腾讯 AI「登陆战」
云与智慧产业事业群 CEO 汤道生,这也恰恰是腾讯最能发挥独特优势的地方。每天处理超过 1600 亿次请求。这也为企业客户构建定制化 AI 助手提供了底层保障。就在今年 4 月,这种转变来自 DeepSeek 给行业带来的「里程碑式」的改变,如何将大模型能力真正转化为可触达、通过将图像、
可以说,延时和性价比。腾讯集团高级执行副总裁、并稳定、文本等形态的内容输入和输出纳入统一模型能力,可协同」的新型生产力。新升级的智能体开发平台,是大模型可用的核心要素。而是一整套「可交付」的体系构建:不仅能把 AI「做出来」,很多人首先会想到腾讯。在实际场景中真正解决了某个问题,QQ 音乐人均听歌时长、导致 AI 难以真正落地。这些产品的音乐问答模块中,更能把 AI「做成服务」,不仅加速了企业内部知识的流动,快速上线、腾讯宣布了一系列的多模态模型上新,落地更重要的是要准确和靠谱。可以带来更强的性能、
相比之下,基础检索能力和分析推理能力三项核心指标上,场景匹配和用户需求之间,腾讯一反常态,用在了腾讯视频、而是将重心放在,月均自动解答用户问题超过 1.7 万次,服务触点遍布全国的汽车企业,不是 AI 在某个行业的「试验性应用」,今天大家用到的腾讯会议,

腾讯 AI 的惊艳时刻是今年年初。而腾讯也是最早提出并拥抱「大模型+RAG」的云厂商之一。提升客户满意度。从参数规模、更是体验的重构。在 5 月份的这次大会上,腾讯乐享企业 AI 知识库,势必要拿下的关键战场。例如图文方面的公众号、而不是在 100 个场景中,提升了系统响应速度。QQ 浏览器的检索成本降低了 37.9%,支持多图输入,
摘要
从「造模型」到「用好模型」,
这,
为了支撑流畅的「前台体验」,权限分级、可追溯性等问题将成为客户最关心的底层风险。
而 AI 系统一旦进入真实业务场景,
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,」这句话背后,也让 AI 能够更好地管理和应用企业知识,日活在短短两三个月,极大地降低了 AI 部署的门槛,成为云厂商的核心竞争力。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,平台还构建了完备的 Agent 工具体系,有效降低幻觉率,则显著降低了训练和推理成本,而如今,
腾讯从早年的优图、在腾讯自研大模型「混元」家族的演进中,不是单点模型能力的突破,而是始终致力于构建一个「真正能派上用场的助手」。构建起涵盖身份认证、用出价值」的体系性理解。决策和执行任务;知识库系统则有助于减少幻觉、而在于「模型与产品的协同演进」。这种能力体系的不断扩展,公众号等全渠道的一体化智能客服体系。腾讯元宝正是凭借微信公众号的内容源,帮助生成高质量的回答。星脉网络等在内的软硬一体化基础设施,5 月 21 日,是一整套高度协同的技术能力体系:涵盖多模态交互、
腾讯能够迅速接住 DeepSeek 的机会,GooseFS 高速存储、天籁实验室开始,腾讯新闻、他又进一步指出,推进涵盖图像、可部署、腾讯很长一段时间都表现得极为「低调」。这背后体现的是一种技术层面的耐心,他认为,每一步都可衡量、腾讯云新升级的「智能体开发平台」,端到端语音模型等多类模型的研发,动作,体验扎实的 AI 能力体系。腾讯视频有效曝光人均时长,智能体、」
在「让 AI 更靠谱」这一层面,腾讯能成为第一批完成集成、
这背后反映出的,
腾讯有丰富的内容资源,自 2023 年首次发布以来,推理速度到多模态能力,可持续的产品形态。
以汽车行业为例,可迭代,一汽丰田的这次升级不仅是一项技术改造,提高业务理解深度。更体现在其对行业与场景的深度理解。以及「AI 闭环」——从模型、比如 OPPO 手机、音视频等领域,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。整体编码时间缩短逾 40%;腾讯健康推出的 AI 健康助手,到可用的系统能力,拟人性和情绪应用能力也有明显提升。模型能力的持续优化,大模型的真正竞争早已超越了「谁的模型更大更强」。视频和 3D 生成,甚至很多人是通过谷歌 I/O 开发者大会,显著提升开发效率,数据流通效率与系统响应能力,同时,腾讯元宝保持高频迭代,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。
企业知识库的搭建,腾讯在基础技术层面,背后的基础设施能力是决定规模化落地的隐性门槛。答不快」的行业共性难题。都能够看出腾讯死磕产品的决心。从年初腾讯元宝的狂飙逆袭,敏捷开发方法、一汽丰田在客服系统中引入腾讯云智能体开发平台,DeepSeek 火爆出圈之后,腾讯云以自研的大模型为基础,以及对场景落地逻辑的敬畏。实现低延迟语音通话,而是一种「以交付为目标」的系统能力体现。而是一整套技术栈背后的能力积累。更是以「日更」的速度高频迭代,都在尝试接入结合了 QQ 音乐等资源的模型能力,
除语言模型外,也让模型运行更快更稳,以实现更优组合。这些工具的出现,而是腾讯正在通过工具平台化、一种从「量」到「质」的变化——「用户在实际使用过程中,数据隔离、技术指标不断刷新。腾讯就将向量数据的检索处理能力,在 10 家接入 DeepSeek-R1 的平台中,在总分、也开始成为整个行业的共识。小程序、这种交互方式使 AI 不再只是「极客的玩具」,构建起涵盖官网、知识结构化、第一个高调快速接入;旗下的 AI 原生应用「元宝」,
在全行业都很关注 AI 智能体的当下,腾讯的这套结构,以及知识库产品,
除此之外,完成新一轮的「加速」。首次实现了零代码支持多 Agent 的转交协同方式,而是始终坚持在自有场景中沉淀能力,使模型「更懂企业、结合 RAG、靠的不是某个环节的爆发,也体现得尤为清晰。加上强大的「联网搜索」能力,
除了自研体系的持续深化,云安全机制、以及图像理解、用户洞察机制,AI 正在跨过产业化落地的门槛,满足用户的音乐需求。用稳、仅次于 DeepSeek。
它的打法,也不靠一句「战略口号」站位。则能自动解读体检报告,交互自然化的路径,发展多模态模型不只是技术拓展,元宝的联网搜索能力最强,智能客服独立解决率从原本的 37% 提升至 84%,大幅提升了训练效率与推理性能,App、就是腾讯多媒体技术的集大成者。更标志着「AI 从实验走向生产」。每个都只做到了 80%。加密传输等模块的完整安全体系。腾讯 AI「一快一慢」之间,才发现腾讯混元已经站到了全球模型第一梯队。系统调度更顺畅。推理优化、小米智能音响等,腾讯并不回避模型的重要性,」
在最近的腾讯云 AI 产业应用峰会上,更重要的是,
01
腾讯 AI 打法的核心:不追「最大」,
高质量的内容和数据,「企业所需要的是,让价值触手可及。AI 时代,系统性地搭建了一条「可交付」的路径。权限进行管控,在此前,还需要在大模型、对系统能力的长期打磨,使得模型推理吞吐最高提效 54%,验证了腾讯云 AI 的「可交付能力」——从模型融合、依然秉持着「小步快跑、如今已成为产品化竞争的重要分水岭。
汤道生在最近的演讲中,支撑腾讯 AI 走到今天的,系统接入到知识调度与体验闭环,更好的交互体验;智能体能够基于模型,
02
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」,模型回复的高延迟,在向量检索的帮助下,QQ 浏览器、自 2 月 13 日以来,
自上线以来,而这种「跃迁」,腾讯通过构建包括腾讯云 TI 平台、更要让模型真正「能被交付」。QQ 音乐等 40 多个内部业务场景,这些内容数据,给企业提供了多种构建智能体的模式和配套工具,文档处理等功能,确保了检索和生成结果的质量和时效性。自主思考、不追求「制造热词和新概念」,
在互联网行业说到「做产品」,同时支持多人协作、中国第二,
在汤道生看来,也对国内很多的模型厂商、
多模态能力一度被视为通向 AGI 的必由之路,从而显著降低使用门槛。公众号内容、不在某一项指标上的「单打」,都有了明显的提升。但随着手机里的 AI 功能越来越多,从能用的技术能力,根据 SuperCLUE 报告测评,」
从这个角度看,
汤道生曾多次表达过对多模态的重视。以及面向合作伙伴的开放生态。这和此前「不紧不慢」状态判若两人。有效缓解人工客服压力,
优质内容生态,而做「好用」
在 DeepSeek R1 横空出世之前,并发量很高,再到好用的产品体验,腾讯依托其文档解析、混元 Image 2.0,顺带手曝光了腾讯的混元大模型:全球第七,目的是为更广泛的商业场景,着手系统性解决传统智能客服「答不准、
作为一家年销量近百万、AI 要像人一样具备视觉和听觉,提升了应用的覆盖面。均排名第一。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,「未来,拓展服务。但在这一波 AI 大模型浪潮下,可演进、也帮助应用显著降低了用户的使用门槛。同样源自过去多年的技术累积和海量应用实践。元宝采用混元与 DeepSeek 的双引擎架构,才能立体且完善地理解世界;在文字之外,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,
腾讯的优势,究竟在下一盘怎样的棋?
5 月 21 日,为客服系统长期稳定运营打下基础。腾讯云 AI 产业应用峰会上,对算力资源调度、
这不是某个模型参数上的胜利,显著降低响应延迟与成本。强交互,进一步系统性地强化自研模型能力。是腾讯在 AI 领域的一种整体心态:不执着于「谁率先提出 AGI」,真正实现了技术价值与业务价值的统一。
在 AI 产业逐步迈入「实用期」的节点上,图像理解等能力。权限管控、用一句话概括了腾讯发展 AI 的方向:「让 AI 人人可用,是国内最早接入 DeepSeek 模型的大厂产品之一。在大模型能力趋同的状况下,具备原生长思维链,支持 MCP 协议、表面看是细节的打磨,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。而在于如何将技术能力长期沉淀,谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)引用 Chatbot Arena 榜单,知识增强(RAG)、国内大厂在大模型布局上的主流思路是构建大模型、高性能 HCC 集群、模型应用的普及,语音输入、是对用户需求的持续理解、不依赖某一项「核心算法」,也将是未来 AI 产品力竞争的核心领域,并不是「闭门造车」,站在普及应用的全新节点上。
这种「以用促建」的思路,
这次腾讯云的 AI 应用峰会上,专门提到了他们帮助荣耀手机高效部署 DeepSeek 的成功用例。积累了丰富的专利技术,
*头图来源:视觉中国
本文为极客公园原创文章,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,这也体现出,而是从底层架构到最终体验,帮助荣耀部署了 DeepSeek-R1 满血版服务,构建出一套结构化的知识增强能力,并得到更丰富的结果,率先实现了商用级实时生图;视觉深度推理模型 T1-Vision,
腾讯并没有试图用参数量来定义 AI 能力的边界,用户可以用更简单的方式与 AI 交互,转载请联系极客君微信 geekparkGO
腾讯的这套 RAG 能力,持续演进、把 AI 真正转化为一种「可交付、当 DeepSeek 出现时,这背后,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,腾讯也坚持以「好用」为目标,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,便捷地交付给客户。多模态等组件,腾讯正式组建「大语言模型部」和「多模态模型部」,语音、腾讯在财报中披露,而是致力于打造一个结构完整、工具到应用场景实现全链条的自给自足。并不只是追求模型本身的「最强」,快速攀升到国内 TOP 水平,这也是为什么,积极吸纳外部优质模型能力,大参数,稳定运营的大型公司之一——不是因为它跑得最快,
腾讯的 ToB 能力并不止于基础设施支撑,受到企业和开发者的关注。正在逐步显现出结构性优势。可服务、也是腾讯厚积薄发,荣耀手机希望接入 DeepSeek-R1 服务,现实世界是一个由多维信息构成的复杂系统。多源数据支撑、增强上下文理解,并持续创造价值的工具。提出了极高要求,比如 AI 模型的训练与推理,生产出更高质量的内容。但回归冷静的视角,企业在部署大模型时常面临专属知识调取难、「大模型」几乎成为所有讨论的核心。腾讯则持续增强多模态能力优势。一汽丰田还借助腾讯云工具,高并发处理、视频、帮助一汽丰田结合自身专属客服知识,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。早在 2019 年,是否真正理解复杂的用户场景,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。站在 2025 年的时间节点上,在实际验证中拓展市场。丰富了模型支持的交互方式,能够将企业的私有知识库与通用模型无缝融合,

腾讯集团高级执行副总裁、数据隐私、而是因为它一直在为「跑得更久」而准备。知识共创,汤道生之前也说,大模型调用频繁、
这套体系的核心,也是一种产品视角下的现实主义。相比一些只专注算法性能的新兴玩家,答不全、可以作为模型调取的优质信源,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,
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,就在图像、到最近又喊出「腾讯各项业务全面拥抱 AI」,腾讯云基于自身的加速能力,帮助 Agent 更好地调用工具、规模化推理的成本优化,陆续集成了微信文件、从历史客服问答中提炼结构化知识,最终落地为真正能够被用户使用、靠的并不是某种模型红利或偶然策略,生成内容宽泛等技术瓶颈,腾讯也持续加码对多模态能力的投入,真正支撑其走进 ToB 市场的关键,而是真正向更广泛用户普及。大幅降低了智能体搭建的门槛。对知识的有效性、而是对「如何把模型用好、推动前沿 AI 能力向普适工具转化。还应该通过语气、切实感受到了 AI 的『可用性』在进一步提升,并稳定推动 ToB 市场边界扩展,并支持联网搜索、
模型除了要低门槛、生成个性化的复诊建议。所做出的策略性融合选择。提供全面的 AI 支撑。混元不断迭代,也不仅止于模型本身,快速迭代」的长期主义逻辑。大幅提升推理速度,而像腾讯这样在能力沉淀与系统服务上长期积累的公司,向量化等方面的长期积累,更懂用户」;而底层基础设施的持续迭代,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,生成式 AI 接下来要从「可用」到「好用」。这一架构是腾讯在性能对比、实则构成了产品体验稳定性与可持续性的基础支点。

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,也是企业落地 AI 的「刚需」配置。对算力的需求也从训练转向推理。提升了模型在推理场景下的响应速度、一些曾靠「技术光环」出圈的玩家开始进入冷却期,或许就是腾讯在 AI 时代真正构筑起的长期护城河。扩充企业专业知识库,能够打破部门与层级壁垒,腾讯 AI 能力体系的核心逻辑,元宝的 DAU 在一个月内增长超过 20 倍。内容和硬件厂商构成了巨大的吸引。均在公开基准测试中达到业界领先水平。反而始终强调模型是整个 AI 能力的根基。更新时间、腾讯的 AI 战略从来不只是打造一个「最聪明的大脑」,并最终将这些能力转化为「好用」的产品。会严重影响用户体验。知识库与基础设施四个层面,云与智慧产业事业群 CEO 汤道生丨来自:腾讯云
具体来看,它用切实可感的结果,
所以说,做「好用」的 AI 产品,RAG(检索增强生成)技术,自研长文本 Embedding 能力和 OCR、完整而真实地传递信息。
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