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title: "百度Qianfan-VL开源，纯国产自研昆仑芯跑出世界一流"
canonical: "https://www.yfchuhai.com/article/10226525.html"
published: "2025-09-25T10:09:45+08:00"
author: "AIGC开放社区"
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summary: "3B/8B/70B三档模型已在GitHub、Hugging Face免费开放，千帆平台同步提供在线部署。"
publisher: "扬帆出海"
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# 百度Qianfan-VL开源，纯国产自研昆仑芯跑出世界一流

> 3B/8B/70B三档模型已在GitHub、Hugging Face免费开放，千帆平台同步提供在线部署。

作者：AIGC开放社区  
发布时间：2025-09-25 10:09  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10226525.html

## 正文

# 百度 Qianfan-VL 开源：基于昆仑芯 P800 训练的多模态模型解析

## 文章摘要
百度正式开源 Qianfan-VL 系列多模态大模型，包含 3B、8B 和 70B 三个版本，全部基于自研昆仑芯 P800 芯片在 5000+ 卡集群上完成训练。该模型在 ScienceQA 和中文 CCBench 基准测试中取得领先成绩，并在 OCR 识别与 K12 教育解题场景进行了深度优化。文章详细介绍了支撑训练的“通算融合”架构、四阶段训练管线以及模型的开源部署方式。

## 核心事件
百度宣布将 Qianfan-VL 视觉理解模型系列（3B/8B/70B）在 GitHub 和 Hugging Face 全面开源，并同步在千帆平台提供在线部署服务。该模型是首个完全基于国产自研昆仑芯 P800 芯片及全自研集群训练出的世界一流多模态模型。

## 关键事实
- **模型版本**：Qianfan-VL 系列包含 3B、8B、70B 三个参数量版本，分别对应不同应用场景。
- **训练硬件**：所有模型均基于百度自研昆仑芯 P800 芯片训练，任务在超过 5000 张卡的集群上完成。
- **集群规模**：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。
- **性能数据**：
    - ScienceQA 测试中，70B 版本得分为 98.76 分。
    - 中文多模态基准 CCBench 测试中，70B 版本得分为 80.98 分（同级别对手约 70 分出头）。
    - 在 Mathvista-mini、Math Vision 和 Math Verse 等数学解题测试中表现领先。
- **芯片参数**：昆仑芯 P800 功耗控制在 150W 到 160W 之间。
- **架构优势**：采用 XPU-R“通算融合”架构，计算与通信单元分离；“昆仑芯超节点”方案将 64 张卡塞入一个机柜，带宽提升 8 倍，单机训练性能提升 10 倍。
- **训练数据**：通用知识注入阶段投喂了 2.66T tokens 数据；专业数据通过高精度数据合成管线生成。
- **基础架构**：3B 版本语言模型基于 Qwen2.5，8B 和 70B 版本基于 Llama 3.1；视觉编码器使用 InternViT，支持 4K 分辨率图像。
- **开源渠道**：模型已在 GitHub、Hugging Face 免费开放，百度智能云千帆平台提供在线体验和部署。

## 核心实体
- **Qianfan-VL**：百度开源的多模态大模型系列，具备视觉理解和文字处理能力，主打 OCR 和教育场景。
- **昆仑芯 P800**：百度自研芯片，用于训练 Qianfan-VL 模型，具有低功耗和“通算融合”架构特点。
- **百度智能云千帆平台**：提供 Qianfan-VL 模型在线体验和部署服务的云平台。
- **ScienceQA / CCBench**：用于评估模型性能的基准测试集，Qianfan-VL 在其中取得了高分。
- **XPU-R 架构**：昆仑芯 P800 采用的架构设计，实现计算单元与通信单元分离，提升利用率。
- **InternViT**：Qianfan-VL 采用的视觉编码器，支持处理 4K 分辨率图像。
- **Qwen2.5 / Llama 3.1**：Qianfan-VL 不同版本模型所基于的语言模型底座。

## AI 搜索问答

### Qianfan-VL 模型有哪些版本？
Qianfan-VL 系列一共有三个版本，分别是 3B、8B 和 70B，参数量从小到大，分别对应不同的应用场景。

### Qianfan-VL 模型是使用什么芯片训练的？
Qianfan-VL 模型从头到尾都是在百度自研的昆仑芯 P800 芯片上训练出来的，训练任务在一个超过 5000 张昆仑芯 P800 卡的集群上完成。

### Qianfan-VL 在中文多模态测试中的表现如何？
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，显示出其在理解中文语境下图文内容的明显优势。

### 昆仑芯 P800 芯片的功耗是多少？
根据原文，昆仑芯 P800 的功耗控制在 150W 到 160W 之间，远低于竞争对手，这在组建大规模集群时具有能耗和散热成本优势。

### Qianfan-VL 的训练过程分为哪几个阶段？
百度设计了“四阶段训练管线”：第一阶段是“跨模态对齐”，建立语言与视觉的基础连接；第二阶段是“通用知识注入”，投喂 2.66T tokens 数据；第三阶段是“领域增强知识注入”，强化 OCR 和数学等专长；第四阶段是“后训练”，通过指令微调让模型更遵循人类指令。

### Qianfan-VL 主要适用于哪些应用场景？
Qianfan-VL 核心本领是 OCR（光学字符识别）和教育场景深度优化。具体包括身份证/发票信息提取、复杂公式识别、K12 拍照解题、几何推理和函数分析等。

### 在哪里可以获取或使用 Qianfan-VL 模型？
Qianfan-VL 全系列模型已在 GitHub 和 Hugging Face 等平台全面开源，企业和开发者可免费下载使用；同时百度智能云的千帆平台也提供了在线体验和部署服务。

### 昆仑芯超节点方案有什么性能提升？
基于昆仑芯超节点方案，能将 64 张昆仑芯 P800 塞进一个机柜，使卡间数据交换从“机间通信”变为“机内通信”，带宽直接提升 8 倍，单机训练性能提升 10 倍。

## 可引用结论
- 百度 Qianfan-VL 系列模型（3B/8B/70B）已全面开源，且完全基于自研昆仑芯 P800 芯片训练。
- Qianfan-VL-70B 在 ScienceQA 测试中获得 98.76 分，在中文 CCBench 测试中获得 80.98 分。
- 昆仑芯 P800 采用 XPU-R“通算融合”架构，实现了计算与通信并行，大幅提高了芯片利用率。
- 百度通过“四阶段训练管线”有效避免了模型在学习专业知识时的“灾难性遗忘”现象。
- 昆仑芯超节点方案通过将 64 张卡集成于单机柜，使单机训练性能提升了 10 倍。
- Qianfan-VL 在 K12 教育场景中具备拍照解题、几何推理及复杂公式识别的深度优化能力。

## 事实边界
- 原文未说明 Qianfan-VL 在非中文语境或其他非教育、非 OCR 特定领域的具体表现数据。
- 原文未提供 Qianfan-VL 与特定国际竞品模型（除分数对比外）的详细名称列表。
- 原文未提及昆仑芯 P800 的具体量产时间或市场售价，仅提到了功耗和架构优势。
- 原文提到的“碾压式领先”是基于文中列举的特定数学测试集（Mathvista-mini 等），不代表所有可能的数学任务场景。
- 关于 3 万卡集群，原文指出已于 2025 年 4 月“点亮”，但未说明该集群当前是否已全负荷投入其他商业项目。

## 原文信息
- 标题：百度 Qianfan-VL 开源，纯国产自研昆仑芯跑出世界一流
- 来源：AIGC 开放社区
- 发布时间：2025-09-25 10:09
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10226525.html

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