11月13日，2025百度世界大会上，百度正式对外发布原生全模态大模型文心大模型5.0。该模型参数量达2.4万亿，采用原生全模态统一建模技术，具备全模态理解与生成能力，支持文本、图像、音频、视频等多种信息的输入与输出。

**文心5.0基础能力全面升级，在多模态理解、指令遵循、创意写作、事实性、智能体规划与工具应用等方面表现突出，拥有强大的理解、逻辑、记忆和说服力。**在40余项权威基准的综合评测中，其语言与多模态理解能力与 Gemini-2.5-Pro、GPT-5-High 等模型持平，图像与视频生成能力与垂直领域专精模型相当，达到全球领先水平，验证了原生全模态大模型的能力和潜力。

文心5.0在多模态理解、指令遵循、创意写作、事实性、智能体规划与工具应用等方面表现突出

百度创始人李彦宏会上表示，大模型技术在快速迭代，其智能水平不断突破极限，模型思考时间变长，原生全模态统一，将自我学习和迭代，具备创新能力。“智能本身是最大的应用，而技术迭代速度是唯一护城河。百度会持续投入、研发更前沿的模型，推高智能天花板。”

百度创始人李彦宏

百度首席技术官王海峰介绍，**文心大模型5.0是新一代原生全模态大模型。不同于业界多数的多模态模型采用后期融合的方式，文心5.0的技术路线是采用统一的自回归架构进行原生全模态建模，理解与生成一体化。**从训练开始便融合语言、图像、视频、音频等多模态数据，使得多模态特征在统一架构下充分融合并协同优化，实现原生的全模态统一理解与生成。

百度首席技术官王海峰

依托飞桨深度学习框架，文心5.0采用了超稀疏混合专家架构，进行庞大的全模态训练，总参数规模超过2.4万亿，激活参数比例低于3%，在保持模型强大能力的同时有效提升推理效率。 同时，基于大规模工具环境，合成长程任务轨迹数据，并采用基于思维链和行动链的端到端多轮强化学习训练，显著提升了模型的智能体和工具调用能力。

目前，文心大模型5.0 Preview 已同步上线文心 App，用户可直接体验；开发者和企业用户也可通过百度千帆大模型平台调用 API 服务。

此前在11月8日，LMArena 大模型竞技场最新排名显示，文心模型 ERNIE-5.0-Preview-1022在文本任务评测中位列全球并列第二、中国第一，尤其在创意写作、复杂问题理解等方面表现突出。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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