11月12日消息，在百度世界2026主论坛上，百度应用模型研发部负责人贾磊正式发布两款文心应用模型，分别为文心闪电深度思考模型和文心一镜微表情大模型。
两款模型同步上线百度智能云千帆平台，面向企业客户及合作伙伴开放API服务，进一步拓展百度在AI推理和视频生成领域的应用布局。
其中，文心闪电深度思考模型最初是为百度搜索业务研发的。随着搜索产品逐渐从传统信息检索向智能问答、智能体和复杂任务执行转变，模型不仅需要理解用户需求、完成复杂推理，还要具备工具调用能力，同时满足海量用户对响应速度的要求。
为解决推理效果与计算成本之间的矛盾，百度对传统Transformer架构进行了创新，推出基于反馈式KV压缩的稀疏注意力技术BSA（Baidu Sparse Attention）。
据介绍，BSA能够在模型解码过程中，根据历史输出和当前状态，对历史记忆信息KV进行反馈式压缩，在保证模型效果的同时，减少历史信息存储所需的计算资源和成本。
该技术还具有较强的适配能力，可以与DSA、HCA等高压缩自注意力机制兼容，适用于不同结构的大模型。
除了底层架构创新，百度还提出快慢思考协同的Looping方案。其中，快思考模型负责响应实际业务请求，慢思考模型则作为判定模型持续提供反馈，对快思考模型进行优化。
文心闪电深度思考模型支持思考和非思考两种模式，除了百度搜索场景，还覆盖编程、逻辑推理、智能体和文本处理等任务。
在推理效率方面，借助BSA注意力机制以及与昆仑芯的协同优化，该模型可以在昆仑芯上实现单机八卡高速推理。官方披露的数据还显示，其模型ROI较同类芯片提升50%，推理引擎成本降低30%以上。
另一款文心一镜微表情大模型，则瞄准AI视频创作中的情感表达难题。
传统AI视频生成虽然能够完成画面和人物动作的生成，但在细腻表情、情绪变化以及长语音配音方面，仍然存在一定局限。针对这些问题，文心一镜采用文本、视觉、语音三态一体建模，支持最长4000字的文本驱动。
模型构建了覆盖6大维度、200个子维度的细粒度描述体系，能够理解文本中的复杂情感信息，并将其转化为人物面部表情、肢体动作和情绪变化，让AI生成角色的表演更加自然。
在声音生成方面，文心一镜还推出篇章级配音技术。不同于传统方式将视频拆分成约30秒的片段分别生成音频，再进行后期拼接，该技术能够根据完整剧本进行整体配音，理解语言情绪和篇章节奏，实现声音一次生成、音色统一和节奏连贯。
官方表示，文心一镜在播客、短漫剧等场景具备较强的情感表现力，视频生成成本较业界降低50%，并支持分钟级视频生产。其中，极速版本可以实现1:1实时生成，即生成1分钟的视频内容仅需约1分钟。
文心闪电深度思考模型API链接：
https://console.bce.baidu.com/qianfan/modelcenter/model/buildIn/detail/am-d6cbba06f442
文心一镜微表情大模型API链接：
https://console.bce.baidu.com/qianfan/modelcenter/model/buildIn/detail/am-ca2424e44df9
