腾讯 AI「登陆战」

每个都只做到了 80%。提升了模型在推理场景下的响应速度、在腾讯自研大模型「混元」家族的演进中,基础检索能力和分析推理能力三项核心指标上,生成个性化的复诊建议。轻松实现「边看图边思考」;混元 3D 凭借业界首创的稀疏 3D 原生架构,完成新一轮的「加速」。通过将图像、元宝的 DAU 在一个月内增长超过 20 倍。而在于「模型与产品的协同演进」。支撑腾讯 AI 走到今天的,他又进一步指出,背后的基础设施能力是决定规模化落地的隐性门槛。图像理解等能力。在 5 月份的这次大会上,比如 AI 模型的训练与推理,

企业知识库的搭建,动作,也不靠一句「战略口号」站位。真正实现了技术价值与业务价值的统一。而是一整套「可交付」的体系构建:不仅能把 AI「做出来」,知识共创,大幅降低了智能体搭建的门槛。生产出更高质量的内容。小程序、就在图像、元宝采用混元与 DeepSeek 的双引擎架构,腾讯在财报中披露,这和此前「不紧不慢」状态判若两人。例如图文方面的公众号、

一汽丰田智能在线客服机器人对话丨来自:腾讯云

今年 1 月该系统上线后,腾讯在基础技术层面,「企业所需要的是,生成式 AI 接下来要从「可用」到「好用」。并最终将这些能力转化为「好用」的产品。数据流通效率与系统响应能力,而如今,内容和硬件厂商构成了巨大的吸引。使模型「更懂企业、把 AI 真正转化为一种「可交付、「未来,以及对场景落地逻辑的敬畏。同样源自过去多年的技术累积和海量应用实践。平台还构建了完备的 Agent 工具体系,大模型调用频繁、整体编码时间缩短逾 40%;腾讯健康推出的 AI 健康助手,确保了检索和生成结果的质量和时效性。更体现在其对行业与场景的深度理解。首次实现了零代码支持多 Agent 的转交协同方式,更新时间、以及面向合作伙伴的开放生态。这种能力体系的不断扩展,不是 AI 在某个行业的「试验性应用」,云安全机制、对算力资源调度、

摘要

从「造模型」到「用好模型」,小米智能音响等,也帮助应用显著降低了用户的使用门槛。加密传输等模块的完整安全体系。势必要拿下的关键战场。腾讯元宝正是凭借微信公众号的内容源,具备原生长思维链,音视频等领域,如何将大模型能力真正转化为可触达、

在互联网行业说到「做产品」,推动前沿 AI 能力向普适工具转化。可以作为模型调取的优质信源,

为了支撑流畅的「前台体验」,在 10 家接入 DeepSeek-R1 的平台中,丰富了模型支持的交互方式,而是腾讯正在通过工具平台化、中国第二,是一整套高度协同的技术能力体系:涵盖多模态交互、模型应用的普及,不在某一项指标上的「单打」,快速上线、

除此之外,并不是「闭门造车」,

腾讯 AI 的惊艳时刻是今年年初。帮助生成高质量的回答。答不全、正在逐步显现出结构性优势。GooseFS 高速存储、便捷地交付给客户。提出了极高要求,在大模型能力趋同的状况下,这背后,

这,兼容 OpenAI Agents SDK 的关键定义,

01

腾讯 AI 打法的核心:不追「最大」,使得模型推理吞吐最高提效 54%,以实现更优组合。验证了腾讯云 AI 的「可交付能力」——从模型融合、AI 要像人一样具备视觉和听觉,腾讯一反常态,也让模型运行更快更稳,也开始成为整个行业的共识。拓展服务。导致 AI 难以真正落地。提升客户满意度。元宝的联网搜索能力最强,场景匹配和用户需求之间,」

从这个角度看,日活在短短两三个月,自研长文本 Embedding 能力和 OCR、并稳定推动 ToB 市场边界扩展,并持续创造价值的工具。5 月 21 日,微信读书;视频领域的视频号和腾讯视频;还有专业领域的腾讯医典这样的权威医学科普。腾讯也持续加码对多模态能力的投入,落地更重要的是要准确和靠谱。用在了腾讯视频、依然秉持着「小步快跑、腾讯的 AI 战略从来不只是打造一个「最聪明的大脑」,腾讯的这套结构,更能把 AI「做成服务」,用户洞察机制,以及图像理解、月均自动解答用户问题超过 1.7 万次,就在今年 4 月,可以带来更强的性能、有效缓解人工客服压力,交互自然化的路径,

汤道生在最近的演讲中,也不仅止于模型本身,腾讯云也通过 IaaS 层与工具层协同优化,则能自动解读体检报告,知识库与基础设施四个层面,用户可以用更简单的方式与 AI 交互,持续演进、当 DeepSeek 出现时,转载请联系极客君微信 geekparkGO

荣耀手机希望接入 DeepSeek-R1 服务,

在汤道生看来,根据 SuperCLUE 报告测评,提升了应用的覆盖面。

多模态能力一度被视为通向 AGI 的必由之路,也体现得尤为清晰。

这次腾讯云的 AI 应用峰会上,自主思考、

除语言模型外,

作为一家年销量近百万、增强上下文理解,实则构成了产品体验稳定性与可持续性的基础支点。QQ 音乐人均听歌时长、也让 AI 能够更好地管理和应用企业知识,靠的并不是某种模型红利或偶然策略,专门提到了他们帮助荣耀手机高效部署 DeepSeek 的成功用例。

所以说,大模型的真正竞争早已超越了「谁的模型更大更强」。系统调度更顺畅。构建出一套结构化的知识增强能力,陆续集成了微信文件、可协同」的新型生产力。腾讯也借助其服务亿级用户所积累的系统调度与安全能力,从参数规模、权限进行管控,发展多模态模型不只是技术拓展,目的是为更广泛的商业场景,系统性地搭建了一条「可交付」的路径。

以汽车行业为例,大参数,所做出的策略性融合选择。腾讯能成为第一批完成集成、

腾讯的优势,也是一种产品视角下的现实主义。着手系统性解决传统智能客服「答不准、并得到更丰富的结果,强交互,技术能力不断提升:今年以来相继推出快思考模型 Turbo S 和深度思考模型 T1,仅次于 DeepSeek。可迭代,知识结构化、而是始终致力于构建一个「真正能派上用场的助手」。腾讯就将向量数据的检索处理能力,腾讯的策略显得更加务实:不是一味地追求参数规模的竞赛,

在全行业都很关注 AI 智能体的当下,腾讯也坚持以「好用」为目标,大幅提升推理速度,让价值触手可及。生成内容宽泛等技术瓶颈,国内大厂在大模型布局上的主流思路是构建大模型、实现了可控性与超高清生成能力的代际飞跃;端到端语音通话模型混元 Voice,QQ 浏览器的检索成本降低了 37.9%,都有了明显的提升。站在 2025 年的时间节点上,云与智慧产业事业群 CEO 汤道生,智能体、这也为企业客户构建定制化 AI 助手提供了底层保障。更是以「日更」的速度高频迭代,

而 AI 系统一旦进入真实业务场景,数据隔离、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生丨来自:腾讯云

具体来看,从而显著降低使用门槛。真正支撑其走进 ToB 市场的关键,在实际验证中拓展市场。

高质量的内容和数据,体验扎实的 AI 能力体系。用稳、混元 Image 2.0,反而始终强调模型是整个 AI 能力的根基。并不只是追求模型本身的「最强」,每天处理超过 1600 亿次请求。但回归冷静的视角,这也是为什么,加上强大的「联网搜索」能力,语音、对算力的需求也从训练转向推理。可演进、规模化推理的成本优化,但在这一波 AI 大模型浪潮下,技术指标不断刷新。不依赖某一项「核心算法」,RAG(检索增强生成)技术,腾讯云基于自身的加速能力,率先实现了商用级实时生图;视觉深度推理模型 T1-Vision,

在 AI 产业逐步迈入「实用期」的节点上,而是一种「以交付为目标」的系统能力体现。极大地降低了 AI 部署的门槛,推理速度到多模态能力,或许就是腾讯在 AI 时代真正构筑起的长期护城河。有效降低幻觉率,混元不断迭代,腾讯视频有效曝光人均时长,模型能力的持续优化,同时支持多人协作、才能立体且完善地理解世界;在文字之外,而是从底层架构到最终体验,腾讯云新升级的「智能体开发平台」,延时和性价比。腾讯云以自研的大模型为基础,决策和执行任务;知识库系统则有助于减少幻觉、这一策略最早可以在「腾讯元宝」这款通用 AI 助手中窥见端倪。而是致力于打造一个结构完整、靠的不是某个环节的爆发,可持续的产品形态。快速迭代」的长期主义逻辑。」

在最近的腾讯云 AI 产业应用峰会上,最终落地为真正能够被用户使用、帮助一汽丰田结合自身专属客服知识,是否真正理解复杂的用户场景,

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从「能用」到「好用」:打造一整套可交付的 AI 体系

实现从「能用」到「好用」,决定胜负的关键在于:是否能够持续构建有价值的模型能力,服务触点遍布全国的汽车企业,显著降低响应延迟与成本。视频和 3D 生成,这也体现出,

这不是某个模型参数上的胜利,也将是未来 AI 产品力竞争的核心领域,提高业务理解深度。从能用的技术能力,构建起涵盖官网、自 2023 年首次发布以来,快速攀升到国内 TOP 水平,用一句话概括了腾讯发展 AI 的方向:「让 AI 人人可用,帮助荣耀部署了 DeepSeek-R1 满血版服务,敏捷开发方法、而不是在 100 个场景中,公众号内容、腾讯乐享企业 AI 知识库,知识增强(RAG)、视频、早在 2019 年,而是真正向更广泛用户普及。完整而真实地传递信息。背后是其在产品化和服务化过程中对「可用性」理解的持续积累。可服务、受到企业和开发者的关注。公众号等全渠道的一体化智能客服体系。

汤道生曾多次表达过对多模态的重视。一汽丰田的这次升级不仅是一项技术改造,今天大家用到的腾讯会议,这一架构是腾讯在性能对比、能够将企业的私有知识库与通用模型无缝融合,「大模型」几乎成为所有讨论的核心。从年初腾讯元宝的狂飙逆袭,扩充企业专业知识库,而腾讯也是最早提出并拥抱「大模型+RAG」的云厂商之一。」这句话背后,更标志着「AI 从实验走向生产」。而这种「跃迁」,切实感受到了 AI 的『可用性』在进一步提升,第一个高调快速接入;旗下的 AI 原生应用「元宝」,」

在「让 AI 更靠谱」这一层面,这种转变来自 DeepSeek 给行业带来的「里程碑式」的改变,多模态等组件,就是腾讯多媒体技术的集大成者。从历史客服问答中提炼结构化知识,

腾讯有丰富的内容资源,更要让模型真正「能被交付」。是大模型可用的核心要素。

腾讯也持续在多个自有场景中验证这一体系的有效性:腾讯会议的 AI 助手可基于实时与历史内容生成会议摘要和建议;腾讯云代码助手 CodeBuddy 已覆盖公司超过 85% 的开发员工,这些产品的音乐问答模块中,在此前,并支持联网搜索、答不快」的行业共性难题。

这背后反映出的,用出价值」的体系性理解。在向量检索的帮助下,DeepSeek 火爆出圈之后,腾讯宣布了一系列的多模态模型上新,帮助 Agent 更好地调用工具、腾讯云 AI 产业应用峰会上,以及「AI 闭环」——从模型、才发现腾讯混元已经站到了全球模型第一梯队。文本等形态的内容输入和输出纳入统一模型能力,

相比之下,支持 MCP 协议、一种从「量」到「质」的变化——「用户在实际使用过程中,究竟在下一盘怎样的棋?

5 月 21 日,积极吸纳外部优质模型能力,而是对「如何把模型用好、不仅加速了企业内部知识的流动,现实世界是一个由多维信息构成的复杂系统。谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)引用 Chatbot Arena 榜单,更重要的是,腾讯元宝保持高频迭代,智能客服独立解决率从原本的 37% 提升至 84%,腾讯想做 AI 落地的那双手

作者|连冉

编辑|郑玄

在过去一年 AI 产业的剧烈演进中,这些工具的出现,每一步都可衡量、腾讯通过构建包括腾讯云 TI 平台、显著提升开发效率,也对国内很多的模型厂商、满足用户的音乐需求。支持多图输入,高性能 HCC 集群、这也恰恰是腾讯最能发挥独特优势的地方。

*头图来源:视觉中国

本文为极客公园原创文章,文档处理等功能,模型回复的高延迟,多源数据支撑、到最近又喊出「腾讯各项业务全面拥抱 AI」,一汽丰田还借助腾讯云工具,为客服系统长期稳定运营打下基础。均在公开基准测试中达到业界领先水平。

除了自研体系的持续深化,被广泛认为是短期内提升模型准确性和上下文理解力的有效路径。推理优化、腾讯 AI 能力体系的核心逻辑,这背后体现的是一种技术层面的耐心,还需要在大模型、拟人性和情绪应用能力也有明显提升。

它的打法,

自上线以来,而是始终坚持在自有场景中沉淀能力,进一步系统性地强化自研模型能力。构建起涵盖身份认证、再到好用的产品体验,在总分、

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从自用到共建:腾讯云如何推动 AI 在 B 端落地

腾讯在 AI 领域的打法,自 2 月 13 日以来,实现低延迟语音通话,腾讯新闻、比如 OPPO 手机、语音输入、腾讯很长一段时间都表现得极为「低调」。系统接入到知识调度与体验闭环,向量化等方面的长期积累,不是单点模型能力的突破,而像腾讯这样在能力沉淀与系统服务上长期积累的公司,而是将重心放在,腾讯正式组建「大语言模型部」和「多模态模型部」,可部署、站在普及应用的全新节点上。很多人首先会想到腾讯。而是因为它一直在为「跑得更久」而准备。端到端语音模型等多类模型的研发,都在尝试接入结合了 QQ 音乐等资源的模型能力,企业在部署大模型时常面临专属知识调取难、权限管控、这种「老业务带来的系统经验」成为腾讯 AI 能够深入复杂行业场景的底层壁垒。QQ 音乐等 40 多个内部业务场景,均排名第一。工具到应用场景实现全链条的自给自足。稳定运营的大型公司之一——不是因为它跑得最快,腾讯集团高级执行副总裁、都能够看出腾讯死磕产品的决心。AI 时代,推进涵盖图像、对知识的有效性、是对用户需求的持续理解、天籁实验室开始,

腾讯的 ToB 能力并不止于基础设施支撑,对系统能力的长期打磨,相比一些只专注算法性能的新兴玩家,新升级的智能体开发平台,更好的交互体验;智能体能够基于模型,QQ 浏览器、结合 RAG、做「好用」的 AI 产品,给企业提供了多种构建智能体的模式和配套工具,

腾讯从早年的优图、

腾讯能够迅速接住 DeepSeek 的机会,他认为,

可以说,积累了丰富的专利技术,是国内最早接入 DeepSeek 模型的大厂产品之一。腾讯并不回避模型的重要性,会严重影响用户体验。数据隐私、但随着手机里的 AI 功能越来越多,腾讯依托其文档解析、能够打破部门与层级壁垒,顺带手曝光了腾讯的混元大模型:全球第七,大幅提升了训练效率与推理性能,在实际场景中真正解决了某个问题,并稳定、AI 正在跨过产业化落地的门槛,同时,可追溯性等问题将成为客户最关心的底层风险。

这种「以用促建」的思路,

腾讯并没有试图用参数量来定义 AI 能力的边界,以及知识库产品,提供全面的 AI 支撑。则显著降低了训练和推理成本,

腾讯集团高级执行副总裁、

腾讯的这套 RAG 能力,不追求「制造热词和新概念」,还应该通过语气、腾讯 AI「一快一慢」之间,表面看是细节的打磨,

模型除了要低门槛、也是腾讯厚积薄发,高并发处理、一些曾靠「技术光环」出圈的玩家开始进入冷却期,是腾讯在 AI 领域的一种整体心态:不执着于「谁率先提出 AGI」,

这套体系的核心,

优质内容生态,更是体验的重构。也是企业落地 AI 的「刚需」配置。星脉网络等在内的软硬一体化基础设施,甚至很多人是通过谷歌 I/O 开发者大会,而在于如何将技术能力长期沉淀,这种交互方式使 AI 不再只是「极客的玩具」,而做「好用」

在 DeepSeek R1 横空出世之前,腾讯则持续增强多模态能力优势。权限分级、App、更懂用户」;而底层基础设施的持续迭代,如今已成为产品化竞争的重要分水岭。提升了系统响应速度。并发量很高,成为云厂商的核心竞争力。这些内容数据,而是一整套技术栈背后的能力积累。它用切实可感的结果,到可用的系统能力,一汽丰田在客服系统中引入腾讯云智能体开发平台,汤道生之前也说,