文章作者：馬麓

窗外是2026年春節(jié)的煙火，但在國(guó)產(chǎn)大模型的算力網(wǎng)絡(luò)里，硝煙味卻比年味更濃。

大洋彼岸的AI巨頭們率先掀起迭代熱潮，戰(zhàn)事比國(guó)內(nèi)更早升溫，且動(dòng)作密集遠(yuǎn)超以往。北京時(shí)間2月6日凌晨，Anthropic與OpenAI幾乎同步推出基礎(chǔ)大模型新版本，形成正面交鋒——Anthropic發(fā)布Claude Opus 4.6，進(jìn)一步優(yōu)化復(fù)雜推理與多模態(tài)協(xié)同能力；OpenAI 則推出GPT-5.3-Codex，作為GPT-5.2的迭代升級(jí)款，聚焦編程與工程化核心場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)推理與編程能力的深度融合。

在2月12日，谷歌也緊隨其后官宣發(fā)力，對(duì)Gemini 3 Deep Think進(jìn)行重大升級(jí)，重點(diǎn)推出專(zhuān)門(mén)針對(duì)科學(xué)、研究與工程場(chǎng)景打造的「推理模式」，旨在推動(dòng)智能前沿發(fā)展。

不同于以往的分散迭代，此次海外三巨頭幾乎同步發(fā)力、各有側(cè)重，既延續(xù)了自身核心優(yōu)勢(shì)，也進(jìn)一步鞏固了硅谷在大模型技術(shù)與場(chǎng)景落地層面的主導(dǎo)地位。

視線轉(zhuǎn)回國(guó)內(nèi)，這個(gè)春節(jié)呈現(xiàn)出一種詭異的冰火兩重天。月之暗面、阿里云如急行軍，趕在節(jié)前密集發(fā)布了各項(xiàng)性能指標(biāo)對(duì)標(biāo)甚至超越GPT-5.2的旗艦?zāi)Ｐ?，試圖在 HLE(人類(lèi)最后考試)等榜單上搶占全球第一的認(rèn)知高地。

字節(jié)跳動(dòng)則宣布2月14日，正式推出豆包大模型系列重磅升級(jí)；另一邊，DeepSeek 的萬(wàn)億參數(shù)旗艦宣告推遲，而智譜GLM-5、MiniMax M2.2已搶先壓軸登場(chǎng)，讓春節(jié)AI戰(zhàn)局徹底白熱化。

這似乎折射出中國(guó)AI正在分化出兩條截然不同的路徑，是繼續(xù)在榜單上通過(guò)應(yīng)試技巧圍獵海外巨頭，還是在架構(gòu)重構(gòu)的深水區(qū)尋找真正的反身性機(jī)會(huì)？當(dāng)下，中國(guó)大模型正在經(jīng)歷一場(chǎng)追隨與自主創(chuàng)新的深刻轉(zhuǎn)型。

國(guó)產(chǎn)大模型的春節(jié)圍獵

如果說(shuō)2025年是中國(guó)大模型的百模大戰(zhàn)，那么2026年春節(jié)的這場(chǎng)戰(zhàn)役，已經(jīng)演變成了行業(yè)寡頭對(duì)技術(shù)定義權(quán)的爭(zhēng)奪，以及底層技術(shù)路線的劇烈分化。阿里云在1月26日率先打響了春節(jié)檔的第一槍。Qwen3-Max-Thinking 的發(fā)布，不僅是一款旗艦?zāi)Ｐ偷穆涞?，更是阿里試圖構(gòu)建AI時(shí)代安卓式開(kāi)源生態(tài)的宣言。

該模型在HLE評(píng)測(cè)中拿下 58.3 分，大幅超過(guò)GPT-5.2-Thinking(45.5 分)和Gemini 3 Pro(45.8 分)，千問(wèn)衍生模型數(shù)量已突破 20 萬(wàn)，累計(jì)下載量破 10 億，試圖用開(kāi)源筑起生態(tài)壁壘。

緊隨其后的月之暗面旗下Kimi則走了極致效率的極客路線，以 1% 資源換取極致效率，避開(kāi)參數(shù)堆疊競(jìng)賽，通過(guò)自研Muon優(yōu)化器專(zhuān)注辦公與代碼場(chǎng)景，其K2.5模型的Agent集群能力，可調(diào)度 100 個(gè)分身并行處理 1500 個(gè)步驟的復(fù)雜任務(wù)，走差異化競(jìng)爭(zhēng)路線。

字節(jié)跳動(dòng)2月14日宣布，豆包大模型正式進(jìn)入2.0階段。據(jù)介紹，豆包2.0系列包含Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型和Code模型：豆包2.0 Pro面向深度推理與長(zhǎng)鏈路任務(wù)執(zhí)行場(chǎng)景，全面對(duì)標(biāo)GPT 5.2與Gemini 3 Pro；2.0 Lite兼顧性能與成本，綜合能力超越上一代主力模型豆包1.8；2.0 Mini面向低時(shí)延、高并發(fā)與成本敏感場(chǎng)景；Code版(Doubao-Seed-2.0-Code)專(zhuān)為編程場(chǎng)景打造，與TRAE結(jié)合使用效果更佳。

音視頻創(chuàng)作模型Seedance 2.0升級(jí)全模態(tài)交互能力；圖像創(chuàng)作模型Seedream 5.0 Lite 以輕量化架構(gòu)兼顧效率與商業(yè)落地。

對(duì)此，杭州久痕科技、remio創(chuàng)始人汪源在采訪中也直言，豆包是國(guó)內(nèi)日常使用中更貼合本土需求的模型，在中國(guó)歷史、文化、影視娛樂(lè)，以及淘寶等本土電商場(chǎng)景上，憑借專(zhuān)屬訓(xùn)練數(shù)據(jù)表現(xiàn)優(yōu)于 GPT，能有效避免海外模型的常識(shí)性錯(cuò)誤，但從能力上限來(lái)看，與海外頂尖模型仍有明顯差距，而騰訊元寶發(fā)力較晚，當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)力相對(duì)較弱。原 OpenAI 核心成員姚舜禹加盟后，后續(xù)表現(xiàn)有望改觀，但仍需時(shí)間檢驗(yàn)。

上海人工智能實(shí)驗(yàn)室也在2月4日晚間重磅發(fā)布書(shū)生-S1-Pro——全球首個(gè)基于「通專(zhuān)融合」架構(gòu)的萬(wàn)億參數(shù)科學(xué)多模態(tài)大模型，僅激活 2% 參數(shù)即可應(yīng)對(duì)復(fù)雜科學(xué)任務(wù)，成為開(kāi)源社區(qū)的重要突破。

2月11-12日，智譜、MiniMax接連發(fā)布旗艦?zāi)Ｐ停瑥氐c(diǎn)燃春節(jié)檔收官戰(zhàn)局。智譜AI于2月11日正式推出GLM-5，此前該系列曾以匿名身份在海外權(quán)威榜單登頂，總參數(shù)達(dá) 744B，在編程評(píng)測(cè)中拿下開(kāi)源模型最高分，完成國(guó)產(chǎn)芯片全適配。

MiniMax則在2月12日發(fā)布M2.2，定位全球首個(gè)原生為智能體設(shè)計(jì)的生產(chǎn)級(jí)模型，SWE-Bench Verified 得分超越Claude Opus 4.6，成本僅為GPT-5的 1/20，以極致性?xún)r(jià)比切入企業(yè)級(jí)場(chǎng)景。

然而，在六大陣營(yíng)高歌猛進(jìn)的喧囂中，最引人注目的仍是DeepSeek的靜默。網(wǎng)傳其將推出 100 萬(wàn) Token 上下文新模型，但春節(jié)期間僅對(duì)V3系列小幅更新，萬(wàn)億參數(shù)旗艦因訓(xùn)練周期超期推遲。

據(jù)汪源回憶，去年DeepSeek上線時(shí)，曾是當(dāng)時(shí)國(guó)產(chǎn)模型與海外頂尖差距最小的選手。盡管就在這幾天，各大友商正通過(guò)春節(jié)檔的密集發(fā)布，極力修補(bǔ)過(guò)去一年被海外巨頭重新拉大的技術(shù)代差，但DeepSeek如今在萬(wàn)億旗艦上的推遲，依然殘酷地映射出了這道底層鴻溝的真實(shí)深度——當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)維度從千億參數(shù)的優(yōu)化，躍升至萬(wàn)億參數(shù)與原生思考的重構(gòu)時(shí)，即便是曾經(jīng)最出色的破局者，也不可避免地撞上了艱難的技術(shù)深水區(qū)。這無(wú)疑讓DeepSeek的下一步動(dòng)作，成了整場(chǎng)春節(jié)戰(zhàn)事中最大的懸念。”

從刷榜思維到原生思考的虛實(shí)博弈

國(guó)內(nèi)廠商密集發(fā)布新品，行業(yè)一度出現(xiàn)“從追趕到圍獵”的論調(diào)，但汪源則給出了更清醒的判斷，過(guò)去一年，國(guó)產(chǎn)大模型與 OpenAI、Anthropic、Google 三大海外巨頭的差距，其實(shí)是被拉大了。

他指出，海外以GPT-5.2為代表的頂尖模型，已經(jīng)完成了核心范式躍遷——不再?lài)?yán)格區(qū)分思考模式與非思考模式，而是將推理能力內(nèi)化為模型本能，且能精準(zhǔn)控制推理耗時(shí)，簡(jiǎn)單問(wèn)題快速響應(yīng)，復(fù)雜問(wèn)題的智能性遠(yuǎn)超當(dāng)前國(guó)產(chǎn)模型。

反觀國(guó)內(nèi)，現(xiàn)階段的大部分模型仍處于“顯性推理”的工程化探索期”。為了在邏輯難題上追趕頂尖水平，模型往往需要依賴(lài)極長(zhǎng)的思維鏈(CoT)來(lái)?yè)Q取準(zhǔn)確率。這種“用時(shí)間換分?jǐn)?shù)”的策略雖然能顯著提升榜單成績(jī)，但在實(shí)際應(yīng)用中，往往伴隨著更高的計(jì)算成本和等待時(shí)間，導(dǎo)致了高分榜單與流暢體驗(yàn)之間的一定錯(cuò)位。

汪源也直言，所謂“國(guó)產(chǎn)模型圍獵海外巨頭”的說(shuō)法言過(guò)其實(shí)，海外廠商早已聚焦資源打磨編程、實(shí)用工具等核心能力，而國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)若將大量資源投入到日常極少用到的博士級(jí)工科難題等榜單考點(diǎn)，必然會(huì)犧牲真實(shí)應(yīng)用能力，這也是中外模型體驗(yàn)差距的核心根源。

不過(guò)，這種技術(shù)層面的“錯(cuò)位”正隨著春節(jié)檔后半程的密集發(fā)布迎來(lái)快速修正。需要指出的是，汪源的上述觀察更多基于一月底前的行業(yè)切面。就在這幾天，隨著智譜 GLM-5、MiniMax M2.2 等壓軸旗艦?zāi)Ｐ偷恼浇桓叮瑯I(yè)內(nèi)引發(fā)了新一輪的實(shí)測(cè)熱議。從目前的行業(yè)反饋來(lái)看，最新一批的國(guó)產(chǎn)模型在推理響應(yīng)速度、代碼工程能力以及原生思考的流暢度上，已經(jīng)有了肉眼可見(jiàn)的明顯提升。

這表明，中國(guó)AI廠商并未陷入單一“刷榜”的迷思，而是正以極快的迭代速度打磨實(shí)際應(yīng)用能力，努力填平“跑分”與“體感”之間的體驗(yàn)鴻溝。盡管技術(shù)范式上的代差依然存在，但這幾天的密集突破證明，中國(guó)大模型正在以驚人的韌性縮短這一距離。

智能體集群與本地大腦的突圍

當(dāng)單純的模型參數(shù)比拼進(jìn)入邊際效應(yīng)遞減的瓶頸期，2026 年全球大模型的競(jìng)爭(zhēng)重心，已經(jīng)不可避免地向智能體(Agent)與上下文工程(Context Engineering)轉(zhuǎn)移。這不僅是技術(shù)的演進(jìn)，更是大模型從云端玩具走向生產(chǎn)力工具的必經(jīng)之路。

Kimi的Agent集群、MiniMax與智譜的企業(yè)級(jí)智能體模型，都是這一趨勢(shì)的印證。但汪源指出，當(dāng)前智能體仍面臨兩大核心瓶頸：一是上下文記憶缺失，多輪對(duì)話后極易“失憶”；二是視覺(jué)能力不足，對(duì)圖像布局與精度的理解偏差，制約了AI操作軟件完成復(fù)雜任務(wù)的能力。這也正是行業(yè)下一步的核心攻堅(jiān)方向。

而汪源所打造的remio，雖然主攻歐美市場(chǎng)，但其技術(shù)哲學(xué)代表了中國(guó)開(kāi)發(fā)者在應(yīng)用層的另一種差異化突圍：其核心壁壘并非簡(jiǎn)單的模型聚合，而是上下文工程+本地預(yù)處理，洞察到個(gè)人PC日常利用率較低的現(xiàn)狀，通過(guò)盤(pán)活龐大的閑置算力，提前對(duì)本地郵件、文檔解析索引，打造用戶(hù)的「本地 Google」，在調(diào)用大模型時(shí)瞬間匹配歷史信息，從根源解決智能體失憶問(wèn)題。

這種「本地預(yù)處理 + 云端強(qiáng)模型」的混合架構(gòu)，被視為應(yīng)用層產(chǎn)品在巨頭壟斷的純?cè)贫朔?wù)之外，建立獨(dú)立護(hù)城河的關(guān)鍵路徑。而在同一賽道上，DeepSeek 網(wǎng)傳的 100 萬(wàn) Token 上下文新模型，則是從模型底層試圖解決這一難題。兩者殊途同歸，都指向了同一個(gè)未來(lái)——讓AI擁有較長(zhǎng)的記憶。

對(duì)于中國(guó)AI的未來(lái)，汪源持長(zhǎng)期樂(lè)觀態(tài)度。在他看來(lái)，中國(guó)完全有機(jī)會(huì)在 1-2 年內(nèi)追平全球頂尖水平，兩大長(zhǎng)期優(yōu)勢(shì)不可替代——一是人才，雖然全球頂尖科研人才仍以美國(guó)為主導(dǎo)，但他指出大模型領(lǐng)域的核心主力不乏華人，中國(guó)在工程化人才儲(chǔ)備上具備深厚底蘊(yùn)，追趕勢(shì)能強(qiáng)勁；二是基礎(chǔ)設(shè)施，中國(guó)的電力供給、未來(lái)國(guó)產(chǎn)GPU的低成本優(yōu)勢(shì)，會(huì)在 5 年內(nèi)逐步釋放，為長(zhǎng)期追趕提供物理底氣。

2026 年的春節(jié)，或許正是中國(guó)AI從刷榜的應(yīng)試迷思中醒來(lái)，走向技術(shù)深水區(qū)與產(chǎn)業(yè)實(shí)戰(zhàn)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。無(wú)論是阿里構(gòu)建的開(kāi)源生態(tài)、Kimi 探索的集群智能、豆包的本土多模態(tài)升級(jí)、智譜與MiniMax的工程化突破，還是DeepSeek正在醞釀的底層架構(gòu)重構(gòu)，都在證明一件事：真正的圍獵不是榜單分?jǐn)?shù)的暫時(shí)超越，而是當(dāng)AI像水和電一樣融入每一臺(tái)終端、每一個(gè)產(chǎn)業(yè)工作流時(shí)，誰(shuí)能掌握那個(gè)不可替代的技術(shù)與生態(tài)開(kāi)關(guān)。