那个能打的百度，今天回来了。

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后来 GPT-4o 发布，你记得吧，当时大家对它的多模态能力给出了很高的评价。而 GPT-4o 就是一个原生的多模型基础大模型，Gemini 2.0 也是。原生多模态大模型指的是在一个模型之内，完成对不同模态内容的统一。就像我们人一样，听说读写，本身就是一体多面的能力。

文心 X1 则是一款能力更全面的深度思考模型，虽然文心 4.5 的能力已经非常惊艳，但我测试下来，感觉 X1 在复杂图片理解及推理任务上效果还会更好，并且，X1 的文笔也非常不错。

百度的大模型我一直在用。年前我曾写过一篇文章，聊到了他们的 RAG 技术。如果研究大模型的话，你会知道 RAG 是个基本功，百度在这块有相当深厚的积累，自研了一套兼顾搜索和大模型的增强检索系统，以此来降低大模型的幻觉。

事实上，百度大模型的优势之一是幻觉很少。这次发布的 4.5 和 X1 更是如此。我曾经测评行业的几款大模型，问他们董宇辉目前的粉丝数。其他几款模型都直接引用了另外一篇老旧文章中的数据，而文心则是去董宇辉的抖音页面拿了最新的数据。

我们直接上测评吧，今天我话太多了。

上周一，我曾经发过一篇 Notion 创始人的访谈。那篇文章我是用 DeepSeek R1 翻译的。刚刚我扔进去同样的段落和提示词，发现文心 X1 的表现更好。DeepSeek R1 翻译文章时，有个毛病，总喜欢大范围地修改表达，哪怕我指令里明确说了原汁原味的翻译，它也不听。所以，那天有用户猜测我是用 DeepSeek 翻译的，因为语言风格太像了。

下面是文心 X1 的翻译，我认为这个会更符合预期的效果。你要是感兴趣，可以去我 Notion 那篇文章中找下对应的段落对比看看。

如果翻译看不出来，我们继续看看文字续写。我仍然对比下 DeepSeek R1。下面是除夕那天时，我让 DeepSeek R1 续写的话，你感受下：

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