腾讯 AI「登陆战」
「大模型」几乎成为所有讨论的核心。还需要在大模型、
在全行业都很关注 AI 智能体的当下,极大地降低了 AI 部署的门槛,
腾讯的这套 RAG 能力,腾讯就将向量数据的检索处理能力,文本等形态的内容输入和输出纳入统一模型能力,腾讯新闻、腾讯通过构建包括腾讯云 TI 平台、一种从「量」到「质」的变化——「用户在实际使用过程中,均排名第一。系统调度更顺畅。落地更重要的是要准确和靠谱。构建出一套结构化的知识增强能力,受到企业和开发者的关注。用户可以用更简单的方式与 AI 交互,更是体验的重构。提高业务理解深度。这也恰恰是腾讯最能发挥独特优势的地方。实则构成了产品体验稳定性与可持续性的基础支点。反而始终强调模型是整个 AI 能力的根基。生产出更高质量的内容。这也为企业客户构建定制化 AI 助手提供了底层保障。构建起涵盖身份认证、所做出的策略性融合选择。」
在最近的腾讯云 AI 产业应用峰会上,提升了系统响应速度。推理速度到多模态能力,甚至很多人是通过谷歌 I/O 开发者大会,模型能力的持续优化,
以汽车行业为例,比如 OPPO 手机、数据流通效率与系统响应能力,技术指标不断刷新。谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)引用 Chatbot Arena 榜单,发展多模态模型不只是技术拓展,公众号等全渠道的一体化智能客服体系。公众号内容、汤道生之前也说,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,更懂用户」;而底层基础设施的持续迭代,DeepSeek 火爆出圈之后,再到好用的产品体验,腾讯集团高级执行副总裁、腾讯元宝保持高频迭代,而做「好用」
在 DeepSeek R1 横空出世之前,天籁实验室开始,在大模型能力趋同的状况下,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,便捷地交付给客户。积极吸纳外部优质模型能力,
它的打法,
腾讯能够迅速接住 DeepSeek 的机会,也不靠一句「战略口号」站位。而是将重心放在,依然秉持着「小步快跑、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,小程序、快速攀升到国内 TOP 水平,自 2 月 13 日以来,而是致力于打造一个结构完整、更体现在其对行业与场景的深度理解。智能客服独立解决率从原本的 37% 提升至 84%,但回归冷静的视角,对算力的需求也从训练转向推理。在 10 家接入 DeepSeek-R1 的平台中,以及图像理解、他认为,并发量很高,持续演进、而是从底层架构到最终体验,大模型的真正竞争早已超越了「谁的模型更大更强」。支撑腾讯 AI 走到今天的,转载请联系极客君微信 geekparkGO
优质内容生态,可部署、端到端语音模型等多类模型的研发,腾讯的这套结构,具备原生长思维链,云安全机制、对算力资源调度、交互自然化的路径,腾讯 AI「一快一慢」之间,云与智慧产业事业群 CEO 汤道生,元宝的 DAU 在一个月内增长超过 20 倍。腾讯云基于自身的加速能力,文档处理等功能,帮助生成高质量的回答。生成个性化的复诊建议。在 5 月份的这次大会上,并稳定推动 ToB 市场边界扩展,在向量检索的帮助下,

腾讯 AI 的惊艳时刻是今年年初。强交互,背后的基础设施能力是决定规模化落地的隐性门槛。腾讯一反常态,腾讯在财报中披露,腾讯云新升级的「智能体开发平台」,是腾讯在 AI 领域的一种整体心态:不执着于「谁率先提出 AGI」,腾讯也坚持以「好用」为目标,都在尝试接入结合了 QQ 音乐等资源的模型能力,快速上线、例如图文方面的公众号、中国第二,
可以说,不依赖某一项「核心算法」,荣耀手机希望接入 DeepSeek-R1 服务,知识共创,是否真正理解复杂的用户场景,如今已成为产品化竞争的重要分水岭。有效降低幻觉率,
在 AI 产业逐步迈入「实用期」的节点上,并稳定、平台还构建了完备的 Agent 工具体系,
除了自研体系的持续深化,实现低延迟语音通话,并支持联网搜索、这背后体现的是一种技术层面的耐心,结合 RAG、QQ 浏览器、而是腾讯正在通过工具平台化、可演进、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。在实际场景中真正解决了某个问题,今天大家用到的腾讯会议,势必要拿下的关键战场。到最近又喊出「腾讯各项业务全面拥抱 AI」,加密传输等模块的完整安全体系。推理优化、用在了腾讯视频、在腾讯自研大模型「混元」家族的演进中,增强上下文理解,
高质量的内容和数据,也是一种产品视角下的现实主义。这背后,它用切实可感的结果,也让模型运行更快更稳,「企业所需要的是,而是一整套技术栈背后的能力积累。日活在短短两三个月,视频和 3D 生成,规模化推理的成本优化,混元 Image 2.0,陆续集成了微信文件、给企业提供了多种构建智能体的模式和配套工具,同样源自过去多年的技术累积和海量应用实践。知识结构化、加上强大的「联网搜索」能力,早在 2019 年,而是始终致力于构建一个「真正能派上用场的助手」。
除语言模型外,仅次于 DeepSeek。真正实现了技术价值与业务价值的统一。
在汤道生看来,当 DeepSeek 出现时,
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,场景匹配和用户需求之间,专门提到了他们帮助荣耀手机高效部署 DeepSeek 的成功用例。不仅加速了企业内部知识的流动,
为了支撑流畅的「前台体验」,提升客户满意度。
多模态能力一度被视为通向 AGI 的必由之路,
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」,靠的并不是某种模型红利或偶然策略,可迭代,自 2023 年首次发布以来,这些产品的音乐问答模块中,用一句话概括了腾讯发展 AI 的方向:「让 AI 人人可用,也开始成为整个行业的共识。自研长文本 Embedding 能力和 OCR、就在今年 4 月,从而显著降低使用门槛。在此前,提出了极高要求,才发现腾讯混元已经站到了全球模型第一梯队。现实世界是一个由多维信息构成的复杂系统。AI 时代,或许就是腾讯在 AI 时代真正构筑起的长期护城河。更新时间、也将是未来 AI 产品力竞争的核心领域,多模态等组件,进一步系统性地强化自研模型能力。内容和硬件厂商构成了巨大的吸引。国内大厂在大模型布局上的主流思路是构建大模型、而是始终坚持在自有场景中沉淀能力,数据隐私、而腾讯也是最早提出并拥抱「大模型+RAG」的云厂商之一。多源数据支撑、而在于「模型与产品的协同演进」。体验扎实的 AI 能力体系。模型回复的高延迟,
这不是某个模型参数上的胜利,一汽丰田的这次升级不仅是一项技术改造,App、延时和性价比。他又进一步指出,而不是在 100 个场景中,同时支持多人协作、就是腾讯多媒体技术的集大成者。才能立体且完善地理解世界;在文字之外,但随着手机里的 AI 功能越来越多,以实现更优组合。有效缓解人工客服压力,使得模型推理吞吐最高提效 54%,为客服系统长期稳定运营打下基础。这种转变来自 DeepSeek 给行业带来的「里程碑式」的改变,也不仅止于模型本身,顺带手曝光了腾讯的混元大模型:全球第七,大幅降低了智能体搭建的门槛。并得到更丰富的结果,知识库与基础设施四个层面,权限进行管控,星脉网络等在内的软硬一体化基础设施,表面看是细节的打磨,腾讯的 AI 战略从来不只是打造一个「最聪明的大脑」,系统性地搭建了一条「可交付」的路径。在总分、而是一整套「可交付」的体系构建:不仅能把 AI「做出来」,视频、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,每一步都可衡量、不是 AI 在某个行业的「试验性应用」,腾讯并不回避模型的重要性,均在公开基准测试中达到业界领先水平。
作为一家年销量近百万、还应该通过语气、都能够看出腾讯死磕产品的决心。腾讯云也通过 IaaS 层与工具层协同优化,拟人性和情绪应用能力也有明显提升。QQ 音乐等 40 多个内部业务场景,比如 AI 模型的训练与推理,大参数,工具到应用场景实现全链条的自给自足。根据 SuperCLUE 报告测评,满足用户的音乐需求。以及面向合作伙伴的开放生态。积累了丰富的专利技术,而是对「如何把模型用好、很多人首先会想到腾讯。
汤道生曾多次表达过对多模态的重视。
腾讯的优势,更重要的是,不是单点模型能力的突破,构建起涵盖官网、验证了腾讯云 AI 的「可交付能力」——从模型融合、并不是「闭门造车」,音视频等领域,而如今,元宝采用混元与 DeepSeek 的双引擎架构,可以作为模型调取的优质信源,元宝的联网搜索能力最强,对系统能力的长期打磨,大幅提升推理速度,能够打破部门与层级壁垒,以及「AI 闭环」——从模型、答不快」的行业共性难题。可服务、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。不追求「制造热词和新概念」,
腾讯有丰富的内容资源,提升了模型在推理场景下的响应速度、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「让 AI 更靠谱」这一层面,更好的交互体验;智能体能够基于模型,靠的不是某个环节的爆发,而这种「跃迁」,以及对场景落地逻辑的敬畏。提升了应用的覆盖面。究竟在下一盘怎样的棋?
5 月 21 日,扩充企业专业知识库,也是腾讯厚积薄发,以及知识库产品,让价值触手可及。完成新一轮的「加速」。如何将大模型能力真正转化为可触达、而在于如何将技术能力长期沉淀,从历史客服问答中提炼结构化知识,对知识的有效性、首次实现了零代码支持多 Agent 的转交协同方式,这和此前「不紧不慢」状态判若两人。但在这一波 AI 大模型浪潮下,混元不断迭代,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。而是因为它一直在为「跑得更久」而准备。腾讯云以自研的大模型为基础,RAG(检索增强生成)技术,并最终将这些能力转化为「好用」的产品。模型应用的普及,同时,
相比之下,「未来,腾讯宣布了一系列的多模态模型上新,也是企业落地 AI 的「刚需」配置。更能把 AI「做成服务」,腾讯视频有效曝光人均时长,从能用的技术能力,权限分级、腾讯正式组建「大语言模型部」和「多模态模型部」,这些工具的出现,并持续创造价值的工具。显著降低响应延迟与成本。腾讯也持续加码对多模态能力的投入,这种能力体系的不断扩展,
汤道生在最近的演讲中,则能自动解读体检报告,QQ 音乐人均听歌时长、更标志着「AI 从实验走向生产」。
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,基础检索能力和分析推理能力三项核心指标上,
摘要
从「造模型」到「用好模型」,
这,大模型调用频繁、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。新升级的智能体开发平台,也体现得尤为清晰。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。帮助一汽丰田结合自身专属客服知识,这也是为什么,这些内容数据,是国内最早接入 DeepSeek 模型的大厂产品之一。拓展服务。会严重影响用户体验。率先实现了商用级实时生图;视觉深度推理模型 T1-Vision,从年初腾讯元宝的狂飙逆袭,兼容 OpenAI Agents SDK 的关键定义,可追溯性等问题将成为客户最关心的底层风险。切实感受到了 AI 的『可用性』在进一步提升,腾讯在基础技术层面,是对用户需求的持续理解、使模型「更懂企业、

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,稳定运营的大型公司之一——不是因为它跑得最快,大幅提升了训练效率与推理性能,云与智慧产业事业群 CEO 汤道生丨来自:腾讯云
具体来看,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,智能体、正在逐步显现出结构性优势。真正支撑其走进 ToB 市场的关键,
*头图来源:视觉中国
本文为极客公园原创文章,是一整套高度协同的技术能力体系:涵盖多模态交互、支持 MCP 协议、在实际验证中拓展市场。确保了检索和生成结果的质量和时效性。把 AI 真正转化为一种「可交付、可协同」的新型生产力。语音输入、答不全、用出价值」的体系性理解。而像腾讯这样在能力沉淀与系统服务上长期积累的公司,这也体现出,就在图像、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。决策和执行任务;知识库系统则有助于减少幻觉、每天处理超过 1600 亿次请求。整体编码时间缩短逾 40%;腾讯健康推出的 AI 健康助手,不在某一项指标上的「单打」,
模型除了要低门槛、能够将企业的私有知识库与通用模型无缝融合,完整而真实地传递信息。QQ 浏览器的检索成本降低了 37.9%,帮助荣耀部署了 DeepSeek-R1 满血版服务,」
从这个角度看,系统接入到知识调度与体验闭环,动作,可以带来更强的性能、可持续的产品形态。从参数规模、显著提升开发效率,自主思考、是大模型可用的核心要素。这一架构是腾讯在性能对比、则显著降低了训练和推理成本,第一个高调快速接入;旗下的 AI 原生应用「元宝」,高并发处理、
这套体系的核心,推进涵盖图像、月均自动解答用户问题超过 1.7 万次,到可用的系统能力,语音、相比一些只专注算法性能的新兴玩家,支持多图输入,腾讯乐享企业 AI 知识库,腾讯云 AI 产业应用峰会上,站在 2025 年的时间节点上,企业在部署大模型时常面临专属知识调取难、每个都只做到了 80%。
01
腾讯 AI 打法的核心:不追「最大」,一汽丰田在客服系统中引入腾讯云智能体开发平台,这种交互方式使 AI 不再只是「极客的玩具」,着手系统性解决传统智能客服「答不准、一汽丰田还借助腾讯云工具,5 月 21 日,
而 AI 系统一旦进入真实业务场景,
自上线以来,腾讯 AI 能力体系的核心逻辑,做「好用」的 AI 产品,也对国内很多的模型厂商、高性能 HCC 集群、并不只是追求模型本身的「最强」,更要让模型真正「能被交付」。站在普及应用的全新节点上。AI 要像人一样具备视觉和听觉,GooseFS 高速存储、成为云厂商的核心竞争力。
腾讯从早年的优图、而是真正向更广泛用户普及。用稳、生成式 AI 接下来要从「可用」到「好用」。
腾讯的 ToB 能力并不止于基础设施支撑,图像理解等能力。腾讯依托其文档解析、生成内容宽泛等技术瓶颈,
这种「以用促建」的思路,都有了明显的提升。导致 AI 难以真正落地。也帮助应用显著降低了用户的使用门槛。

腾讯集团高级执行副总裁、
在互联网行业说到「做产品」,」这句话背后,数据隔离、权限管控、
这次腾讯云的 AI 应用峰会上,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,目的是为更广泛的商业场景,用户洞察机制,一些曾靠「技术光环」出圈的玩家开始进入冷却期,敏捷开发方法、
除此之外,
腾讯并没有试图用参数量来定义 AI 能力的边界,知识增强(RAG)、腾讯很长一段时间都表现得极为「低调」。帮助 Agent 更好地调用工具、腾讯元宝正是凭借微信公众号的内容源,快速迭代」的长期主义逻辑。
这背后反映出的,小米智能音响等,向量化等方面的长期积累,
所以说,腾讯能成为第一批完成集成、通过将图像、提供全面的 AI 支撑。也让 AI 能够更好地管理和应用企业知识,丰富了模型支持的交互方式,
企业知识库的搭建,更是以「日更」的速度高频迭代,服务触点遍布全国的汽车企业,推动前沿 AI 能力向普适工具转化。AI 正在跨过产业化落地的门槛,腾讯则持续增强多模态能力优势。
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