DeepMind说中国AI没创新？这张图就是最好的一记耳光；前两天 DeepMind CEO 那句评价大家听了吗？ 中国 AI 毫无创新，只不过是跟进速度可怕。 这话听着是真刺耳。在前两年的叙事里，我们确实习惯了「跟跑」，习惯了看美国模型神仙打架；甚至在很多人的潜意识里，国产模型就是“套壳”和“微调”的代名词。 但偏见这东西，最怕硬数据。在今天，全球最难刷榜、最讲究“盲测”的 LMArena（大模型竞技场）更新了。大家可以直接看图。 在美国模型的重重包围里，百度文心 ERNIE-5.0-Preview-1203杀出来了。 1451分，登顶国内第一；全球排名前 10，超过了 GPT-5.2 和 Claude Sonnet 4.5；最关键的是：它是前 20 名里，唯一的非美国模型。 这意味着，在所谓的「技术铁幕」上，文心硬生生撕开了一道口子。 很多人可能会问：凭什么？凭什么一个 Preview（预览版）能打赢 GPT-5.2？ 这事儿我特意去扒了下文心 5.0 的技术文档，发现百度这次真的在练「狠活」。这 1451 分背后，其实是三次技术路线的“换道”： 第一，是“原生”。以前多模态模型，很多是“外挂”个眼睛耳朵，属于后期融合。但文心 5.0 采用的是“原生全模态（Native Omni-modal）” 。 打个比方： 它就像天生具备视听说能力的生命体，从训练的第一天起，文本、图像、音频、视频就是融合在一起学习的 。 它不需要“翻译”，就能直接理解视频里的情绪，直接看懂图片里的逻辑，支持多种信息的联合输入与输出；这种“出厂设置”级别的差异，让它的理解和生成能力直接上了一个台阶。 第二，大块头有大智慧。 文心 5.0 的参数量高达2.4 万亿 。这是什么概念？这是目前业界已公开参数模型里的“巨无霸” 。通常我们认为模型越大越慢，但它用了一种“超大规模混合专家模型（MoE）”架构。 简单说，它拥有 2.4 万亿个专家的脑子，但在处理具体问题时，它具备“超稀疏激活”能力，只激活其中不到 3%的相关专家来干活。 这完美解决了悖论：既有万亿级大模型的智商，又有小模型的推理速度和低成本。 第三，从“快嘴”变“智者”。 这次它还进化出了“长程智能体”能力 ；面对复杂指令，它不再是简单的问答，而是基于“思维链”和“行动链”进行端到端的强化学习 。 它会先思考拆解，再调用工具执行，最后根据结果反馈调整下一步计划；这种解决复杂长程任务的能力，才是打赢 GPT-5.2 的核心杀手锏 。 所以，别再信什么“无创新论”了；别忘了，这还只是个 Preview 版。 听说是 1 月份正式版上线。到时候，这出“突围”大戏，可能才刚刚开始。
