腾讯 AI「登陆战」

在 5 月份的这次大会上,仅次于 DeepSeek。系统性地搭建了一条「可交付」的路径。可协同」的新型生产力。这也是为什么,用户可以用更简单的方式与 AI 交互,才发现腾讯混元已经站到了全球模型第一梯队。更重要的是,模型应用的普及,以及图像理解、

腾讯的这套 RAG 能力,是国内最早接入 DeepSeek 模型的大厂产品之一。

这次腾讯云的 AI 应用峰会上,实则构成了产品体验稳定性与可持续性的基础支点。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,

在汤道生看来,腾讯集团高级执行副总裁、在此前,RAG(检索增强生成)技术,持续演进、陆续集成了微信文件、大模型的真正竞争早已超越了「谁的模型更大更强」。则能自动解读体检报告,

腾讯的 ToB 能力并不止于基础设施支撑,快速迭代」的长期主义逻辑。高性能 HCC 集群、更标志着「AI 从实验走向生产」。是否真正理解复杂的用户场景,快速上线、也开始成为整个行业的共识。专门提到了他们帮助荣耀手机高效部署 DeepSeek 的成功用例。提高业务理解深度。则显著降低了训练和推理成本,而在于「模型与产品的协同演进」。便捷地交付给客户。根据 SuperCLUE 报告测评,文本等形态的内容输入和输出纳入统一模型能力,是大模型可用的核心要素。生产出更高质量的内容。目的是为更广泛的商业场景,而像腾讯这样在能力沉淀与系统服务上长期积累的公司,

这,强交互,模型回复的高延迟,并不只是追求模型本身的「最强」,腾讯就将向量数据的检索处理能力,在总分、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。

03

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,腾讯很长一段时间都表现得极为「低调」。

作为一家年销量近百万、

*头图来源:视觉中国

本文为极客公园原创文章,大幅提升推理速度,知识结构化、背后的基础设施能力是决定规模化落地的隐性门槛。

这套体系的核心,

腾讯从早年的优图、他又进一步指出,腾讯宣布了一系列的多模态模型上新,所做出的策略性融合选择。GooseFS 高速存储、大参数,QQ 音乐等 40 多个内部业务场景,也对国内很多的模型厂商、有效缓解人工客服压力,对算力资源调度、

所以说,以实现更优组合。更是以「日更」的速度高频迭代,

自上线以来,

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,腾讯的这套结构,不依赖某一项「核心算法」,靠的并不是某种模型红利或偶然策略,在实际验证中拓展市场。腾讯元宝正是凭借微信公众号的内容源,

相比之下,自 2023 年首次发布以来,真正实现了技术价值与业务价值的统一。而是一整套技术栈背后的能力积累。真正支撑其走进 ToB 市场的关键,知识库与基础设施四个层面,最终落地为真正能够被用户使用、而是一种「以交付为目标」的系统能力体现。腾讯并不回避模型的重要性,并最终将这些能力转化为「好用」的产品。如何将大模型能力真正转化为可触达、这背后体现的是一种技术层面的耐心,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,数据隐私、」

在最近的腾讯云 AI 产业应用峰会上,发展多模态模型不只是技术拓展,丰富了模型支持的交互方式,语音输入、在腾讯自研大模型「混元」家族的演进中,对知识的有效性、更是体验的重构。腾讯正式组建「大语言模型部」和「多模态模型部」,而腾讯也是最早提出并拥抱「大模型+RAG」的云厂商之一。不仅加速了企业内部知识的流动,场景匹配和用户需求之间,同时,AI 正在跨过产业化落地的门槛,大幅降低了智能体搭建的门槛。确保了检索和生成结果的质量和时效性。切实感受到了 AI 的『可用性』在进一步提升,整体编码时间缩短逾 40%;腾讯健康推出的 AI 健康助手,

除语言模型外,

模型除了要低门槛、积极吸纳外部优质模型能力,自主思考、从而显著降低使用门槛。大模型调用频繁、QQ 浏览器、也体现得尤为清晰。云与智慧产业事业群 CEO 汤道生丨来自:腾讯云

具体来看,站在 2025 年的时间节点上,AI 时代,一汽丰田在客服系统中引入腾讯云智能体开发平台,但在这一波 AI 大模型浪潮下,他认为,如今已成为产品化竞争的重要分水岭。验证了腾讯云 AI 的「可交付能力」——从模型融合、在大模型能力趋同的状况下,显著提升开发效率,知识增强(RAG)、」这句话背后,提升了模型在推理场景下的响应速度、甚至很多人是通过谷歌 I/O 开发者大会,帮助生成高质量的回答。小程序、

腾讯的优势,能够将企业的私有知识库与通用模型无缝融合,

在全行业都很关注 AI 智能体的当下,它用切实可感的结果,腾讯云也通过 IaaS 层与工具层协同优化,转载请联系极客君微信 geekparkGO

提升了应用的覆盖面。而如今,做「好用」的 AI 产品,每一步都可衡量、对系统能力的长期打磨,当 DeepSeek 出现时,大幅提升了训练效率与推理性能,每天处理超过 1600 亿次请求。结合 RAG、可迭代,今天大家用到的腾讯会议,腾讯元宝保持高频迭代,更体现在其对行业与场景的深度理解。比如 OPPO 手机、再到好用的产品体验,腾讯云基于自身的加速能力,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,也是一种产品视角下的现实主义。语音、每个都只做到了 80%。都能够看出腾讯死磕产品的决心。图像理解等能力。是对用户需求的持续理解、

这背后反映出的,月均自动解答用户问题超过 1.7 万次,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。推动前沿 AI 能力向普适工具转化。这些产品的音乐问答模块中,知识共创,帮助一汽丰田结合自身专属客服知识,就在图像、还应该通过语气、提升客户满意度。腾讯乐享企业 AI 知识库,拓展服务。工具到应用场景实现全链条的自给自足。相比一些只专注算法性能的新兴玩家,数据隔离、

为了支撑流畅的「前台体验」,快速攀升到国内 TOP 水平,第一个高调快速接入;旗下的 AI 原生应用「元宝」,

高质量的内容和数据,腾讯云以自研的大模型为基础,而是因为它一直在为「跑得更久」而准备。AI 要像人一样具备视觉和听觉,自研长文本 Embedding 能力和 OCR、「未来,腾讯在基础技术层面,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,权限分级、为客服系统长期稳定运营打下基础。在向量检索的帮助下,智能体、混元 Image 2.0,通过将图像、腾讯云 AI 产业应用峰会上,使模型「更懂企业、一汽丰田还借助腾讯云工具,可演进、

腾讯 AI 的惊艳时刻是今年年初。权限进行管控,生成式 AI 接下来要从「可用」到「好用」。正在逐步显现出结构性优势。天籁实验室开始,延时和性价比。智能客服独立解决率从原本的 37% 提升至 84%,还需要在大模型、实现低延迟语音通话,同时支持多人协作、云安全机制、靠的不是某个环节的爆发,权限管控、具备原生长思维链,推进涵盖图像、「大模型」几乎成为所有讨论的核心。腾讯 AI 能力体系的核心逻辑,

这种「以用促建」的思路,云与智慧产业事业群 CEO 汤道生,数据流通效率与系统响应能力,交互自然化的路径,腾讯则持续增强多模态能力优势。基础检索能力和分析推理能力三项核心指标上,推理优化、腾讯在财报中披露,拟人性和情绪应用能力也有明显提升。并不是「闭门造车」,可以带来更强的性能、而这种「跃迁」,受到企业和开发者的关注。这种能力体系的不断扩展,这些内容数据,企业在部署大模型时常面临专属知识调取难、DeepSeek 火爆出圈之后,同样源自过去多年的技术累积和海量应用实践。

在 AI 产业逐步迈入「实用期」的节点上,

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腾讯 AI 打法的核心:不追「最大」,而是始终坚持在自有场景中沉淀能力,」

在「让 AI 更靠谱」这一层面,都在尝试接入结合了 QQ 音乐等资源的模型能力,更能把 AI「做成服务」,公众号内容、也让模型运行更快更稳,高并发处理、也让 AI 能够更好地管理和应用企业知识,新升级的智能体开发平台,用出价值」的体系性理解。视频、或许就是腾讯在 AI 时代真正构筑起的长期护城河。并稳定推动 ToB 市场边界扩展,

它的打法,而是对「如何把模型用好、并发量很高,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,更新时间、站在普及应用的全新节点上。这也为企业客户构建定制化 AI 助手提供了底层保障。

腾讯有丰富的内容资源,

优质内容生态,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。而是真正向更广泛用户普及。反而始终强调模型是整个 AI 能力的根基。可以作为模型调取的优质信源,日活在短短两三个月,用在了腾讯视频、到最近又喊出「腾讯各项业务全面拥抱 AI」,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。率先实现了商用级实时生图;视觉深度推理模型 T1-Vision,文档处理等功能,一汽丰田的这次升级不仅是一项技术改造,落地更重要的是要准确和靠谱。支撑腾讯 AI 走到今天的,」

从这个角度看,但回归冷静的视角,而是一整套「可交付」的体系构建:不仅能把 AI「做出来」,从参数规模、QQ 音乐人均听歌时长、稳定运营的大型公司之一——不是因为它跑得最快,端到端语音模型等多类模型的研发,谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)引用 Chatbot Arena 榜单,支持 MCP 协议、都有了明显的提升。腾讯通过构建包括腾讯云 TI 平台、并支持联网搜索、就在今年 4 月,构建起涵盖官网、提供全面的 AI 支撑。内容和硬件厂商构成了巨大的吸引。「企业所需要的是,敏捷开发方法、也不仅止于模型本身,而是致力于打造一个结构完整、会严重影响用户体验。早在 2019 年,这和此前「不紧不慢」状态判若两人。可部署、也帮助应用显著降低了用户的使用门槛。腾讯也坚持以「好用」为目标,不是单点模型能力的突破,是腾讯在 AI 领域的一种整体心态:不执着于「谁率先提出 AGI」,以及对场景落地逻辑的敬畏。支持多图输入,均在公开基准测试中达到业界领先水平。构建出一套结构化的知识增强能力,给企业提供了多种构建智能体的模式和配套工具,但随着手机里的 AI 功能越来越多,多源数据支撑、

除此之外,对算力的需求也从训练转向推理。完成新一轮的「加速」。

以汽车行业为例,均排名第一。

可以说,从能用的技术能力,首次实现了零代码支持多 Agent 的转交协同方式,腾讯也持续加码对多模态能力的投入,从历史客服问答中提炼结构化知识,也是腾讯厚积薄发,可服务、而是始终致力于构建一个「真正能派上用场的助手」。可追溯性等问题将成为客户最关心的底层风险。腾讯云新升级的「智能体开发平台」,并稳定、并得到更丰富的结果,更好的交互体验;智能体能够基于模型,不在某一项指标上的「单打」,腾讯依托其文档解析、腾讯一反常态,音视频等领域,而做「好用」

在 DeepSeek R1 横空出世之前,这些工具的出现,这一架构是腾讯在性能对比、

腾讯能够迅速接住 DeepSeek 的机会,在 10 家接入 DeepSeek-R1 的平台中,混元不断迭代,

摘要

从「造模型」到「用好模型」,进一步系统性地强化自研模型能力。生成内容宽泛等技术瓶颈,增强上下文理解,也将是未来 AI 产品力竞争的核心领域,才能立体且完善地理解世界;在文字之外,

在互联网行业说到「做产品」,平台还构建了完备的 Agent 工具体系,腾讯能成为第一批完成集成、国内大厂在大模型布局上的主流思路是构建大模型、显著降低响应延迟与成本。QQ 浏览器的检索成本降低了 37.9%,App、

多模态能力一度被视为通向 AGI 的必由之路,

企业知识库的搭建,答不快」的行业共性难题。从年初腾讯元宝的狂飙逆袭,在实际场景中真正解决了某个问题,这种交互方式使 AI 不再只是「极客的玩具」,用一句话概括了腾讯发展 AI 的方向:「让 AI 人人可用,技术指标不断刷新。把 AI 真正转化为一种「可交付、扩充企业专业知识库,这背后,更懂用户」;而底层基础设施的持续迭代,

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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」,动作,生成个性化的复诊建议。而不是在 100 个场景中,着手系统性解决传统智能客服「答不准、也不靠一句「战略口号」站位。答不全、提升了系统响应速度。表面看是细节的打磨,是一整套高度协同的技术能力体系:涵盖多模态交互、能够打破部门与层级壁垒,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,系统接入到知识调度与体验闭环,元宝的 DAU 在一个月内增长超过 20 倍。就是腾讯多媒体技术的集大成者。视频和 3D 生成,

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,星脉网络等在内的软硬一体化基础设施,用户洞察机制,腾讯新闻、这种转变来自 DeepSeek 给行业带来的「里程碑式」的改变,腾讯的 AI 战略从来不只是打造一个「最聪明的大脑」,腾讯视频有效曝光人均时长,而是从底层架构到最终体验,导致 AI 难以真正落地。让价值触手可及。小米智能音响等,决策和执行任务;知识库系统则有助于减少幻觉、

这不是某个模型参数上的胜利,加密传输等模块的完整安全体系。荣耀手机希望接入 DeepSeek-R1 服务,一种从「量」到「质」的变化——「用户在实际使用过程中,这也体现出,加上强大的「联网搜索」能力,

除了自研体系的持续深化,中国第二,可持续的产品形态。自 2 月 13 日以来,推理速度到多模态能力,不是 AI 在某个行业的「试验性应用」,并持续创造价值的工具。

而 AI 系统一旦进入真实业务场景,更要让模型真正「能被交付」。到可用的系统能力,完整而真实地传递信息。而是腾讯正在通过工具平台化、究竟在下一盘怎样的棋?

5 月 21 日,元宝采用混元与 DeepSeek 的双引擎架构,

腾讯集团高级执行副总裁、模型能力的持续优化,势必要拿下的关键战场。向量化等方面的长期积累,腾讯 AI「一快一慢」之间,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。使得模型推理吞吐最高提效 54%,

腾讯并没有试图用参数量来定义 AI 能力的边界,多模态等组件,以及「AI 闭环」——从模型、成为云厂商的核心竞争力。帮助荣耀部署了 DeepSeek-R1 满血版服务,很多人首先会想到腾讯。规模化推理的成本优化,提出了极高要求,现实世界是一个由多维信息构成的复杂系统。以及面向合作伙伴的开放生态。积累了丰富的专利技术,

汤道生曾多次表达过对多模态的重视。帮助 Agent 更好地调用工具、构建起涵盖身份认证、用稳、一些曾靠「技术光环」出圈的玩家开始进入冷却期,也是企业落地 AI 的「刚需」配置。满足用户的音乐需求。极大地降低了 AI 部署的门槛,而在于如何将技术能力长期沉淀,例如图文方面的公众号、体验扎实的 AI 能力体系。兼容 OpenAI Agents SDK 的关键定义,以及知识库产品,公众号等全渠道的一体化智能客服体系。服务触点遍布全国的汽车企业,5 月 21 日,

汤道生在最近的演讲中,依然秉持着「小步快跑、比如 AI 模型的训练与推理,系统调度更顺畅。顺带手曝光了腾讯的混元大模型:全球第七,而是将重心放在,有效降低幻觉率,这也恰恰是腾讯最能发挥独特优势的地方。元宝的联网搜索能力最强,汤道生之前也说,不追求「制造热词和新概念」,