隨着高考臨近，多家國內主流AI平臺如字節豆包、騰訊元寶、百度文心和科大訊飛回應“高考期間禁用AI工具”傳聞。爲維護考試公平，這些平臺將在考試期間限制或暫停拍題識圖、試題解答等搜題與答疑服務。此舉旨在防止作弊行爲，保障高考公正性，引發廣泛關注。
百度地圖與公安部、交通運輸部、中國氣象局三大國家級機構簽約，接入核心數據，打造全天候公路安全防護網。合作實現官方數據與導航平臺深度打通，涵蓋封路信息、分鐘級天氣及路網動態，提升出行安全與效率。
百度2026年Q1財報顯示，總營收321億元，一般性業務收入260億元，同比增長2%。AI業務收入136億元，佔一般性業務比例首次突破52%，成爲核心增長引擎。高管在業績會上討論了大模型迭代、算力佈局及商業化路徑。
百度發佈2026年第一季度財報，總營收321億元，一般性業務收入260億元，同比增長2%，超預期。AI業務增長強勁，AI雲收入88億元，同比增79%，GPU雲收入暴增184%。百度智能雲升級爲面向大規模智能體應用的全棧AI雲，強化從底層算力到智能體應用的能力。
百度開發的 AI 智能搜索產品，提供個性化回答。
幫助開發者在百度生態獲得精準搜索分發流量。
百度推出的無代碼工具，通過自然語言即可生成應用，讓每個人具備程序員能力
智能搜索平臺，集成多種AI服務
Google
$0.49
輸入tokens/百萬
$2.1
輸出tokens/百萬
1k
上下文長度
Xai
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$3.5
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Openai
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Alibaba
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Baidu
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Tencent
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$4
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Anthropic
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$1.8
$5.4
16
$21
cyankiwi
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking AWQ - INT8是基於百度ERNIE-4.5架構的多模態大語言模型，通過AWQ量化技術實現8位精度，在保持高性能的同時大幅降低內存需求。該模型在視覺推理、STEM問題解決、圖像分析等方面表現出色，具備強大的多模態理解和推理能力。
wekW
本模型是百度ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking模型的GGUF量化版本，採用Q8_0量化格式，通過llama.cpp工具轉換而成，支持在兼容GGUF格式的推理框架中使用。
nightmedia
這是百度ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking模型的MLX格式轉換版本，使用mlx-lm 0.27.1工具轉換，專為Apple Silicon設備優化，支持高效推理。
lmstudio-community
基於百度ERNIE-4.5-21B-A3B模型的社區版本，採用MLX實現8位量化優化，專門針對蘋果芯片設備進行性能優化，適用於文本生成任務。
百度ERNIE-4.5-21B-A3B是基於ERNIE-4.5-21B-A3B-PT基礎模型的社區版本，採用MLX進行6位量化，專門為蘋果芯片優化。該模型在LM Studio社區模型亮點計劃中展示，具有高效的推理性能和良好的兼容性。
ERNIE-4.5-21B-A3B是百度開發的大語言模型，經過LM Studio團隊的MLX 4位量化優化，專門針對蘋果芯片進行了優化。該模型具有210億參數，支持中文和英文，採用Apache-2.0開源許可證。
mlx-community
ERNIE-4.5-21B-A3B-PT-8bit 是百度 ERNIE-4.5-21B-A3B-PT 模型的 8 位量化版本，轉換為 MLX 格式，適用於蘋果芯片設備。
ERNIE-4.5-0.3B-PT-bf16 是由百度開發的 ERNIE 系列模型的一個版本，參數規模為 0.3B，使用 bf16 精度進行訓練。
bartowski
百度ERNIE-4.5-21B-A3B-PT模型的量化版本，通過llama.cpp進行量化處理，提升在不同硬件環境下的運行效率和性能。
基於百度ERNIE-4.5-0.3B-PT模型的量化版本，通過llama.cpp工具進行優化，減少模型大小並提升運行效率。
百度ERNIE 4.5 0.3B是基於Transformer架構的雙語文本生成模型，在通用語言理解和生成任務上表現優異，支持中英雙語處理，上下文長度達128k token。
wqerrewetw
該模型是百度ERNIE-4.5-0.3B-PT的GGUF格式轉換版本，支持中英文文本生成任務。
MoritzLaurer
這是一款支持100種語言的多語言模型，專為自然語言推理(NLI)和零樣本分類任務設計，基於百度ERNIE-M架構，在XNLI和MNLI數據集上微調。
nghuyong
ERNIE 3.0是一個面向語言理解與生成的大規模知識增強預訓練模型，由百度開發。
ERNIE 3.0是百度推出的面向語言理解與生成的大規模知識增強預訓練模型，micro-zh是其小型中文版本。
ERNIE 3.0 是一個面向語言理解與生成的大規模知識增強預訓練模型，由百度開發。
ERNIE 3.0是一個面向中文語言理解與生成的大規模知識增強預訓練模型，由百度研究院開發。
Yaxin
SKEP（情感知識增強預訓練模型）由百度於2020年提出，專為情感分析任務設計。該模型通過情感掩碼技術和三項情感預訓練目標，融合了多類型知識進行預訓練。
DMetaSoul
基於bert-base-chinese的BERT模型，在百度知道問題匹配數據集上訓練優化，適用於開放領域的問題匹配場景。
ERNIE（通過知識整合增強表徵）是百度於2019年提出的中文語言模型，通過知識掩碼策略增強語言表徵學習。
百度地圖MCP Server是國內首個兼容MCP協議的地圖服務，提供地理編碼、路線規劃等10個標準化API接口，支持Python和Typescript快速接入，賦能智能體實現地圖相關功能。
百度智能雲曦靈數字人開放平臺提供基於MCP協議的13個API接口，支持數字人視頻生成、音色克隆等功能，兼容多種MCP代理助手快速接入。
百度雲向量數據庫MCP Server是一個提供對百度雲向量數據庫功能訪問的服務器，支持與多種大語言模型應用程序配合使用。
百度搜索MCP服務器是一個提供百度搜索能力的模型上下文協議服務，包含網頁內容抓取和解析功能，專為大型語言模型優化輸出。
基於百度文心API的智能搜索MCP服務器實現
MCP-Baike-Render是一個用於訪問和渲染百度百科內容的MCP服務器，提供數據獲取和內容分析功能。
AppBuilder-SDK是百度智能雲千帆平臺提供的AI原生應用開發工具包，支持模型調用、組件編排和監控部署。
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