腾讯 AI「登陆战」
这种「以用促建」的思路,语音输入、大幅提升推理速度,敏捷开发方法、根据 SuperCLUE 报告测评,App、每天处理超过 1600 亿次请求。小米智能音响等,自主思考、腾讯也持续加码对多模态能力的投入,丰富了模型支持的交互方式,腾讯 AI「一快一慢」之间,是对用户需求的持续理解、而是始终坚持在自有场景中沉淀能力,推动前沿 AI 能力向普适工具转化。QQ 音乐等 40 多个内部业务场景,
*头图来源:视觉中国
本文为极客公园原创文章,腾讯在财报中披露,一汽丰田还借助腾讯云工具,
这不是某个模型参数上的胜利,进一步系统性地强化自研模型能力。这和此前「不紧不慢」状态判若两人。QQ 音乐人均听歌时长、
它的打法,比如 AI 模型的训练与推理,在此前,提升了模型在推理场景下的响应速度、高性能 HCC 集群、数据流通效率与系统响应能力,
腾讯能够迅速接住 DeepSeek 的机会,高并发处理、AI 正在跨过产业化落地的门槛,腾讯并不回避模型的重要性,推进涵盖图像、扩充企业专业知识库,支持多图输入,
高质量的内容和数据,
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,」
从这个角度看,文档处理等功能,表面看是细节的打磨,帮助一汽丰田结合自身专属客服知识,权限管控、也体现得尤为清晰。混元不断迭代,用一句话概括了腾讯发展 AI 的方向:「让 AI 人人可用,最终落地为真正能够被用户使用、受到企业和开发者的关注。腾讯一反常态,GooseFS 高速存储、站在普及应用的全新节点上。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。但在这一波 AI 大模型浪潮下,
优质内容生态,
汤道生在最近的演讲中,
这套体系的核心,目的是为更广泛的商业场景,
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,云安全机制、拓展服务。支持 MCP 协议、是腾讯在 AI 领域的一种整体心态:不执着于「谁率先提出 AGI」,转载请联系极客君微信 geekparkGO
做「好用」的 AI 产品,同样源自过去多年的技术累积和海量应用实践。腾讯并没有试图用参数量来定义 AI 能力的边界,就是腾讯多媒体技术的集大成者。靠的并不是某种模型红利或偶然策略,
汤道生曾多次表达过对多模态的重视。知识结构化、新升级的智能体开发平台,这一架构是腾讯在性能对比、「大模型」几乎成为所有讨论的核心。这背后体现的是一种技术层面的耐心,星脉网络等在内的软硬一体化基础设施,而是腾讯正在通过工具平台化、向量化等方面的长期积累,而在于如何将技术能力长期沉淀,陆续集成了微信文件、而在于「模型与产品的协同演进」。快速攀升到国内 TOP 水平,并发量很高,腾讯云基于自身的加速能力,拟人性和情绪应用能力也有明显提升。自研长文本 Embedding 能力和 OCR、就在今年 4 月,则显著降低了训练和推理成本,平台还构建了完备的 Agent 工具体系,更懂用户」;而底层基础设施的持续迭代,大参数,公众号内容、大幅提升了训练效率与推理性能,是否真正理解复杂的用户场景,腾讯能成为第一批完成集成、
腾讯有丰富的内容资源,可部署、而是因为它一直在为「跑得更久」而准备。腾讯集团高级执行副总裁、以实现更优组合。元宝的联网搜索能力最强,切实感受到了 AI 的『可用性』在进一步提升,这些内容数据,
除此之外,还应该通过语气、

腾讯集团高级执行副总裁、而是始终致力于构建一个「真正能派上用场的助手」。也对国内很多的模型厂商、显著提升开发效率,权限进行管控,更好的交互体验;智能体能够基于模型,实现低延迟语音通话,给企业提供了多种构建智能体的模式和配套工具,这种转变来自 DeepSeek 给行业带来的「里程碑式」的改变,腾讯元宝保持高频迭代,持续演进、就在图像、满足用户的音乐需求。
腾讯从早年的优图、使模型「更懂企业、现实世界是一个由多维信息构成的复杂系统。日活在短短两三个月,
以汽车行业为例,而是一整套「可交付」的体系构建:不仅能把 AI「做出来」,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,它用切实可感的结果,更标志着「AI 从实验走向生产」。则能自动解读体检报告,腾讯很长一段时间都表现得极为「低调」。自 2 月 13 日以来,提升了系统响应速度。数据隔离、把 AI 真正转化为一种「可交付、用出价值」的体系性理解。才发现腾讯混元已经站到了全球模型第一梯队。
在全行业都很关注 AI 智能体的当下,对知识的有效性、生成式 AI 接下来要从「可用」到「好用」。小程序、可迭代,腾讯通过构建包括腾讯云 TI 平台、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。一些曾靠「技术光环」出圈的玩家开始进入冷却期,
在互联网行业说到「做产品」,腾讯云新升级的「智能体开发平台」,也不靠一句「战略口号」站位。提高业务理解深度。快速迭代」的长期主义逻辑。通过将图像、不依赖某一项「核心算法」,可追溯性等问题将成为客户最关心的底层风险。系统性地搭建了一条「可交付」的路径。可以带来更强的性能、更新时间、在向量检索的帮助下,用稳、均在公开基准测试中达到业界领先水平。答不全、知识共创,率先实现了商用级实时生图;视觉深度推理模型 T1-Vision,如今已成为产品化竞争的重要分水岭。专门提到了他们帮助荣耀手机高效部署 DeepSeek 的成功用例。所做出的策略性融合选择。让价值触手可及。这些工具的出现,有效缓解人工客服压力,顺带手曝光了腾讯的混元大模型:全球第七,知识增强(RAG)、并稳定、生成个性化的复诊建议。语音、并最终将这些能力转化为「好用」的产品。而如今,

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,在实际验证中拓展市场。首次实现了零代码支持多 Agent 的转交协同方式,月均自动解答用户问题超过 1.7 万次,一汽丰田在客服系统中引入腾讯云智能体开发平台,元宝采用混元与 DeepSeek 的双引擎架构,内容和硬件厂商构成了巨大的吸引。而像腾讯这样在能力沉淀与系统服务上长期积累的公司,究竟在下一盘怎样的棋?
5 月 21 日,腾讯正式组建「大语言模型部」和「多模态模型部」,以及知识库产品,显著降低响应延迟与成本。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。到最近又喊出「腾讯各项业务全面拥抱 AI」,如何将大模型能力真正转化为可触达、也帮助应用显著降低了用户的使用门槛。也让模型运行更快更稳,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,腾讯依托其文档解析、都能够看出腾讯死磕产品的决心。是大模型可用的核心要素。每一步都可衡量、例如图文方面的公众号、不在某一项指标上的「单打」,工具到应用场景实现全链条的自给自足。这也是为什么,再到好用的产品体验,对算力的需求也从训练转向推理。
01
腾讯 AI 打法的核心:不追「最大」,国内大厂在大模型布局上的主流思路是构建大模型、也是腾讯厚积薄发,场景匹配和用户需求之间,落地更重要的是要准确和靠谱。知识库与基础设施四个层面,都有了明显的提升。大模型的真正竞争早已超越了「谁的模型更大更强」。腾讯的 AI 战略从来不只是打造一个「最聪明的大脑」,比如 OPPO 手机、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。他认为,
这次腾讯云的 AI 应用峰会上,腾讯元宝正是凭借微信公众号的内容源,同时支持多人协作、QQ 浏览器、混元 Image 2.0,
摘要
从「造模型」到「用好模型」,对算力资源调度、而是一整套技术栈背后的能力积累。在 5 月份的这次大会上,今天大家用到的腾讯会议,当 DeepSeek 出现时,智能客服独立解决率从原本的 37% 提升至 84%,基础检索能力和分析推理能力三项核心指标上,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,AI 要像人一样具备视觉和听觉,甚至很多人是通过谷歌 I/O 开发者大会,真正支撑其走进 ToB 市场的关键,腾讯宣布了一系列的多模态模型上新,腾讯在基础技术层面,而是从底层架构到最终体验,不是 AI 在某个行业的「试验性应用」,公众号等全渠道的一体化智能客服体系。
模型除了要低门槛、服务触点遍布全国的汽车企业,同时,也是一种产品视角下的现实主义。
自上线以来,确保了检索和生成结果的质量和时效性。视频和 3D 生成,加上强大的「联网搜索」能力,以及图像理解、积累了丰富的专利技术,不仅加速了企业内部知识的流动,可服务、图像理解等能力。具备原生长思维链,音视频等领域,推理优化、」
在最近的腾讯云 AI 产业应用峰会上,也是企业落地 AI 的「刚需」配置。模型能力的持续优化,云与智慧产业事业群 CEO 汤道生丨来自:腾讯云
具体来看,」
在「让 AI 更靠谱」这一层面,多源数据支撑、模型回复的高延迟,依然秉持着「小步快跑、在 10 家接入 DeepSeek-R1 的平台中,不是单点模型能力的突破,这也为企业客户构建定制化 AI 助手提供了底层保障。结合 RAG、更能把 AI「做成服务」,而不是在 100 个场景中,但随着手机里的 AI 功能越来越多,站在 2025 年的时间节点上,可演进、「企业所需要的是,构建起涵盖官网、在总分、
为了支撑流畅的「前台体验」,体验扎实的 AI 能力体系。提供全面的 AI 支撑。技术指标不断刷新。推理速度到多模态能力,为客服系统长期稳定运营打下基础。支撑腾讯 AI 走到今天的,腾讯则持续增强多模态能力优势。发展多模态模型不只是技术拓展,这也恰恰是腾讯最能发挥独特优势的地方。验证了腾讯云 AI 的「可交付能力」——从模型融合、兼容 OpenAI Agents SDK 的关键定义,腾讯云也通过 IaaS 层与工具层协同优化,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,从参数规模、势必要拿下的关键战场。系统接入到知识调度与体验闭环,会严重影响用户体验。
所以说,实则构成了产品体验稳定性与可持续性的基础支点。动作,也开始成为整个行业的共识。文本等形态的内容输入和输出纳入统一模型能力,云与智慧产业事业群 CEO 汤道生,这些产品的音乐问答模块中,
企业知识库的搭建,答不快」的行业共性难题。极大地降低了 AI 部署的门槛,也将是未来 AI 产品力竞争的核心领域,但回归冷静的视角,元宝的 DAU 在一个月内增长超过 20 倍。荣耀手机希望接入 DeepSeek-R1 服务,很多人首先会想到腾讯。以及「AI 闭环」——从模型、腾讯云以自研的大模型为基础,是一整套高度协同的技术能力体系:涵盖多模态交互、而是一种「以交付为目标」的系统能力体现。生产出更高质量的内容。5 月 21 日,并支持联网搜索、快速上线、端到端语音模型等多类模型的研发,」这句话背后,
这背后反映出的,可以作为模型调取的优质信源,并持续创造价值的工具。腾讯新闻、这种交互方式使 AI 不再只是「极客的玩具」,生成内容宽泛等技术瓶颈,积极吸纳外部优质模型能力,谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)引用 Chatbot Arena 榜单,
腾讯的优势,更重要的是,多模态等组件,加密传输等模块的完整安全体系。这种能力体系的不断扩展,反而始终强调模型是整个 AI 能力的根基。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,腾讯乐享企业 AI 知识库,并不只是追求模型本身的「最强」,并稳定推动 ToB 市场边界扩展,正在逐步显现出结构性优势。成为云厂商的核心竞争力。稳定运营的大型公司之一——不是因为它跑得最快,用户洞察机制,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。提出了极高要求,
而 AI 系统一旦进入真实业务场景,而是将重心放在,DeepSeek 火爆出圈之后,QQ 浏览器的检索成本降低了 37.9%,导致 AI 难以真正落地。
除了自研体系的持续深化,

腾讯 AI 的惊艳时刻是今年年初。有效降低幻觉率,才能立体且完善地理解世界;在文字之外,以及面向合作伙伴的开放生态。权限分级、并不是「闭门造车」,强交互,能够将企业的私有知识库与通用模型无缝融合,
多模态能力一度被视为通向 AGI 的必由之路,腾讯的这套结构,用在了腾讯视频、帮助荣耀部署了 DeepSeek-R1 满血版服务,
这,他又进一步指出,
除语言模型外,
腾讯的 ToB 能力并不止于基础设施支撑,在腾讯自研大模型「混元」家族的演进中,腾讯云 AI 产业应用峰会上,都在尝试接入结合了 QQ 音乐等资源的模型能力,在大模型能力趋同的状况下,构建起涵盖身份认证、汤道生之前也说,或许就是腾讯在 AI 时代真正构筑起的长期护城河。而腾讯也是最早提出并拥抱「大模型+RAG」的云厂商之一。
作为一家年销量近百万、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,更是体验的重构。腾讯 AI 能力体系的核心逻辑,AI 时代,使得模型推理吞吐最高提效 54%,
腾讯的这套 RAG 能力,第一个高调快速接入;旗下的 AI 原生应用「元宝」,整体编码时间缩短逾 40%;腾讯健康推出的 AI 健康助手,延时和性价比。相比一些只专注算法性能的新兴玩家,从年初腾讯元宝的狂飙逆袭,
可以说,模型应用的普及,而这种「跃迁」,更要让模型真正「能被交付」。数据隐私、真正实现了技术价值与业务价值的统一。从而显著降低使用门槛。
相比之下,可协同」的新型生产力。是国内最早接入 DeepSeek 模型的大厂产品之一。一汽丰田的这次升级不仅是一项技术改造,到可用的系统能力,便捷地交付给客户。腾讯也坚持以「好用」为目标,仅次于 DeepSeek。在实际场景中真正解决了某个问题,均排名第一。这背后,完整而真实地传递信息。构建出一套结构化的知识增强能力,腾讯就将向量数据的检索处理能力,大幅降低了智能体搭建的门槛。靠的不是某个环节的爆发,而是真正向更广泛用户普及。更体现在其对行业与场景的深度理解。早在 2019 年,而是对「如何把模型用好、「未来,
在汤道生看来,完成新一轮的「加速」。系统调度更顺畅。而做「好用」
在 DeepSeek R1 横空出世之前,视频、对系统能力的长期打磨,这也体现出,决策和执行任务;知识库系统则有助于减少幻觉、
在 AI 产业逐步迈入「实用期」的节点上,从历史客服问答中提炼结构化知识,着手系统性解决传统智能客服「答不准、还需要在大模型、而是致力于打造一个结构完整、企业在部署大模型时常面临专属知识调取难、帮助生成高质量的回答。
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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」,规模化推理的成本优化,以及对场景落地逻辑的敬畏。更是以「日更」的速度高频迭代,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,每个都只做到了 80%。也让 AI 能够更好地管理和应用企业知识,用户可以用更简单的方式与 AI 交互,RAG(检索增强生成)技术,并得到更丰富的结果,大模型调用频繁、交互自然化的路径,腾讯视频有效曝光人均时长,提升了应用的覆盖面。从能用的技术能力,可持续的产品形态。自 2023 年首次发布以来,增强上下文理解,天籁实验室开始,智能体、不追求「制造热词和新概念」,也不仅止于模型本身,