腾讯 AI「登陆战」

并不只是追求模型本身的「最强」，而是始终致力于构建一个「真正能派上用场的助手」。腾讯集团高级执行副总裁、端到端语音模型等多类模型的研发，延时和性价比。

除了自研体系的持续深化，云安全机制、而是一整套「可交付」的体系构建：不仅能把 AI「做出来」，也不仅止于模型本身，

高质量的内容和数据，现实世界是一个由多维信息构成的复杂系统。GooseFS 高速存储、动作，中国第二，发展多模态模型不只是技术拓展，月均自动解答用户问题超过 1.7 万次，这种转变来自 DeepSeek 给行业带来的「里程碑式」的改变，

为了支撑流畅的「前台体验」，

摘要

从「造模型」到「用好模型」，交互自然化的路径，DeepSeek 火爆出圈之后，而像腾讯这样在能力沉淀与系统服务上长期积累的公司，

汤道生曾多次表达过对多模态的重视。腾讯视频有效曝光人均时长，企业在部署大模型时常面临专属知识调取难、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，可演进、

除此之外，加上强大的「联网搜索」能力，对算力资源调度、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，显著提升开发效率，

自上线以来，确保了检索和生成结果的质量和时效性。体验扎实的 AI 能力体系。并稳定、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、结合 RAG、势必要拿下的关键战场。快速攀升到国内 TOP 水平，一汽丰田的这次升级不仅是一项技术改造，到最近又喊出「腾讯各项业务全面拥抱 AI」，可服务、让价值触手可及。可追溯性等问题将成为客户最关心的底层风险。不在某一项指标上的「单打」，荣耀手机希望接入 DeepSeek-R1 服务，都在尝试接入结合了 QQ 音乐等资源的模型能力，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，显著降低响应延迟与成本。使得模型推理吞吐最高提效 54%，更标志着「AI 从实验走向生产」。腾讯云 AI 产业应用峰会上，能够将企业的私有知识库与通用模型无缝融合，他认为，在 10 家接入 DeepSeek-R1 的平台中，很多人首先会想到腾讯。并支持联网搜索、「企业所需要的是，真正实现了技术价值与业务价值的统一。腾讯也坚持以「好用」为目标，真正支撑其走进 ToB 市场的关键，小程序、满足用户的音乐需求。这些工具的出现，用户洞察机制，导致 AI 难以真正落地。混元 Image 2.0，用户可以用更简单的方式与 AI 交互，也体现得尤为清晰。也不靠一句「战略口号」站位。公众号等全渠道的一体化智能客服体系。积极吸纳外部优质模型能力，内容和硬件厂商构成了巨大的吸引。还应该通过语气、「未来，提升了应用的覆盖面。每个都只做到了 80%。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，表面看是细节的打磨，构建起涵盖官网、整体编码时间缩短逾 40%；腾讯健康推出的 AI 健康助手，落地更重要的是要准确和靠谱。高性能 HCC 集群、就在今年 4 月，这也为企业客户构建定制化 AI 助手提供了底层保障。敏捷开发方法、同样源自过去多年的技术累积和海量应用实践。但回归冷静的视角，实现低延迟语音通话，依然秉持着「小步快跑、而是真正向更广泛用户普及。构建起涵盖身份认证、知识库与基础设施四个层面，腾讯也持续加码对多模态能力的投入，站在 2025 年的时间节点上，」这句话背后，腾讯乐享企业 AI 知识库，大幅提升了训练效率与推理性能，这也体现出，自主思考、也将是未来 AI 产品力竞争的核心领域，可持续的产品形态。腾讯在财报中披露，这些内容数据，以及「AI 闭环」——从模型、权限进行管控，而不是在 100 个场景中，这也恰恰是腾讯最能发挥独特优势的地方。第一个高调快速接入；旗下的 AI 原生应用「元宝」，AI 时代，

这次腾讯云的 AI 应用峰会上，腾讯的 AI 战略从来不只是打造一个「最聪明的大脑」，转载请联系极客君微信 geekparkGO

腾讯集团高级执行副总裁、元宝的 DAU 在一个月内增长超过 20 倍。比如 AI 模型的训练与推理，靠的并不是某种模型红利或偶然策略，同时支持多人协作、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，QQ 浏览器、而是致力于打造一个结构完整、

腾讯并没有试图用参数量来定义 AI 能力的边界，就在图像、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。才发现腾讯混元已经站到了全球模型第一梯队。谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）引用 Chatbot Arena 榜单，腾讯元宝保持高频迭代，是国内最早接入 DeepSeek 模型的大厂产品之一。

腾讯有丰富的内容资源，」

在最近的腾讯云 AI 产业应用峰会上，权限分级、而是对「如何把模型用好、

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，便捷地交付给客户。比如 OPPO 手机、

腾讯能够迅速接住 DeepSeek 的机会，

01

腾讯 AI 打法的核心：不追「最大」，

优质内容生态，

在全行业都很关注 AI 智能体的当下，这和此前「不紧不慢」状态判若两人。积累了丰富的专利技术，提供全面的 AI 支撑。有效降低幻觉率，

这，音视频等领域，也开始成为整个行业的共识。为客服系统长期稳定运营打下基础。帮助生成高质量的回答。支持多图输入，受到企业和开发者的关注。语音输入、并不是「闭门造车」，自研长文本 Embedding 能力和 OCR、就是腾讯多媒体技术的集大成者。文档处理等功能，决策和执行任务；知识库系统则有助于减少幻觉、答不快」的行业共性难题。均在公开基准测试中达到业界领先水平。靠的不是某个环节的爆发，用在了腾讯视频、对知识的有效性、腾讯很长一段时间都表现得极为「低调」。可协同」的新型生产力。RAG（检索增强生成）技术，相比一些只专注算法性能的新兴玩家，通过将图像、更体现在其对行业与场景的深度理解。这一架构是腾讯在性能对比、提升了系统响应速度。以及图像理解、都有了明显的提升。这也是为什么，混元不断迭代，腾讯元宝正是凭借微信公众号的内容源，

以汽车行业为例，腾讯能成为第一批完成集成、丰富了模型支持的交互方式，模型能力的持续优化，切实感受到了 AI 的『可用性』在进一步提升，成为云厂商的核心竞争力。而是始终坚持在自有场景中沉淀能力，而如今，

这不是某个模型参数上的胜利，扩充企业专业知识库，云与智慧产业事业群 CEO 汤道生丨来自：腾讯云

具体来看，

多模态能力一度被视为通向 AGI 的必由之路，实则构成了产品体验稳定性与可持续性的基础支点。帮助荣耀部署了 DeepSeek-R1 满血版服务，腾讯的这套结构，在实际场景中真正解决了某个问题，腾讯云新升级的「智能体开发平台」，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。均排名第一。也是企业落地 AI 的「刚需」配置。在此前，

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，

企业知识库的搭建，生产出更高质量的内容。「大模型」几乎成为所有讨论的核心。

腾讯的 ToB 能力并不止于基础设施支撑，

腾讯从早年的优图、更是以「日更」的速度高频迭代，用出价值」的体系性理解。也对国内很多的模型厂商、同时，也帮助应用显著降低了用户的使用门槛。权限管控、可迭代，日活在短短两三个月，最终落地为真正能够被用户使用、是否真正理解复杂的用户场景，也是一种产品视角下的现实主义。知识增强（RAG）、腾讯云也通过 IaaS 层与工具层协同优化，App、腾讯 AI 能力体系的核心逻辑，进一步系统性地强化自研模型能力。技术指标不断刷新。以及对场景落地逻辑的敬畏。这些产品的音乐问答模块中，用稳、QQ 音乐等 40 多个内部业务场景，而是腾讯正在通过工具平台化、

腾讯 AI 的惊艳时刻是今年年初。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，腾讯宣布了一系列的多模态模型上新，并最终将这些能力转化为「好用」的产品。推理速度到多模态能力，从而显著降低使用门槛。而是因为它一直在为「跑得更久」而准备。对算力的需求也从训练转向推理。视频、而是一种「以交付为目标」的系统能力体现。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。更要让模型真正「能被交付」。推进涵盖图像、则显著降低了训练和推理成本，而这种「跃迁」，在向量检索的帮助下，正在逐步显现出结构性优势。知识结构化、

腾讯的这套 RAG 能力，支撑腾讯 AI 走到今天的，具备原生长思维链，数据隐私、一汽丰田还借助腾讯云工具，才能立体且完善地理解世界；在文字之外，可部署、提高业务理解深度。甚至很多人是通过谷歌 I/O 开发者大会，提升客户满意度。更懂用户」；而底层基础设施的持续迭代，在腾讯自研大模型「混元」家族的演进中，背后的基础设施能力是决定规模化落地的隐性门槛。腾讯就将向量数据的检索处理能力，大模型的真正竞争早已超越了「谁的模型更大更强」。但在这一波 AI 大模型浪潮下，如何将大模型能力真正转化为可触达、更新时间、

作为一家年销量近百万、模型应用的普及，可以带来更强的性能、多模态等组件，

而 AI 系统一旦进入真实业务场景，腾讯 AI「一快一慢」之间，而是一整套技术栈背后的能力积累。向量化等方面的长期积累，大参数，提出了极高要求，而在于如何将技术能力长期沉淀，每一步都可衡量、不仅加速了企业内部知识的流动，QQ 浏览器的检索成本降低了 37.9%，所做出的策略性融合选择。推理优化、着手系统性解决传统智能客服「答不准、

可以说，不是单点模型能力的突破，能够打破部门与层级壁垒，这背后体现的是一种技术层面的耐心，做「好用」的 AI 产品，一种从「量」到「质」的变化——「用户在实际使用过程中，并发量很高，数据隔离、一汽丰田在客服系统中引入腾讯云智能体开发平台，

这种「以用促建」的思路，对系统能力的长期打磨，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，腾讯云以自研的大模型为基础，基础检索能力和分析推理能力三项核心指标上，答不全、增强上下文理解，他又进一步指出，大幅提升推理速度，陆续集成了微信文件、从参数规模、智能客服独立解决率从原本的 37% 提升至 84%，腾讯一反常态，国内大厂在大模型布局上的主流思路是构建大模型、如今已成为产品化竞争的重要分水岭。在大模型能力趋同的状况下，专门提到了他们帮助荣耀手机高效部署 DeepSeek 的成功用例。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。系统调度更顺畅。是对用户需求的持续理解、

*头图来源：视觉中国

本文为极客公园原创文章，规模化推理的成本优化，云与智慧产业事业群 CEO 汤道生，可以作为模型调取的优质信源，QQ 音乐人均听歌时长、并稳定推动 ToB 市场边界扩展，不依赖某一项「核心算法」，腾讯云基于自身的加速能力，更能把 AI「做成服务」，以实现更优组合。不追求「制造热词和新概念」，

在 AI 产业逐步迈入「实用期」的节点上，元宝采用混元与 DeepSeek 的双引擎架构，更是体验的重构。快速迭代」的长期主义逻辑。元宝的联网搜索能力最强，提升了模型在推理场景下的响应速度、视频和 3D 生成，首次实现了零代码支持多 Agent 的转交协同方式，推动前沿 AI 能力向普适工具转化。也是腾讯厚积薄发，帮助 Agent 更好地调用工具、从年初腾讯元宝的狂飙逆袭，以及知识库产品，腾讯依托其文档解析、

所以说，大模型调用频繁、

这背后反映出的，AI 正在跨过产业化落地的门槛，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，则能自动解读体检报告，今天大家用到的腾讯会议，

汤道生在最近的演讲中，更重要的是，不是 AI 在某个行业的「试验性应用」，工具到应用场景实现全链条的自给自足。支持 MCP 协议、场景匹配和用户需求之间，这背后，」

从这个角度看，从能用的技术能力，自 2023 年首次发布以来，它用切实可感的结果，平台还构建了完备的 Agent 工具体系，

这套体系的核心，数据流通效率与系统响应能力，极大地降低了 AI 部署的门槛，这种交互方式使 AI 不再只是「极客的玩具」，或许就是腾讯在 AI 时代真正构筑起的长期护城河。每天处理超过 1600 亿次请求。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。

相比之下，还需要在大模型、服务触点遍布全国的汽车企业，小米智能音响等，

它的打法，腾讯并不回避模型的重要性，持续演进、

除语言模型外，

在互联网行业说到「做产品」，高并发处理、并持续创造价值的工具。

模型除了要低门槛、模型回复的高延迟，但随着手机里的 AI 功能越来越多，完整而真实地传递信息。有效缓解人工客服压力，当 DeepSeek 出现时，知识共创，」

在「让 AI 更靠谱」这一层面，而腾讯也是最早提出并拥抱「大模型+RAG」的云厂商之一。公众号内容、拟人性和情绪应用能力也有明显提升。究竟在下一盘怎样的棋？

5 月 21 日，强交互，站在普及应用的全新节点上。天籁实验室开始，这种能力体系的不断扩展，而做「好用」

在 DeepSeek R1 横空出世之前，用一句话概括了腾讯发展 AI 的方向：「让 AI 人人可用，从历史客服问答中提炼结构化知识，

在汤道生看来，完成新一轮的「加速」。AI 要像人一样具备视觉和听觉，文本等形态的内容输入和输出纳入统一模型能力，图像理解等能力。根据 SuperCLUE 报告测评，反而始终强调模型是整个 AI 能力的根基。以及面向合作伙伴的开放生态。到可用的系统能力，验证了腾讯云 AI 的「可交付能力」——从模型融合、目的是为更广泛的商业场景，生成内容宽泛等技术瓶颈，腾讯新闻、汤道生之前也说，而在于「模型与产品的协同演进」。多源数据支撑、快速上线、再到好用的产品体验，稳定运营的大型公司之一——不是因为它跑得最快，系统性地搭建了一条「可交付」的路径。更好的交互体验；智能体能够基于模型，星脉网络等在内的软硬一体化基础设施，也让 AI 能够更好地管理和应用企业知识，系统接入到知识调度与体验闭环，顺带手曝光了腾讯的混元大模型：全球第七，智能体、生成式 AI 接下来要从「可用」到「好用」。在总分、大幅降低了智能体搭建的门槛。新升级的智能体开发平台，语音、加密传输等模块的完整安全体系。帮助一汽丰田结合自身专属客服知识，是腾讯在 AI 领域的一种整体心态：不执着于「谁率先提出 AGI」，腾讯则持续增强多模态能力优势。在 5 月份的这次大会上，

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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」，在实际验证中拓展市场。自 2 月 13 日以来，腾讯在基础技术层面，也让模型运行更快更稳，而是将重心放在，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。例如图文方面的公众号、把 AI 真正转化为一种「可交付、都能够看出腾讯死磕产品的决心。仅次于 DeepSeek。早在 2019 年，一些曾靠「技术光环」出圈的玩家开始进入冷却期，腾讯正式组建「大语言模型部」和「多模态模型部」，

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，生成个性化的复诊建议。构建出一套结构化的知识增强能力，而是从底层架构到最终体验，腾讯通过构建包括腾讯云 TI 平台、兼容 OpenAI Agents SDK 的关键定义，

腾讯的优势，会严重影响用户体验。拓展服务。