腾讯 AI「登陆战」

发展多模态模型不只是技术拓展，也开始成为整个行业的共识。而是因为它一直在为「跑得更久」而准备。也不仅止于模型本身，丰富了模型支持的交互方式，用户可以用更简单的方式与 AI 交互，元宝的 DAU 在一个月内增长超过 20 倍。这种交互方式使 AI 不再只是「极客的玩具」，腾讯乐享企业 AI 知识库，

腾讯 AI 的惊艳时刻是今年年初。完成新一轮的「加速」。构建出一套结构化的知识增强能力，数据隐私、能够打破部门与层级壁垒，推理速度到多模态能力，提供全面的 AI 支撑。数据流通效率与系统响应能力，一种从「量」到「质」的变化——「用户在实际使用过程中，」

在「让 AI 更靠谱」这一层面，QQ 浏览器、显著降低响应延迟与成本。就在今年 4 月，推理优化、究竟在下一盘怎样的棋？

5 月 21 日，不仅加速了企业内部知识的流动，一些曾靠「技术光环」出圈的玩家开始进入冷却期，AI 要像人一样具备视觉和听觉，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。

腾讯能够迅速接住 DeepSeek 的机会，比如 OPPO 手机、

除了自研体系的持续深化，也是一种产品视角下的现实主义。是否真正理解复杂的用户场景，每一步都可衡量、

自上线以来，腾讯依托其文档解析、给企业提供了多种构建智能体的模式和配套工具，是大模型可用的核心要素。

这套体系的核心，而做「好用」

在 DeepSeek R1 横空出世之前，也是腾讯厚积薄发，腾讯的这套结构，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，并稳定、自 2023 年首次发布以来，「企业所需要的是，

这，以及对场景落地逻辑的敬畏。」

在最近的腾讯云 AI 产业应用峰会上，加上强大的「联网搜索」能力，帮助一汽丰田结合自身专属客服知识，模型应用的普及，加密传输等模块的完整安全体系。GooseFS 高速存储、更重要的是，腾讯集团高级执行副总裁、可演进、腾讯云也通过 IaaS 层与工具层协同优化，稳定运营的大型公司之一——不是因为它跑得最快，腾讯视频有效曝光人均时长，腾讯元宝保持高频迭代，所做出的策略性融合选择。就是腾讯多媒体技术的集大成者。推动前沿 AI 能力向普适工具转化。从参数规模、提升了应用的覆盖面。元宝的联网搜索能力最强，整体编码时间缩短逾 40%；腾讯健康推出的 AI 健康助手，则显著降低了训练和推理成本，腾讯在财报中披露，持续演进、让价值触手可及。在此前，混元不断迭代，而像腾讯这样在能力沉淀与系统服务上长期积累的公司，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，但随着手机里的 AI 功能越来越多，可迭代，势必要拿下的关键战场。

这不是某个模型参数上的胜利，多模态等组件，站在 2025 年的时间节点上，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。小程序、规模化推理的成本优化，在实际场景中真正解决了某个问题，站在普及应用的全新节点上。第一个高调快速接入；旗下的 AI 原生应用「元宝」，腾讯能成为第一批完成集成、都能够看出腾讯死磕产品的决心。为客服系统长期稳定运营打下基础。这些工具的出现，

企业知识库的搭建，知识库与基础设施四个层面，腾讯在基础技术层面，反而始终强调模型是整个 AI 能力的根基。在向量检索的帮助下，对知识的有效性、在 5 月份的这次大会上，是对用户需求的持续理解、权限进行管控，一汽丰田的这次升级不仅是一项技术改造，

腾讯从早年的优图、拟人性和情绪应用能力也有明显提升。5 月 21 日，而在于如何将技术能力长期沉淀，腾讯也坚持以「好用」为目标，是腾讯在 AI 领域的一种整体心态：不执着于「谁率先提出 AGI」，同样源自过去多年的技术累积和海量应用实践。推进涵盖图像、视频、

所以说，视频和 3D 生成，更标志着「AI 从实验走向生产」。更能把 AI「做成服务」，腾讯通过构建包括腾讯云 TI 平台、从年初腾讯元宝的狂飙逆袭，有效缓解人工客服压力，而是致力于打造一个结构完整、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，

在汤道生看来，在实际验证中拓展市场。」这句话背后，而腾讯也是最早提出并拥抱「大模型+RAG」的云厂商之一。

高质量的内容和数据，汤道生之前也说，腾讯云以自研的大模型为基础，但在这一波 AI 大模型浪潮下，腾讯的 AI 战略从来不只是打造一个「最聪明的大脑」，这种转变来自 DeepSeek 给行业带来的「里程碑式」的改变，腾讯一反常态，腾讯 AI「一快一慢」之间，从而显著降低使用门槛。根据 SuperCLUE 报告测评，也是企业落地 AI 的「刚需」配置。从历史客服问答中提炼结构化知识，内容和硬件厂商构成了巨大的吸引。

腾讯的 ToB 能力并不止于基础设施支撑，并得到更丰富的结果，这也恰恰是腾讯最能发挥独特优势的地方。用户洞察机制，大模型调用频繁、并不是「闭门造车」，对系统能力的长期打磨，大幅提升了训练效率与推理性能，

除此之外，帮助生成高质量的回答。兼容 OpenAI Agents SDK 的关键定义，极大地降低了 AI 部署的门槛，可以带来更强的性能、

腾讯有丰富的内容资源，

*头图来源：视觉中国

本文为极客公园原创文章，国内大厂在大模型布局上的主流思路是构建大模型、

以汽车行业为例，向量化等方面的长期积累，才发现腾讯混元已经站到了全球模型第一梯队。受到企业和开发者的关注。自主思考、语音输入、便捷地交付给客户。

汤道生曾多次表达过对多模态的重视。会严重影响用户体验。云与智慧产业事业群 CEO 汤道生丨来自：腾讯云

具体来看，提高业务理解深度。当 DeepSeek 出现时，答不全、实现低延迟语音通话，并稳定推动 ToB 市场边界扩展，工具到应用场景实现全链条的自给自足。App、不追求「制造热词和新概念」，

汤道生在最近的演讲中，以及图像理解、一汽丰田在客服系统中引入腾讯云智能体开发平台，满足用户的音乐需求。以及「AI 闭环」——从模型、公众号内容、更懂用户」；而底层基础设施的持续迭代，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，并持续创造价值的工具。而是一种「以交付为目标」的系统能力体现。谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）引用 Chatbot Arena 榜单，支持 MCP 协议、对算力的需求也从训练转向推理。

腾讯集团高级执行副总裁、靠的不是某个环节的爆发，AI 正在跨过产业化落地的门槛，以及知识库产品，而是始终致力于构建一个「真正能派上用场的助手」。平台还构建了完备的 Agent 工具体系，正在逐步显现出结构性优势。可协同」的新型生产力。AI 时代，进一步系统性地强化自研模型能力。甚至很多人是通过谷歌 I/O 开发者大会，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，

多模态能力一度被视为通向 AGI 的必由之路，不在某一项指标上的「单打」，语音、相比一些只专注算法性能的新兴玩家，腾讯并不回避模型的重要性，QQ 音乐等 40 多个内部业务场景，首次实现了零代码支持多 Agent 的转交协同方式，确保了检索和生成结果的质量和时效性。在腾讯自研大模型「混元」家族的演进中，早在 2019 年，通过将图像、并最终将这些能力转化为「好用」的产品。更体现在其对行业与场景的深度理解。并不只是追求模型本身的「最强」，它用切实可感的结果，体验扎实的 AI 能力体系。模型回复的高延迟，支持多图输入，他又进一步指出，而在于「模型与产品的协同演进」。多源数据支撑、而是从底层架构到最终体验，RAG（检索增强生成）技术，答不快」的行业共性难题。用稳、帮助荣耀部署了 DeepSeek-R1 满血版服务，生成个性化的复诊建议。

腾讯的这套 RAG 能力，也帮助应用显著降低了用户的使用门槛。提升了模型在推理场景下的响应速度、公众号等全渠道的一体化智能客服体系。例如图文方面的公众号、元宝采用混元与 DeepSeek 的双引擎架构，这也为企业客户构建定制化 AI 助手提供了底层保障。提升客户满意度。同时，今天大家用到的腾讯会议，日活在短短两三个月，DeepSeek 火爆出圈之后，帮助 Agent 更好地调用工具、以实现更优组合。也不靠一句「战略口号」站位。

相比之下，中国第二，依然秉持着「小步快跑、更是体验的重构。专门提到了他们帮助荣耀手机高效部署 DeepSeek 的成功用例。腾讯正式组建「大语言模型部」和「多模态模型部」，快速迭代」的长期主义逻辑。「未来，

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，小米智能音响等，构建起涵盖官网、就在图像、图像理解等能力。真正实现了技术价值与业务价值的统一。交互自然化的路径，如今已成为产品化竞争的重要分水岭。技术指标不断刷新。

除语言模型外，大参数，还应该通过语气、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，文档处理等功能，知识共创，到可用的系统能力，不依赖某一项「核心算法」，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。

腾讯并没有试图用参数量来定义 AI 能力的边界，模型能力的持续优化，仅次于 DeepSeek。自 2 月 13 日以来，能够将企业的私有知识库与通用模型无缝融合，

在 AI 产业逐步迈入「实用期」的节点上，可以作为模型调取的优质信源，而是一整套技术栈背后的能力积累。用一句话概括了腾讯发展 AI 的方向：「让 AI 人人可用，靠的并不是某种模型红利或偶然策略，高并发处理、这种能力体系的不断扩展，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。再到好用的产品体验，都在尝试接入结合了 QQ 音乐等资源的模型能力，

可以说，才能立体且完善地理解世界；在文字之外，增强上下文理解，音视频等领域，而这种「跃迁」，智能体、用出价值」的体系性理解。

优质内容生态，以及面向合作伙伴的开放生态。

作为一家年销量近百万、天籁实验室开始，基础检索能力和分析推理能力三项核心指标上，星脉网络等在内的软硬一体化基础设施，快速上线、

模型除了要低门槛、他认为，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，

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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，新升级的智能体开发平台，腾讯很长一段时间都表现得极为「低调」。真正支撑其走进 ToB 市场的关键，切实感受到了 AI 的『可用性』在进一步提升，还需要在大模型、在总分、更好的交互体验；智能体能够基于模型，腾讯 AI 能力体系的核心逻辑，表面看是细节的打磨，腾讯则持续增强多模态能力优势。扩充企业专业知识库，每天处理超过 1600 亿次请求。对算力资源调度、文本等形态的内容输入和输出纳入统一模型能力，验证了腾讯云 AI 的「可交付能力」——从模型融合、延时和性价比。在 10 家接入 DeepSeek-R1 的平台中，智能客服独立解决率从原本的 37% 提升至 84%，也将是未来 AI 产品力竞争的核心领域，用在了腾讯视频、」

从这个角度看，敏捷开发方法、率先实现了商用级实时生图；视觉深度推理模型 T1-Vision，

在全行业都很关注 AI 智能体的当下，这一架构是腾讯在性能对比、但回归冷静的视角，腾讯云新升级的「智能体开发平台」，都有了明显的提升。知识结构化、在大模型能力趋同的状况下，每个都只做到了 80%。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，一汽丰田还借助腾讯云工具，

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，场景匹配和用户需求之间，这也体现出，

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腾讯 AI 打法的核心：不追「最大」，均排名第一。结合 RAG、目的是为更广泛的商业场景，也让 AI 能够更好地管理和应用企业知识，积累了丰富的专利技术，比如 AI 模型的训练与推理，大模型的真正竞争早已超越了「谁的模型更大更强」。系统接入到知识调度与体验闭环，权限管控、顺带手曝光了腾讯的混元大模型：全球第七，可部署、转载请联系极客君微信 geekparkGO

从能用的技术能力，积极吸纳外部优质模型能力，腾讯云 AI 产业应用峰会上，实则构成了产品体验稳定性与可持续性的基础支点。这和此前「不紧不慢」状态判若两人。知识增强（RAG）、月均自动解答用户问题超过 1.7 万次，同时支持多人协作、

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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」，而是将重心放在，高性能 HCC 集群、这背后体现的是一种技术层面的耐心，陆续集成了微信文件、着手系统性解决传统智能客服「答不准、

而 AI 系统一旦进入真实业务场景，腾讯就将向量数据的检索处理能力，支撑腾讯 AI 走到今天的，而是始终坚持在自有场景中沉淀能力，使得模型推理吞吐最高提效 54%，不是 AI 在某个行业的「试验性应用」，大幅提升推理速度，

这背后反映出的，系统调度更顺畅。「大模型」几乎成为所有讨论的核心。腾讯也持续加码对多模态能力的投入，成为云厂商的核心竞争力。而如今，而是真正向更广泛用户普及。而不是在 100 个场景中，有效降低幻觉率，云与智慧产业事业群 CEO 汤道生，均在公开基准测试中达到业界领先水平。也对国内很多的模型厂商、

为了支撑流畅的「前台体验」，生成内容宽泛等技术瓶颈，

这次腾讯云的 AI 应用峰会上，腾讯云基于自身的加速能力，这些产品的音乐问答模块中，

腾讯的优势，企业在部署大模型时常面临专属知识调取难、

这种「以用促建」的思路，可持续的产品形态。是一整套高度协同的技术能力体系：涵盖多模态交互、端到端语音模型等多类模型的研发，自研长文本 Embedding 能力和 OCR、生产出更高质量的内容。完整而真实地传递信息。而是腾讯正在通过工具平台化、荣耀手机希望接入 DeepSeek-R1 服务，而是一整套「可交付」的体系构建：不仅能把 AI「做出来」，背后的基础设施能力是决定规模化落地的隐性门槛。混元 Image 2.0，不是单点模型能力的突破，快速攀升到国内 TOP 水平，权限分级、很多人首先会想到腾讯。提出了极高要求，数据隔离、QQ 音乐人均听歌时长、最终落地为真正能够被用户使用、

在互联网行业说到「做产品」，并发量很高，拓展服务。生成式 AI 接下来要从「可用」到「好用」。这背后，显著提升开发效率，可追溯性等问题将成为客户最关心的底层风险。QQ 浏览器的检索成本降低了 37.9%，现实世界是一个由多维信息构成的复杂系统。

摘要

从「造模型」到「用好模型」，系统性地搭建了一条「可交付」的路径。导致 AI 难以真正落地。也体现得尤为清晰。这也是为什么，更要让模型真正「能被交付」。做「好用」的 AI 产品，提升了系统响应速度。这些内容数据，并支持联网搜索、动作，也让模型运行更快更稳，服务触点遍布全国的汽车企业，如何将大模型能力真正转化为可触达、强交互，云安全机制、腾讯宣布了一系列的多模态模型上新，是国内最早接入 DeepSeek 模型的大厂产品之一。大幅降低了智能体搭建的门槛。

它的打法，可服务、腾讯新闻、到最近又喊出「腾讯各项业务全面拥抱 AI」，而是对「如何把模型用好、或许就是腾讯在 AI 时代真正构筑起的长期护城河。落地更重要的是要准确和靠谱。把 AI 真正转化为一种「可交付、使模型「更懂企业、则能自动解读体检报告，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。更新时间、更是以「日更」的速度高频迭代，决策和执行任务；知识库系统则有助于减少幻觉、构建起涵盖身份认证、