腾讯首次晒出大模型战略:加速智能体落地,加码知识库赛道

南方都市报
May 21, 2025

  “AI持续落地,每个企业正在成为AI公司,每个人也将成为AI加持的‘超级个体’。”5月21日在腾讯AI产业应用峰会上,腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示,今年以来,产业对于大模型API的调用量、算力需求快速增长。汤道生认为,生成式AI已经逐步跨过“可用性”的门槛,未来要从“可用”到“好用”;从“一部分人用”,到“人人能用”,还需要在交互体验、执行能力、内容准确性、落地成本等方面持续升级。

  在此次大会上腾讯首次全面公布大模型战略。从自研的混元大模型到AI云基础设施,再到智能体开发工具、知识库以及面向场景的应用,腾讯大模型矩阵产品实现全面升级。

  混元加速迭代,产品发布节奏加快

  在疯狂卷技术的全球大模型角逐中,腾讯混元正小步快跑、快速迭代,技术能力持续提升。汤道生在会上宣布,在全球公认的权威大语言模型评测平台Chatbot Arena上,混元TurboS排名已攀升至全球前八,国内仅次于DeepSeek。其中,代码、数学等理科能力方面,混元TurboS也进入全球前十。

  早在去年下半年,腾讯就大力投入深度思考模型的路线攻关,混元T1自年初上线元宝App后,持续快速迭代。基于TurboS基座,腾讯新推出视觉深度推理模型混元T1 Vision和端到端语音通话模型混元Voice,近期将推出实时视频通话AI体验。

  南都记者关注到,今年以来,混元的迭代速度明显加快。在多模态生成领域,混元图像 2.0率先实现“毫秒级”生图,混元3D v2.5凭借业界首创的稀疏3D原生架构,实现了可控性与超高清生成能力的代际飞跃。凭借技术的领先性和开放的生态,混元3D赢得开源社区的高度认可,Hugging Face模型下载量超160万。

  另外,据腾讯云副总裁、腾讯混元大模型技术负责人王迪介绍,目前混元已实现图像、视频、3D、文本等在内的全模态开源,未来将推出多尺寸混合推理模型,从0.5B到32B的dense模型,以及激活13B的MoE模型,适配企业与端侧需求。混元图像、视频、3D等多模态基础模型及配套插件模型也将持续开源。

  腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、腾讯优图实验室负责人吴运声在接受南都记者采访时表示,外界看到腾讯多模态、视觉产品发布节奏加快,本质上是客户需求在驱动腾讯不断优化技术堆栈。“无论是视觉、多模态、文本还是智能体技术,并不是孤立演进的,而是彼此协同、共同支撑整个企业AI应用的落地。是以客户需求为中心,把能力整合成”系统性解决方案“的过程。总结来说,技术节奏加快是被真实业务需求推动的。我们过去许多年的能力积累,现在正好借助大模型、Agent等最新范式重新激活,用更智能、更高效的方式去解决问题。”

  升级开发平台加速智能体落地

  2025年被称为Agent智能体元年,随着推理模型、多模态模型的爆发,智能体成为今年大模型领域各家最关注的方向。“从模型到智能体,AI应用落地的门槛正在逐步降低。智能体的广泛应用或将成为企业创新提效的利器。知识库、插件工具、Multi-Agent框架等正在驱动着智能体不断升级,成为懂企业知识、能调用工具、自主执行复杂任务的得力助手。”吴运声在大会上提到。

  此前,腾讯云已推出了大模型知识引擎,以RAG为技术为核心,帮助企业构建大模型应用,已经积累下一批企业级用户。在本次大会上,腾讯云大模型知识引擎全面升级为“腾讯云智能体开发平台”。据悉,升级后的平台整合腾讯云的RAG(检索增强生成)技术、全面的 Agent(智能体)能力以及实战打磨出来的贴合用户需求的功能,帮助企业快速激活私域知识、构建专属智能体。

  基于腾讯云智能体开发平台,用户可以让Agent自主拆解任务和规划路径,主动选择和调用工具。平台首次实现了零代码支持多Agent的转交协同方式,进一步降低了智能体搭建的门槛。面向确定性比较高的执行流程,用户也可以采用工作流模式,拖拉拽各种原子能力,让Agent基于固定流程运行,得到更确定性的结果。

  吴运声在会后采访中表示,腾讯不是“为了智能体而智能体”,而是在智能体背后有深厚的基础能力作为支撑。“第一是知识管理能力,这是构建企业智能体的核心基础,企业的智能体最终还是要用企业自己的知识体系来提供服务;第二是工作流的能力:尽管现在强调 Agent 的自主规划能力,但现实场景中,很多任务还是需要明确的业务流程。我们把传统的工作流能力和Agent能力融合起来,提出了一个很有代表性的创新——在工作流中引入‘全局视野’的智能体节点。传统的工作流是串行执行、节点独立,但我们现在让每一个节点在执行时,都可以和一个拥有全局上下文理解能力的智能体交互,从而在保持流程确定性的同时,也兼顾了智能体的灵活性。”

  另外在推动智能体的落地上,吴运声提到目前还面临着两方面的挑战,一是在技术层面目前Agent框架仍在快速演进,尤其是在自主规划(planning)这个环节上,底层模型还不能100%把复杂任务完全准确地拆解并执行,这是模型和框架协同进化的问题;在客户认知层面,很多客户还停留在对“Agent”作为一个新概念的理解阶段,但真正要用好Agent需要掌握它的使用方式、搭建方法和运行机制。这中间存在一个不小的“认知与使用”的鸿沟,也需要通过产品体验优化、培训、服务等多种方式不断去弥合。

  加码“大模型+知识库”赛道

  此次会上腾讯在知识库赛道上持续加码,并提出腾讯认为“大模型+知识库”是当前AI落地的最佳路径。会上,腾讯宣布升级知识库系列产品,基于腾讯乐享和腾讯ima,为企业用户、组织和个人用户提供高效的知识管理体验。ima面向个人及专业用户、乐享面向企业用户,满足不同场景和用户的需求。

  腾讯ima作为一款以知识库为核心的AI工作台,可辅助用户完成课程作业、论文写作、方案策划、工作总结等日常学习和工作任务,并长期沉淀为个人智能化的知识库,高度适配政务、法律、教育等知识驱动领域。

  腾讯乐享正式升级为乐享知识库,在知识整合沉淀、知识更新、权限管理、AI问答等层面为企业用户提供服务,提升知识流转效率。目前,腾讯乐享已经累计服务了超30万客户,包括比亚迪、中国五环、友邦保险、北京大学、清华大学、新东方、多乐士、科沃斯同程旅行、用友畅捷通等各行业代表。

  目前,无论是应用层还是模型层,均依赖性能领先的算力,智能时代的云计算正在从“资源供给”向“智能服务”转型。此次大会上,腾讯云智算系列产品瞄准AI应用和模型爆发对基础设施带来的全新挑战,在效能、可靠性、易用性三大方向上全面提升,为大模型和应用提供坚实基础设施。

(文章来源:南方都市报)

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10