百度大模型并非不够惊艳，文心一言等产品其实取得了不少成果。不过部分人认为百度产品不够惊艳，可能有以下一些原因：
推出背景与节奏• 仓促推出：在ChatGPT爆火出圈后，百度快速推出文心一言，在准备不够充分的情况下推向市场，导致在初始阶段暴露出一些问题，给用户留下了不好的第一印象。
• 战略摇摆：百度在AI战略上曾有过摇摆，相比OpenAI等持续聚焦大模型研发，百度的投入和方向在过往存在一定的不确定性，影响了技术积累和突破的连贯性。
技术层面• 算法优化不足：百度最早的ERNIE是基于BERT，看到ChatGPT后需要重头训练，在算法工程层面，比如长文本处理等方面，百度起初为了快速推出产品，没有进行足够的优化。
• 数据质量问题：虽然百度有大量数据，但在针对大模型训练所需的2-5T tokens数据准备上，需要重新认真梳理和处理，在数据质量把控和数据know - how层面，百度未必领先于一些初创公司。
产品与应用层面• 应用生态不够丰富：OpenAI凭借GPT应用商店和超300万个GPTs构建了初步的agent生态，而百度的文心一言在应用生态建设方面相对滞后，从模型到AI原生应用的转化还不够成熟。
• 功能细节待完善：如文心一言在文生图、逻辑能力、『互联网』查询能力等方面存在一些问题，在相同属性的关键词下，逻辑导向有时不一致，无法主动搜集天气等信息，影响了用户体验。
市场与竞争层面• 竞品优势突出：其他大模型产品如『豆包』在多模态、交互体验等方面有自身特色，百川大模型reasoning能力表现出色，KIMI在长文本方面有优势，这些竞品的亮点吸引了用户关注，相对之下百度产品的特点就不那么突出。
• 市场认知偏见：由于百度在搜索引擎等领域曾出现过一些问题，部分用户对百度产品存在一定的固有偏见，在评价百度大模型时可能会更加严格，影响了对其产品惊艳程度的感受。
Deepseek、『豆包』、Kimi与百度文心一言的优缺点对比如下：
Deepseek• 优点：性价比高，价格优势明显；性能强劲，『DeepSeek』-V2性能达GPT-4级别，『DeepSeek』-R1在数学、代码处理和自然语言推理等任务上性能与OpenAI O1正式版不相上下；架构创新，采用Transformer架构，引入MLA架构和自研『DeepSeek』MoE结构；开源共享，推动AI技术开源与共享。
• 缺点：在通用性、多语言能力、提示工程和软件工程能力等方面有挑战，函数调用、复杂角色扮演等任务表现未达预期；处理外文问题和某些特定提示词时存在不足。
『豆包』• 优点：知识体系丰富且动态更新，能精准解答各类问题；自然语言理解精准深入，多轮对话连贯有逻辑；功能多样，包括聊天『机器人』️、写作助手、英语学习助手等；能为用户量身定制专属智能体验，精准推送内容或提供深度见解。
• 缺点：暂未发现明显缺点，但在某些特定领域可能需要进一步深入优化，以满足专业用户的极致需求。
Kimi• 优点：支持长达200万字的超长文本输入和输出，能快速摘要、翻译、答疑；擅长中文和英文对话；能阅读和解析多种格式的文件和网页内容；移动端支持语音输入和输出功能。
• 缺点：响应时间较长；处理文档时，文档数量过多或大小超过限制可能会崩溃；不支持对多次生成结果的查看；图片识别和文档解析能力有限；联网功能有限；复杂查询处理能力有限。
文心一言• 优点：具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力；生成的文本简洁精炼；支持个性化服务，可根据用户偏好和历史行为提供定制化内容推荐和智能客服服务。
• 缺点：价格相对较高；早期版本推出仓促，可能在一些功能和性能上存在不够完善的地方，需要不断迭代优化。
