百度于 5 月 9 日发布了文心大模型 5.1，这款新一代基础大模型的核心卖点不是能力暴涨，而是以极低的成本实现了接近一线闭源模型的性能。

文心 5.1 采用了百度自主研发的 " 多维弹性预训练 " 技术，这套技术的本质是 " 一次训练，生成多种规模模型 "。

传统方法需要为不同规模的模型分别进行预训练，而文心 5.0 在单次训练中通过动态采样，同时优化大量不同参数规模的子模型，构建出一个 " 子模型矩阵 "。

文心 5.1 从该矩阵中提取最优子网络，继承了 5.0 的知识储备，同时将总参数量压缩至约三分之一，激活参数量压缩至约二分之一，预训练成本仅为业界同规模模型的约 6%。

成本大幅压降的背后是百度在工程层面的取舍，大模型的竞争正在从纯粹的参数竞赛转向效率竞赛。文心 5.1 的路线选择很明确，不再追求更大的参数量，而是在保持性能的前提下把训练成本打下来。

这种思路与 DeepSeek 此前的策略有相似之处，后者同样以高性价比模型在业内引发关注。

在能力表现上，文心 5.1 在多个基准测试中拿出了可量化的成绩。据百度公布的数据，其 Agent 能力在评估任务中超越了 DeepSeek-V4-Pro；创意写作能力接近 Gemini 3.1 Pro；推理能力在 AIME26 数学评测中得分 99.6，仅次于 Gemini 3.1 Pro。

在 LMArena 搜索榜上，文心 5.1 以 1223 分位列国内第一、全球第四，是该榜单中唯一上榜的国产模型。

搜索能力是文心 5.1 另一个被强调的差异化方向。所谓搜索能力，指的是模型对多源信息的快速检索、整合与生成能力，能够输出更具一致性和可靠性的回答。

百度将其定位于内容创作、智能助手、企业知识管理和 Agent 应用等场景，意在把大模型真正变成信息整合与处理的中枢，而非仅仅是对话工具。

目前文心 5.1 已在百度千帆模型广场和文心一言官网同步上线，面向企业用户与开发者开放。API 定价方面，按量后付费模式下输入 0.004 元 / 千 tokens、输出 0.018 元 / 千 tokens。

更值得关注的是，5 月 13 日至 14 日的 Create2026 百度 AI 开发者大会上，百度还将进一步透传文心大模型在产业应用方面的进展。

在整个国产大模型赛道加速分化的背景下，文心 5.1 的发布只是常态竞争的一个缩影。仅今年 4 月，阿里通义实验室就连续发布了多款模型，包括全模态交互模型 Qwen3.5-Omni、图像生成模型 Wan2.7-Image 和千问系列 Qwen3.6-Plus。

字节跳动的豆包则在 5 月初推出了分层订阅付费服务，月费从免费到 500 元人民币不等，开始在商业化路径上迈出关键一步。

而搅动市场的 DeepSeek R2 虽然一度被传将提前发布，但截至目前官方尚未确认具体时间表，这家以极致性价比著称的公司下一步会拿出什么，仍然是行业最大的悬念之一。

当成本不再是门槛，大模型的竞争会走向哪里？搜索场景会成为百度手里的那枚关键棋子吗？这些问题的答案，可能要等到下半年各家的真实落地数据出来才能看清。

一个更根本的追问也随之浮现，如果预训练成本可以压到这种程度，大模型的门槛到底还有多高？