与半导体周期失衡，需要系统级架构创新。昆仑芯研发副总裁漆维称，未来任何一个任务都能按需求去全网调取所需的计算、存储、处理器，再以微秒级的网络延迟把这些资源连成一颗新的AI计算超级大脑。

漆维称，昆仑芯会保持高强度研发投入，力争每年都推出性能和投资成本兼顾的产品。路线图显示，今年和明年要把基于M架构的两颗芯片推向市场：M100主打性价比，M300在计算、存储、互联上全面升级。昆仑芯基于开源大模型做过测评，低毫秒时延下M300单卡吞吐比T800提升6倍，6ms延时下提升10倍。到2028年，昆仑芯要把基于N架构的多颗芯片推向市场，匹配不同场景。

结语：AI竞争重心转向，要帮企业跑通智能体落地

从百度这一轮更新看，它正沿着让智能组织规模化跑起来的方向走。业界要的是低成本、高密度的算力底座，这次发布的天池1024卡超节点、昆仑芯M/N架构芯片路线图，就是为海量智能体并发运行、长周期任务调度、持续的知识库检索推理准备的硬件底座。AI的竞争已经不只是大模型的竞争，单纯的模型优势不再是企业的护城河；能不能帮企业稳妥完成组织流程改造、可控地试错迭代，才是拉开差距的关键。