2025年的春天，全球大模型技術迎來新一輪爆發式升級。

在OpenAI因倫理審查暫緩GPT-5發布時，本土科技企業動作不斷：以星火X1、文心4.5、豆包等代表性產品發起連環攻勢，在推理效率、多模態協同、垂直場景落地等維度實現跨越式突破。

整體來看，通用模型持續突破的同時，深度推理能力成為頭部大模型廠商的競爭焦點，多模態融合與行業垂直場景落地進入深水區。

深度推理能力全面躍升，國產模型實現技術突圍

近日，訊飛星火X1大模型官宣升級。

作為當前業界唯一基于全國產算力訓練的深度推理大模型，星火X1在多項通用任務上實現了顯著提升，并在行業應用中展現出強大的泛化能力和領先優勢。

先說說亮點。

據了解，此次升級的核心亮點之一是星火X1首發了“快思考”與“慢思考”統一的模型架構。這一架構支持模型在快速響應與深度推理兩種模式之間無縫切換，顯著提升了模型的靈活性和適應性。

例如，在處理日常對話時，模型可以快速生成回答；而在面對復雜的數學問題或邏輯推理任務時，模型則能夠切換到深度推理模式，提供嚴謹的分析和解決方案。

落地到實際應用中，這種設計不僅優化了用戶體驗，還降低了私有化部署的門檻，使得企業能夠更高效地將其集成到實際業務場景。

二是通用任務能力的全面升級。

星火X1在多個通用任務上的表現均實現了質的飛躍。在語言理解方面，模型能夠精準地結合語境理解文字的真正含義，甚至可以輕松應對復雜的文字游戲和雙關語。

比如在實測環節，當用戶輸入Prompt：如何理解“但丁真不會說中國話，但丁真會說中國話”？

（圖/測評長圖）

在文本生成任務中，星火X1能夠根據用戶指令生成符合特定風格和格式的內容，例如模仿古代駢文寫作，或者生成創意文案，展現出強大的風格化遷移和創意寫作能力。

在數學答題能力上，星火X1能夠處理復雜的數理邏輯問題，并提供清晰、嚴謹的解題步驟。此外，模型的代碼生成能力也得到了顯著提升，能夠快速生成準確的代碼，滿足開發者在不同場景下的需求。

例如，根據用戶描述的游戲規則，星火X1可以快速生成功能代碼，實現小球在正方形內運動的動態效果，并且代碼可以直接在IDE中運行，極大地提升了開發效率。

三是多模態推理與行業應用的深化。

星火X1不僅在通用任務上表現出色，還支持多模態推理，能夠對圖片、音視頻等多媒體內容進行深度分析和推理。例如，模型可以識別圖片中的蔬菜，并根據烹飪需求給出合理的切法建議，展現出強大的多模態理解和推理能力。

在行業應用方面，星火X1進一步擴大了其在教育、醫療、司法等重點行業的領先優勢。

通過融入更多場景復雜類型數據，模型的泛化性得到了顯著提升，能夠處理更復雜的行業任務，為各行業提供精準的解決方案。

例如，在教育領域，星火X1可以輔助教學，生成個性化的學習計劃；在醫療領域，它可以輔助醫生進行診斷，提供醫學知識問答；在司法領域，它可以輔助法律工作者進行案例分析，提供法律咨詢。

值得一提的是，依托升級后的星火X1模型，星火APP推出了極簡版本，專注于深度推理和聯網搜索功能。

極簡版APP通過簡潔的交互界面，為用戶提供了沉浸式的“解題”體驗，完整展示了大模型的推理過程，生成更全面、更精準的回答。

（左：極簡版；右：專業版）

同時，該版本還支持一鍵切換到專業版，解鎖更多高級功能，如智能體交互、語音暢聊、個人知識管理等，滿足不同用戶的需求。

三大技術創新的有力支撐

在人工智能領域，深度推理能力是衡量模型性能的關鍵指標之一。

被業內譽為“全國產算力的深度推理之光”的星火X1大模型，其本次重大升級背后，是三大核心技術創新的強力支撐。

1）大規模多階段強化學習訓練方法，提升模型泛化性和推理效率

星火X1本次升級的核心技術之一是大規模多階段強化學習訓練方法，通過引入基于問題難度的分階段訓練策略，顯著提升了模型在復雜推理、數學解題、代碼生成以及語言理解等多個關鍵場景下的表現和泛化能力。

在實際應用中，這種分階段訓練策略的優勢尤為明顯。例如，在處理復雜的數學問題時，模型首先通過初步訓練階段快速掌握問題的基本結構，然后在后續的高級階段逐步優化解題步驟，最終生成準確且高效的解題方案。

同時，星火X1采用了創新的動態更新算法。該算法能夠根據樣本采樣的長度，動態調整強化學習的更新速度。這一機制不僅提高了模型在深度思考任務中的推理效率，還進一步優化了模型的學習效果。

2）基于快慢思考的統一訓練方法，實現高效部署與深度推理的平衡

通過在統一模型架構下融合快思考（快速響應）和慢思考（深度推理）兩種模式，升級后的星火X1充分發揮了兩種思考模式的協同作用。

快思考模式能夠快速處理簡單任務，提供即時反饋；而慢思考模式則專注于復雜任務的深度分析，確保推理的準確性和完整性。

此外，這種統一訓練方法還降低了模型的部署成本和復雜度。企業無需為不同任務部署多個模型，星火X1一個模型即可滿足多種需求，大大簡化了部署流程，提高了資源利用效率。

3）工程技術系統創新，保障國產算力平臺的高效穩定訓練

顯存動態卸載技術、訓推共卡協同機制和推理引擎冬眠機制等創新技術，保障星火X1在國產算力平臺上高效、穩定運行。這些技術優化資源管理，提升長文本推理任務的并發處理能力，實現訓練與推理的高效轉換，同時降低資源消耗，滿足企業大規模數據處理需求。

多模態融合進入實用階段，視覺理解開啟新場景

近期，人工智能領域的大模型發展呈現出蓬勃之勢，各大廠商紛紛推出新一代模型，在多模態推理、深度思考、高效應用等多方面實現了不同程度的進步。

字節跳動旗下的豆包大模型在2025年4月迎來了1.5版本的升級，其中最引人注目的是“深度思考模型”及其視覺版本的上線。

豆包1.5包含兩個版本：Doubao-1.5-thinking-pro和
Doubao-1.5-thinking-pro-vision。前者專注于復雜推理任務，在數學推理、編程競賽、科學推理等專業領域表現出色，其AIME 2024得分達到86.7，追平了OpenAI的o3-mini-high；代碼能力的Codeforces pass@8達到了55.0%，接近Gemini 2.5 Pro，展現了強大的技術實力。

而視覺版本則具備強大的視覺理解能力，能夠結合圖像、文本等多源信息進行深度思考，例如識別航拍地貌圖片中的細節，并結合地理位置等信息進行推理，準確判斷出具體地點，這種能力使得模型在處理需要空間、形態或動態變化的任務時更具優勢。

幾乎在同一時間，百度也推出了文心大模型4.5和文心大模型X1，這兩款模型分別在多模態能力和深度思考方面實現了重大突破。

文心4.5作為新一代原生多模態基礎模型，在跨模態理解方面表現出色，能夠解析電影片段中的隱藏彩蛋，生成符合特定風格的文案，并附帶表情包和話題標簽，據官方發文其測評表現已超越國際頂尖模型。

而文心X1作為全球首個“自主工具調用”的深度思考模型，在復雜邏輯推理、跨模態交互、中文知識處理等領域實現了突破，例如用戶上傳圖片并提問時，X1能夠調用圖片識別工具，結合建筑風格與燈光特征，精準定位地點，甚至在處理哲學電車難題時，能夠引入不同文化背景的倫理觀進行對比分析。

阿里巴巴也不甘落后，通義千問團隊在2025年3月發布了QVQ-Max視覺推理模型，這是對之前QVQ系列的全面升級。

QVQ-Max不僅能夠“看懂”圖表、照片，還能對視頻內容進行理解，并結合這些信息進行分析和推理。其視覺解析能力非常強，能夠快速識別出復雜圖表和日常照片中的關鍵元素，并結合背景知識得出結論。例如，它能夠識別出照片中左上角的中國銀行logo，并據此進行推理。在多模態基準測試上，QVQ-Max也表現出色，能夠預測視頻中下一秒可能發生的行為，展現了強大的視覺推理能力。

如果把目光放大到全球范圍，谷歌在2025年3月同樣推出了Gemini 2.5 Pro，這是其首個“全能型智能體底座”模型，標志著谷歌在大語言模型領域的重大突破。

在編碼方面，它尤其擅長創建復雜web應用程序和代理工具鏈。此外，該模型在圖像生成方面也取得了巨大進步，能夠實現高質量的圖像生成和編輯，例如通過一句話編輯圖片，達到專業Photoshop軟件的效果。

與此同時，OpenAI同樣在3月對GPT-4o進行了升級，重點提升了原生圖片生成能力和多輪對話的交互體驗。GPT-4o的圖像生成功能支持“吉卜力風格”等多種風格的圖像生成，能夠根據用戶指令逐步優化圖像風格與構圖元素，視覺一致性更強。

除此之外，新版GPT-4o還支持多輪對話過程中連續修改圖像風格與構圖元素，用戶交互體驗大幅提升。

不難看出，隨著大模型的不斷發展，多模態推理能力已成為大模型的標配。

從豆包1.5的視覺版本到百度文心4.5的多模態能力，再到谷歌Gemini 2.5 Pro的全能型智能體底座，模型從單一模態向多模態融合的轉變愈發明顯。

同時，深度思考能力也得到了強化，豆包1.5、百度文心X1等模型在處理復雜邏輯和多步驟推理任務上展現出強大能力。

眼下，大模型正在從“答題機器”向能夠自主執行任務的智能體轉變。同時，隨著大模型在生產、生活應用領域的廣泛應用，當“可信度”成為核心競爭指標，引入權威數據源，構建可信的知識共識機制，是未來大模型發展的關鍵。