百度Qianfan-VL开源，纯国产自研昆仑芯跑出世界一流 siyushenqi.com • 2025 年 9 月 25 日 下午6:14 • 行业动态 • 阅读 436 3B/8B/70B三档模型已在GitHub、Hugging Face免费开放，千帆平台同步提供在线部署。 摘要 整套模型基于百度自研昆仑芯P800训练，5000+卡集群完成，3万卡全自研集群已点亮。 ScienceQA 98.76分、中文CCBench 80.98分，Math系列基准全面碾压同级，OCR与教育场景深度优化。 XPU-R“通算融合”架构+机内超节点，单机训练性能×10；四阶段管线（对齐→通识→专长→指令微调）打造多模态能力。 身份证/发票/招牌/复杂公式全场景OCR、K12拍照解题、几何函数推理，B端可直接调用API，C端即拍即得。 百度把他们全新的视觉理解模型Qianfan-VL直接开源了。 Qianfan-VL系列一共有三个版本，3B、8B和70B，参数量从小到大，分别对应不同的应用场景。 模型从头到尾，都是在百度自己家的芯片昆仑芯P800上训练出来的。 模型的性能和应用 Qianfan-VL是一个多模态大模型，就是那种既能看懂图片又能理解文字的AI。一张复杂的图表，它能分析出里面的数据和趋势。 它最核心的两个本领是OCR（光学字符识别）和教育场景的深度优化。 你拍一张身份证，系统自动把你的姓名、证件号填好，这就是OCR。Qianfan-VL把这项能力做到了全场景覆盖，不管是印刷体、手写字，还是藏在街边招牌、商品包装袋上的艺术字，甚至是数学卷子上的复杂公式，它都能识别。发票、单据里的信息也能自动抽出来，变成结构化的数据。 而在教育场景，特别是K12（从幼儿园到高三）阶段，它的目标就是成为一个超级学霸。拍照解题、几何推理、函数分析，这些都是它的强项。 Qianfan-VL和国际上几个主流的多模态模型跑分对比。 在科学问答测试ScienceQA里，70B版本的Qianfan-VL拿到了接近满分的98.76，把一众对手甩在身后。 尤其是在中文多模态基准测试CCBench中，Qianfan-VL-70B拿到了80.98分，而同级别的对手只有70分出头。这说明它在理解中文语境下的图文内容时，优势非常明显。 在数学解题相关的几项测试，比如Mathvista-mini，Math Vision和Math Verse里，Qianfan-VL-70B几乎是碾压式的领先。 纯血国产芯片训练 支撑Qianfan-VL模型训练的，是百度自研的昆仑芯P800芯片。 2025年4月，百度点亮了国内首个全自研的3万卡昆仑芯P800集群。Qianfan-VL的所有训练任务，都是在一个超过5000张昆仑芯P800卡的集群上完成的。 昆仑芯P800是个什么水平？ 从纸面参数看，昆仑芯P800有一个非常突出的优点，就是功耗控制得极好，150W到160W的功耗，远低于竞争对手。这意味着在组建大规模集群时，能耗和散热成本会更有优势。 昆仑芯P800真正的杀手锏在于它的架构设计。 P800的XPU-R架构，从硬件上就把计算单元和通信单元分开了。这就好比把单行道改成了双向八车道，旁边还修了条专门给行人走的人行道。计算和通信各走各的路，互不干扰，可以同时进行。 百度把这个技术叫做“通算融合”。通过精巧的调度，可以让数据传输的等待时间，完全被计算过程所掩盖。比如，在计算第一块数据的时候，第二块数据已经在传输的路上了，等第一块算完，第二块正好无缝衔接。这样一来，芯片的利用率被大大提高了。 基于这种能力，百度还推出了“昆仑芯超节点”方案，能把64张昆仑芯P800塞进一个机柜里。卡与卡之间的数据交换从速度较慢的“机间通信”变成了速度飞快的“机内通信”，带宽直接提升8倍，单机训练性能提升10倍。 模型是这么炼成的 它的底层架构融合了业界的优秀成果。语言模型部分，小参数的3B版本基于Qwen2.5，而主力8B和70B版本则基于Llama 3.1。视觉编码器用了InternViT，最高能处理4K分辨率的超高清图像。 精髓在于它的训练方法，百度设计了一套创新的“四阶段训练管线”，像一个精密的四步升级程序。 “跨模态对齐”。这个阶段的目标很简单，就是先让模型的语言部分和视觉部分认识一下，建立最基础的连接。训练的时候，只更新它俩之间的连接件（一个叫MLP Adapter的东西），语言和视觉模块本身都先冻结，避免互相影响。 “通用知识注入”。这个阶段开始给模型疯狂“喂”数据，总共投喂了2.66T tokens的通用知识数据。同时，模型的全部参数都放开进行训练。这个阶段的目标是为模型打下坚实的通识基础，让它成为一个见多识广的“通才”。 “领域增强知识注入”。在成为“通才”之后，就要开始培养它的“专长”了。百度精选了大量高质量的OCR、文档理解、数学解题等领域的数据，对模型进行专项强化训练。为了防止模型在学习专业知识时忘记了通用知识（这个现象在AI训练中被称为“灾难性遗忘”），训练时还会掺入一部分通用数据。 “后训练”。经过前三个阶段，模型已经能力很强了，但可能还不太“听话”。这个阶段就是通过大量的指令微调数据，教模型如何更好地理解和遵循人类的指令，让它变得更像一个得力的助手。 第三阶段使用的专业数据，是百度通过一套高精度数据合成管线自己“造”出来的。 目前，Qianfan-VL的全系列模型已经在GitHub和Hugging Face等平台全面开源，企业和开发者可以自由下载使用。 百度智能云的千帆平台也提供了在线体验和部署服务。 本文源自「私域神器」，发布者：siyushenqi.com，转载请注明出处：https://www.siyushenqi.com/66700.html 赞 (0) 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 0 0 生成海报 关于作者 siyushenqi.com 关注私信 13.9K 文章 0 评论 425 问题 18 粉丝 私域神器：海外私域营销拓客软件 PC/主机新秀《空洞骑士：丝之歌》首发告捷，核心玩家群体引领市场 上一篇 2025 年 9 月 25 日 下午6:14 出海11年，雷军如何在海外再造小米 下一篇 2025 年 9 月 25 日 下午6:14 相关推荐 行业动态 “出海短剧”剧的生命周期 传统以时间周期衡量剧集生命周期，但更科学的方式是将其视为市场对其曝光量的消耗，即“可消耗的总预算”，如估算某剧投放周期时给出“大概能跑到30万美元”的预算，这有助于理解剧集潜力。 siyushenqi.com 2025 年 8 月 17 日 492000 代码乾坤创始人邢山虎：Web3.0将开启个人创造的时代 如何从规律探寻新机遇 到3.0时期进入了个人创造时代，不再经过平台这一层，在大多数人共识下进行传播、链接，也因此对于带宽等互联网需求有了大幅提升。建议在这一阶段入局的创业者，产品逻辑优先考虑文字、图片。 siyushenqi.com 2025 年 8 月 3 日 • 行业动态 390000 行业动态 TEMU的上限在哪里？ 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