9月9日消息，在 WAVE SUMMIT 深度學習開發者大會，百度重磅發布文心大模型X1.1，同時發布飛槳框架v3.2，開源ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking模型，百度智能代碼助手文心快碼全新升級至3.5S（Super Synergistic AgentS）版等一系列技術、產品、生態最新成果。

最新數據披露，飛槳文心生態開發者達到2333萬，服務企業達到76萬家。

文心X1.1深度思考模型上線，多個基準測試達到SOTA

百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰正式發布文心大模型X1.1深度思考模型，該模型在事實性、指令遵循、智能體等能力上均有顯著提升。

目前，用戶可以在文心一言官網、文小言APP使用文心大模型X1.1。文心大模型X1.1已正式上線百度智能云千帆平臺，對企業客戶及開發者全面開放使用。

文心大模型X1是基于文心大模型4.5訓練而來的深度思考模型，升級后的X1.1主要采用了迭代式混合強化學習訓練框架，一方面通過混合強化學習，同時提升通用任務和智能體任務的效果；另一方面通過自蒸餾數據的迭代式生產及訓練，不斷提升模型整體效果。相比文心大模型X1，X1.1的事實性提升34.8%，指令遵循提升12.5%，智能體提升9.6%。

在多個權威基準評測中，文心大模型X1.1整體表現超越DeepSeek R1-0528，在部分任務上展現出領先優勢。同時，在與國際頂尖模型GPT-5和Gemini 2.5 Pro相比，效果持平。

文心大模型X1.1在多個基準測試達到SOTA

現場，百度集團副總裁、深度學習技術及應用國家工程研究中心副主任吳甜展示了文心大模型X1.1的實際使用體驗。

在現場演示中，文心大模型X1.1在處理復雜寫作任務時，既能運用模型內化的知識、調用聯網搜索工具等準確查找用戶需要的知識，又能深度思考用戶希望創意寫作的立意和要求，最后輸出事實準確，結構化、邏輯性強，并且文辭優美的內容。

在更復雜的長程任務場景，文心大模型 X1.1在面對共享單車平臺不同等級用戶，不同類型問題的處理流程，以及用戶的不同情緒狀態多元素疊加的問題時，能夠嚴格遵循業務流程先后規劃、再自主調用工具，并結合用戶情緒，短時內解決了問題，服務過程完整主動。

飛槳框架v3.2發布，ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking模型開源

文心大模型的持續快速進化，得益于百度在芯片、框架、模型和應用上的全棧布局，尤其是飛槳深度學習框架和文心大模型的聯合優化。

百度AI技術生態總經理馬艷軍正式對外發布飛槳（PaddlePaddle）框架v3.2，以及文心大模型開發套件ERNIEKit、大模型高效部署套件FastDeploy和兩大AI科學計算套件PaddleCFD、PaddleMaterials，全面降低大模型從訓練到部署的應用門檻。

飛槳框架v3.2顯著提升了訓練效率，在ERNIE-4.5-300B-A47B模型上實現預訓練MFU達47%。同時，該版本強化了類CUDA芯片適配能力，實現了最高92%的算子內核復用率，并全面兼容Safetensors權重及生態加速庫一鍵接入，顯著降低部署成本。

在推理部署側，大模型高效部署套件FastDeploy通過模型壓縮、推理和服務協同優化，顯著提升端到端推理性能。基于該套件，ERNIE-4.5-300B-A47B模型在TPOT 50ms時延條件下，實現了輸入57K tokens/秒、輸出29K tokens/秒的高吞吐性能。

面向科研領域，PaddleCFD和 PaddleMaterials兩大AI科學計算開發套件能夠有效提升流體力學和材料科學領域的研發效率，縮短科研周期，并提升任務精度。

百度還開源了最新思考模型ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking，該模型是在ERNIE-4.5-21B-A3B基礎上訓練的深度思考模型，在內容創作、邏輯推理、數學計算、代碼生成與工具調用等多個任務中表現卓越。

此外，ERNIEKit文心大模型開發套件提供了更加便捷的模型后訓練方案，僅需4張GPU即可對ERNIE-4.5-300B-A47B模型進行高效調優，進一步降低開發者將模型落地到實際應用的門檻；開源了大規模計算圖數據集GraphNet，提供了超2700個模型計算圖及標準化評測體系，填補了AI編譯器測試基準的空白，助力優化設計與性能提升。

文心快碼全新升級至3.5S版本，服務超1000萬開發者

同時，百度智能代碼助手文心快碼全新升級至3.5S（Super Synergistic AgentS）版本，強化多智能體自協同能力，實現“一人即團隊”開發新模式。

據百度副總裁陳洋介紹，文心快碼3.5S版本從三方面進行了升級。首先，智能體能力更強，能懂業務，會分解任務列表，執行更準；其次，從單智能體到多智能體協同，動態生成多個智能體，自主協同一起解決復雜任務；最后，團隊協作更強，基于Rules與MCP構建統一的經驗庫，實現團隊知識傳承。

現場數據顯示，文心快碼目前已服務超過1000 萬的開發者。在百度內部，整體新增代碼中已經有45%由AI生成，其中前10%的Agent用戶，AI完成的部分甚至超過了75%。（果青）