百度把他们全新的视觉理解模型Qianfan-VL直接开源了。
Qianfan-VL系列一共有三个版本，3B、8B和70B，参数量从小到大，分别对应不同的应用场景。
模型从头到尾，都是在百度自己家的『芯片』昆仑芯P800上训练出来的。
模型的性能和应用
Qianfan-VL是一个多模态大模型，就是那种既能看懂图片又能理解文字的AI。一张复杂的图表，它能分析出里面的数据和趋势。
它最核心的两个本领是OCR（光学字符识别）和教育场景的深度优化。
你拍一张身份证🪪，系统自动把你的姓名、证件号填好，这就是OCR。Qianfan-VL把这项能力做到了全场景覆盖，不管是印刷体、手写字，还是藏在街边招牌、商品包装袋上的艺术字，甚至是数学卷子上的复杂公式，它都能识别。发票、单据里的信息也能自动抽出来，变成结构化的数据。
而在教育场景，特别是K12（从幼儿园到高三）阶段，它的目标就是成为一个超级学霸。拍照解题、几何推理、函数分析，这些都是它的强项。
Qianfan-VL和国际上几个主流的多模态模型跑分对比。
在科学问答测试ScienceQA里，70B版本的Qianfan-VL拿到了接近满分的98.76，把一众对手甩在身后。
尤其是在中文多模态基准测试CCBench中，Qianfan-VL-70B拿到了80.98分，而同级别的对手只有70分出头。这说明它在理解中文语境下的图文内容时，优势非常明显。
在数学解题相关的几项测试，比如Mathvista-mini，Math Vision和Math Verse里，Qianfan-VL-70B几乎是碾压式的领先。
纯血国产『芯片』训练
支撑Qianfan-VL模型训练的，是百度自研的昆仑芯P800『芯片』。
2025年4月，百度点亮了国内首个全自研的3万卡昆仑芯P800集群。Qianfan-VL的所有训练任务，都是在一个超过5000张昆仑芯P800卡的集群上完成的。
昆仑芯P800是个什么水平？
从纸面参数看，昆仑芯P800有一个非常突出的优点，就是功耗控制得极好，150W到160W的功耗，远低于竞争对手。这意味着在组建大规模集群时，能耗和散热成本会更有优势。
昆仑芯P800真正的杀手锏在于它的架构设计。
P800的XPU-R架构，从硬件上就把计算单元和通信单元分开了。这就好比把单行道改成了双向八车道，旁边还修了条专门给行人走的人行道。计算和通信各走各的路，互不干扰，可以同时进行。
百度把这个技术叫做“通算融合”。通过精巧的调度，可以让数据传输的等待时间，完全被计算过程所掩盖。比如，在计算第一块数据的时候，第二块数据已经在传输的路上了，等第一块算完，第二块正好无缝衔接。这样一来，『芯片』的利用率被大大提高了。
基于这种能力，百度还推出了“昆仑芯超节点”方案，能把64张昆仑芯P800塞进一个机柜里。卡与卡之间的数据交换从速度较慢的“机间通信”变成了速度飞快的“机内通信”，带宽直接提升8倍，单机训练性能提升10倍。
模型是这么炼成的
它的底层架构融合了业界的优秀成果。语言模型部分，小参数的3B版本基于Qwen2.5，而主力8B和70B版本则基于Llama 3.1。视觉编码器用了InternViT，最高能处理4K分辨率的超高清图像。
精髓在于它的训练方法，百度设计了一套创新的“四阶段训练管线”，像一个精密的四步升级程序。
“跨模态对齐”。这个阶段的目标很简单，就是先让模型的语言部分和视觉部分认识一下，建立最基础的连接。训练的时候，只更新它俩之间的连接件（一个叫MLP Adapter的东西），语言和视觉模块本身都先冻结，避免互相影响。
“通用知识注入”。这个阶段开始给模型疯狂“喂”数据，总共投喂了2.66T tokens的通用知识数据。同时，模型的全部参数都放开进行训练。这个阶段的目标是为模型打下坚实的通识基础，让它成为一个见多识广的“通才”。
“领域增强知识注入”。在成为“通才”之后，就要开始培养它的“专长”了。百度精选了大量高质量的OCR、文档理解、数学解题等领域的数据，对模型进行专项强化训练。为了防止模型在学习专业知识时忘记了通用知识（这个现象在AI训练中被称为“灾难性遗忘”），训练时还会掺入一部分通用数据。
“后训练”。经过前三个阶段，模型已经能力很强了，但可能还不太“听话”。这个阶段就是通过大量的指令微调数据，教模型如何更好地理解和遵循人类的指令，让它变得更像一个得力的助手。
第三阶段使用的专业数据，是百度通过一套高精度数据合成管线自己“造”出来的。
目前，Qianfan-VL的全系列模型已经在GitHub和Hugging Face等平台全面开源，企业和开发者可以自由下载使用。
百度智能云的千帆平台也提供了在线体验和部署服务。
GitHub：
https://github.com/baidubce/Qianfan-VL
Hugging Face：
https://huggingface.co/baidu/Qianfan-VL-70B
https://huggingface.co/baidu/Qianfan-VL-8B
https://huggingface.co/baidu/Qianfan-VL-3B
ModelScope：
https://modelscope.cn/organization/baidu-qianfan
