百度刚刚开源多模态模型，训练用自研芯片支持5000卡并行，实战跑通。

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刚刚，百度甩出了一张“全开源”王牌。

没有预告，没有挤牙膏，直接开放了多模态视觉理解模型Qianfan-VL的整个家族——3B、8B、70B三个尺寸，参数、代码全部放开，商用免费。

这意味着什么？任何公司、开发者，现在都能直接上手，把它集成进自己的业务里。 OCR、文档理解、复杂图表解析、数学推理……过去需要大量定制开发的多模态任务，现在有了一个现成的、能打的国产底座。

但这张王牌背后，还藏着另一张更硬的牌：算力自主。

整个模型的训练和推理，跑的都是百度自研的昆仑芯。

尤其是昆仑芯P800，单任务支持高达5000卡的大规模并行计算。这不是实验室数据，而是真正跑出了Qianfan-VL的实战成绩。模型开源+芯片助力，两条腿走路，百度这次把“国产多模态AI栈”彻底跑通了。

｜不只“看得见”，更能“看得懂”

多模态AI，最怕的就是“看得见，但看不懂”。

Qianfan-VL的强项，在于把视觉和语言深度结合。它不仅能精准识别各类文档版式、复杂场景文字（OCR能力突出），还能理解图表背后的逻辑，甚至完成高难度的数学推理。

关键在于“思维链”推理能力。激活后，模型能一步步拆解问题，像人一样思考解题步骤。这对金融报表分析、学术图表解读、教育解题等场景，是真正的效率革命。

｜企业级落地，门槛被砍到脚踝

百度这次开源，目标非常明确：推动多模态AI在企业级市场快速落地。

3B、8B、70B三个规格，覆盖了从轻量到重量的需求。中小企业完全可以用3B或8B版本，在成本可控的前提下，实现文档自动化处理、图表解析等能力。而70B版本，则为有复杂需求的大企业提供了顶级选项。

更关键的是，模型支持持续预训练和领域增强。企业可以用自己的私有数据做微调，让它更贴合内部业务。数据合成管线也已就位，这意味着领域适应的效率会大幅提升。

｜生态意义大于技术发布

表面上，这是一次模型开源。深层次看，是百度在演示“如何用国产算力支撑国产大模型生态”。

昆仑芯不再是实验室里的概念产品，而是已经扛住了千亿参数模型训练和推理的真实压力。当很多公司还在为算力卡脖子发愁时，百度用Qianfan-VL+昆仑芯的组合，验证了一条从芯片到模型、再到应用的全链路国产化路径。

模型已在百度智能云千帆平台、GitHub、Hugging Face同步开放。无论你是想快速体验，还是深度集成，渠道都已铺平。

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