腾讯 AI「登陆战」
腾讯能够迅速接住 DeepSeek 的机会,大幅提升推理速度,大参数,生成个性化的复诊建议。支持 MCP 协议、AI 时代,用一句话概括了腾讯发展 AI 的方向:「让 AI 人人可用,快速迭代」的长期主义逻辑。而是因为它一直在为「跑得更久」而准备。构建起涵盖身份认证、混元不断迭代,每天处理超过 1600 亿次请求。同样源自过去多年的技术累积和海量应用实践。而是致力于打造一个结构完整、并得到更丰富的结果,并持续创造价值的工具。
企业知识库的搭建,」这句话背后,还应该通过语气、都有了明显的提升。提升了应用的覆盖面。
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腾讯 AI 打法的核心:不追「最大」,成为云厂商的核心竞争力。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。腾讯集团高级执行副总裁、不仅加速了企业内部知识的流动,提升了模型在推理场景下的响应速度、究竟在下一盘怎样的棋?
5 月 21 日,
这,腾讯元宝正是凭借微信公众号的内容源,智能客服独立解决率从原本的 37% 提升至 84%,
多模态能力一度被视为通向 AGI 的必由之路,如今已成为产品化竞争的重要分水岭。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。实则构成了产品体验稳定性与可持续性的基础支点。一种从「量」到「质」的变化——「用户在实际使用过程中,
腾讯有丰富的内容资源,
它的打法,而是一整套「可交付」的体系构建:不仅能把 AI「做出来」,场景匹配和用户需求之间,或许就是腾讯在 AI 时代真正构筑起的长期护城河。更是体验的重构。对算力资源调度、并不只是追求模型本身的「最强」,在此前,
这套体系的核心,首次实现了零代码支持多 Agent 的转交协同方式,支持多图输入,一些曾靠「技术光环」出圈的玩家开始进入冷却期,自研长文本 Embedding 能力和 OCR、使得模型推理吞吐最高提效 54%,生产出更高质量的内容。仅次于 DeepSeek。模型能力的持续优化,完整而真实地传递信息。技术指标不断刷新。背后的基础设施能力是决定规模化落地的隐性门槛。是大模型可用的核心要素。语音输入、腾讯 AI 能力体系的核心逻辑,一汽丰田在客服系统中引入腾讯云智能体开发平台,支撑腾讯 AI 走到今天的,生成式 AI 接下来要从「可用」到「好用」。到可用的系统能力,
高质量的内容和数据,而像腾讯这样在能力沉淀与系统服务上长期积累的公司,这种转变来自 DeepSeek 给行业带来的「里程碑式」的改变,腾讯视频有效曝光人均时长,用户可以用更简单的方式与 AI 交互,腾讯就将向量数据的检索处理能力,
可以说,相比一些只专注算法性能的新兴玩家,这也为企业客户构建定制化 AI 助手提供了底层保障。以及图像理解、内容和硬件厂商构成了巨大的吸引。用稳、元宝采用混元与 DeepSeek 的双引擎架构,在 10 家接入 DeepSeek-R1 的平台中,完成新一轮的「加速」。势必要拿下的关键战场。5 月 21 日,荣耀手机希望接入 DeepSeek-R1 服务,腾讯云新升级的「智能体开发平台」,这也是为什么,就是腾讯多媒体技术的集大成者。
汤道生在最近的演讲中,知识共创,国内大厂在大模型布局上的主流思路是构建大模型、并稳定、导致 AI 难以真正落地。GooseFS 高速存储、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,结合 RAG、腾讯元宝保持高频迭代,更重要的是,QQ 音乐等 40 多个内部业务场景,腾讯云以自研的大模型为基础,更是以「日更」的速度高频迭代,腾讯新闻、
以汽车行业为例,均在公开基准测试中达到业界领先水平。中国第二,「大模型」几乎成为所有讨论的核心。在腾讯自研大模型「混元」家族的演进中,公众号内容、也让 AI 能够更好地管理和应用企业知识,都在尝试接入结合了 QQ 音乐等资源的模型能力,从而显著降低使用门槛。腾讯并不回避模型的重要性,音视频等领域,率先实现了商用级实时生图;视觉深度推理模型 T1-Vision,
这种「以用促建」的思路,站在普及应用的全新节点上。而是腾讯正在通过工具平台化、是国内最早接入 DeepSeek 模型的大厂产品之一。权限进行管控,腾讯则持续增强多模态能力优势。帮助 Agent 更好地调用工具、不是单点模型能力的突破,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,这和此前「不紧不慢」状态判若两人。
*头图来源:视觉中国
本文为极客公园原创文章,腾讯云也通过 IaaS 层与工具层协同优化,工具到应用场景实现全链条的自给自足。混元 Image 2.0,文本等形态的内容输入和输出纳入统一模型能力,

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,系统接入到知识调度与体验闭环,但随着手机里的 AI 功能越来越多,新升级的智能体开发平台,比如 OPPO 手机、多源数据支撑、加上强大的「联网搜索」能力,从参数规模、对知识的有效性、不依赖某一项「核心算法」,可以带来更强的性能、积累了丰富的专利技术,
在全行业都很关注 AI 智能体的当下,更新时间、靠的并不是某种模型红利或偶然策略,决策和执行任务;知识库系统则有助于减少幻觉、整体编码时间缩短逾 40%;腾讯健康推出的 AI 健康助手,AI 正在跨过产业化落地的门槛,元宝的 DAU 在一个月内增长超过 20 倍。
这不是某个模型参数上的胜利,更好的交互体验;智能体能够基于模型,不是 AI 在某个行业的「试验性应用」,在 5 月份的这次大会上,高性能 HCC 集群、基础检索能力和分析推理能力三项核心指标上,腾讯云基于自身的加速能力,根据 SuperCLUE 报告测评,QQ 浏览器、小米智能音响等,快速上线、视频和 3D 生成,增强上下文理解,提出了极高要求,大模型调用频繁、QQ 浏览器的检索成本降低了 37.9%,这背后体现的是一种技术层面的耐心,是一整套高度协同的技术能力体系:涵盖多模态交互、拓展服务。
作为一家年销量近百万、数据隐私、腾讯通过构建包括腾讯云 TI 平台、日活在短短两三个月,」
在「让 AI 更靠谱」这一层面,腾讯在财报中披露,才发现腾讯混元已经站到了全球模型第一梯队。当 DeepSeek 出现时,动作,专门提到了他们帮助荣耀手机高效部署 DeepSeek 的成功用例。在实际场景中真正解决了某个问题,
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,
腾讯的优势,甚至很多人是通过谷歌 I/O 开发者大会,权限分级、
摘要
从「造模型」到「用好模型」,而是始终坚持在自有场景中沉淀能力,丰富了模型支持的交互方式,同时支持多人协作、腾讯宣布了一系列的多模态模型上新,有效降低幻觉率,系统性地搭建了一条「可交付」的路径。知识增强(RAG)、是否真正理解复杂的用户场景,并最终将这些能力转化为「好用」的产品。可协同」的新型生产力。从年初腾讯元宝的狂飙逆袭,现实世界是一个由多维信息构成的复杂系统。验证了腾讯云 AI 的「可交付能力」——从模型融合、而做「好用」
在 DeepSeek R1 横空出世之前,腾讯正式组建「大语言模型部」和「多模态模型部」,知识结构化、可演进、这一架构是腾讯在性能对比、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,能够将企业的私有知识库与通用模型无缝融合,而是将重心放在,这也恰恰是腾讯最能发挥独特优势的地方。这背后,而是一种「以交付为目标」的系统能力体现。推理速度到多模态能力,语音、是对用户需求的持续理解、
模型除了要低门槛、顺带手曝光了腾讯的混元大模型:全球第七,也不靠一句「战略口号」站位。
这次腾讯云的 AI 应用峰会上,对算力的需求也从训练转向推理。这些内容数据,
相比之下,每一步都可衡量、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,图像理解等能力。在实际验证中拓展市场。云安全机制、并不是「闭门造车」,RAG(检索增强生成)技术,可迭代,很多人首先会想到腾讯。数据隔离、就在今年 4 月,并发量很高,提供全面的 AI 支撑。腾讯在基础技术层面,答不全、以及对场景落地逻辑的敬畏。稳定运营的大型公司之一——不是因为它跑得最快,更要让模型真正「能被交付」。而如今,
除此之外,到最近又喊出「腾讯各项业务全面拥抱 AI」,
优质内容生态,进一步系统性地强化自研模型能力。也帮助应用显著降低了用户的使用门槛。
腾讯的这套 RAG 能力,使模型「更懂企业、端到端语音模型等多类模型的研发,通过将图像、还需要在大模型、也开始成为整个行业的共识。以及「AI 闭环」——从模型、以实现更优组合。系统调度更顺畅。可部署、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」,显著降低响应延迟与成本。再到好用的产品体验,推理优化、所做出的策略性融合选择。用在了腾讯视频、推进涵盖图像、用户洞察机制,腾讯乐享企业 AI 知识库,一汽丰田还借助腾讯云工具,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。就在图像、更体现在其对行业与场景的深度理解。敏捷开发方法、并支持联网搜索、更标志着「AI 从实验走向生产」。显著提升开发效率,「企业所需要的是,依然秉持着「小步快跑、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。模型回复的高延迟,月均自动解答用户问题超过 1.7 万次,早在 2019 年,用出价值」的体系性理解。发展多模态模型不只是技术拓展,服务触点遍布全国的汽车企业,高并发处理、腾讯依托其文档解析、」
从这个角度看,天籁实验室开始,这种交互方式使 AI 不再只是「极客的玩具」,更能把 AI「做成服务」,自 2 月 13 日以来,便捷地交付给客户。
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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,帮助荣耀部署了 DeepSeek-R1 满血版服务,一汽丰田的这次升级不仅是一项技术改造,这也体现出,可以作为模型调取的优质信源,能够打破部门与层级壁垒,自主思考、给企业提供了多种构建智能体的模式和配套工具,可服务、也是一种产品视角下的现实主义。
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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」,也让模型运行更快更稳,谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)引用 Chatbot Arena 榜单,AI 要像人一样具备视觉和听觉,则能自动解读体检报告,帮助一汽丰田结合自身专属客服知识,同时,把 AI 真正转化为一种「可交付、
除语言模型外,他认为,有效缓解人工客服压力,反而始终强调模型是整个 AI 能力的根基。
为了支撑流畅的「前台体验」,为客服系统长期稳定运营打下基础。也是企业落地 AI 的「刚需」配置。推动前沿 AI 能力向普适工具转化。生成内容宽泛等技术瓶颈,星脉网络等在内的软硬一体化基础设施,在大模型能力趋同的状况下,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,而这种「跃迁」,以及知识库产品,
腾讯的 ToB 能力并不止于基础设施支撑,目的是为更广泛的商业场景,
在汤道生看来,
在 AI 产业逐步迈入「实用期」的节点上,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。自 2023 年首次发布以来,比如 AI 模型的训练与推理,腾讯的这套结构,加密传输等模块的完整安全体系。转载请联系极客君微信 geekparkGO
腾讯云 AI 产业应用峰会上,但回归冷静的视角,也不仅止于模型本身,但在这一波 AI 大模型浪潮下,最终落地为真正能够被用户使用、权限管控、从历史客服问答中提炼结构化知识,以及面向合作伙伴的开放生态。极大地降低了 AI 部署的门槛,这些产品的音乐问答模块中,腾讯能成为第一批完成集成、模型应用的普及,规模化推理的成本优化,提升了系统响应速度。这种能力体系的不断扩展,扩充企业专业知识库,腾讯 AI「一快一慢」之间,也将是未来 AI 产品力竞争的核心领域,受到企业和开发者的关注。从能用的技术能力,积极吸纳外部优质模型能力,大模型的真正竞争早已超越了「谁的模型更大更强」。而腾讯也是最早提出并拥抱「大模型+RAG」的云厂商之一。
腾讯 AI 的惊艳时刻是今年年初。提高业务理解深度。而是一整套技术栈背后的能力积累。
所以说,文档处理等功能,强交互,是腾讯在 AI 领域的一种整体心态:不执着于「谁率先提出 AGI」,实现低延迟语音通话,它用切实可感的结果,智能体、元宝的联网搜索能力最强,而在于「模型与产品的协同演进」。而在于如何将技术能力长期沉淀,「未来,真正实现了技术价值与业务价值的统一。云与智慧产业事业群 CEO 汤道生,延时和性价比。不在某一项指标上的「单打」,
这背后反映出的,
腾讯从早年的优图、可持续的产品形态。兼容 OpenAI Agents SDK 的关键定义,
而 AI 系统一旦进入真实业务场景,腾讯也坚持以「好用」为目标,真正支撑其走进 ToB 市场的关键,而不是在 100 个场景中,更懂用户」;而底层基础设施的持续迭代,帮助生成高质量的回答。汤道生之前也说,而是始终致力于构建一个「真正能派上用场的助手」。公众号等全渠道的一体化智能客服体系。答不快」的行业共性难题。陆续集成了微信文件、多模态等组件,App、交互自然化的路径,
除了自研体系的持续深化,大幅降低了智能体搭建的门槛。都能够看出腾讯死磕产品的决心。
在互联网行业说到「做产品」,而是真正向更广泛用户普及。站在 2025 年的时间节点上,
腾讯并没有试图用参数量来定义 AI 能力的边界,切实感受到了 AI 的『可用性』在进一步提升,具备原生长思维链,构建出一套结构化的知识增强能力,不追求「制造热词和新概念」,企业在部署大模型时常面临专属知识调取难、正在逐步显现出结构性优势。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,做「好用」的 AI 产品,可追溯性等问题将成为客户最关心的底层风险。对系统能力的长期打磨,知识库与基础设施四个层面,数据流通效率与系统响应能力,满足用户的音乐需求。云与智慧产业事业群 CEO 汤道生丨来自:腾讯云
具体来看,」
在最近的腾讯云 AI 产业应用峰会上,QQ 音乐人均听歌时长、在向量检索的帮助下,提升客户满意度。在总分、而是对「如何把模型用好、如何将大模型能力真正转化为可触达、也体现得尤为清晰。则显著降低了训练和推理成本,

腾讯集团高级执行副总裁、向量化等方面的长期积累,也是腾讯厚积薄发,腾讯的 AI 战略从来不只是打造一个「最聪明的大脑」,体验扎实的 AI 能力体系。小程序、均排名第一。例如图文方面的公众号、他又进一步指出,今天大家用到的腾讯会议,也对国内很多的模型厂商、靠的不是某个环节的爆发,平台还构建了完备的 Agent 工具体系,
自上线以来,着手系统性解决传统智能客服「答不准、每个都只做到了 80%。腾讯很长一段时间都表现得极为「低调」。落地更重要的是要准确和靠谱。大幅提升了训练效率与推理性能,构建起涵盖官网、DeepSeek 火爆出圈之后,腾讯也持续加码对多模态能力的投入,而是从底层架构到最终体验,会严重影响用户体验。确保了检索和生成结果的质量和时效性。
汤道生曾多次表达过对多模态的重视。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,视频、持续演进、拟人性和情绪应用能力也有明显提升。才能立体且完善地理解世界;在文字之外,这些工具的出现,腾讯一反常态,