文心4.5 Turbo-文本

我们不妨测试一下文心 4.5 Turbo 的逻辑推理能力，看看它如何解答这样一个经典问题：

「烧一根不均匀的绳要用一个小时，如何用它来判断半个小时？烧一根不均匀的绳,从头烧到尾总共需要1个小时。现在有若干条材质相同的绳子,问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢?」

比如，上传一张文物照片，让 X1 Turbo 进行讲解分析。它不仅能准确识别文物身份，还能详细剖析其工艺特点，讲解内容之细致，堪比专业博物馆讲解员。

亦或者，尝试让其生成一张空中飞机视角的图像，画面随即生成，几近真实。

Prompt：一个人的手指向飞机窗外，窗外的飞机机翼从侧面可见。外面的天空清晰，天际线显示出黎明或黄昏的景象。眼前是广阔的海洋

而在大家最关心的成本方面，而百度此次也打出价格组合拳。

文心大模型 4.5 Turbo 每百万 token 的输入价格仅为 0.8元，输出价格 3.2元，相比前代 4.5 降幅达 80%，只相当于 DeepSeek V3 的 40%。

而文心大模型 X1 Turbo 每百万 token 输入价格为 1 元，输出为 4 元，同样在性能提升的同时价格腰斩，仅为 DeepSeek R1 的 25%。

当天的 One More Thing 环节，百度正式点亮了国内首个全自研的三万卡集群，可同时承载多个千亿参数大模型的全量训练，支持 1000 个客户同时做百亿参数的大模型精调，强大技术底座硬实力的背后，也意味着百度再次向行业释放出最鲜明的信号。

此外，李彦宏在会上表示，当前开发者做 AI 应用的一大阻碍，就是大模型成本高、用不起。成本降低后，开发者和创业者们才可以放心大胆地做开发，企业才能够低成本地部署大模型，最终推动各行各业应用的爆发。

不再将模型能力视作壁垒，而是回归到一个产品、一个平台应有的「性价比」逻辑上来。与其说是在卷价格，不如说是用效率降低门槛、通过开放构建生态。

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