春節(jié)前夕，中國人工智能領(lǐng)域迎來新一輪技術(shù)競賽，多家科技企業(yè)密集發(fā)布大模型升級成果，行業(yè)焦點從單純的技術(shù)參數(shù)比拼轉(zhuǎn)向場景落地能力。DeepSeek、字節(jié)跳動、阿里、MiniMax等企業(yè)相繼推出新產(chǎn)品，試圖在模型工程化與業(yè)務(wù)閉環(huán)層面建立競爭優(yōu)勢，標(biāo)志著大模型競爭進(jìn)入“下半場”。

DeepSeek計劃于2月中旬發(fā)布新一代旗艦?zāi)Ｐ蚔4，重點強化編程與復(fù)雜推理能力。該模型的技術(shù)路徑已通過三篇論文逐步披露：1月提出的mHC網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)通過“加權(quán)平均”機制優(yōu)化信息流動，使模型訓(xùn)練收斂速度提升近兩倍；隨后發(fā)布的Engram條件記憶模塊采用稀疏查找技術(shù)，有望降低推理成本并擴(kuò)展知識庫容量；最新論文則提出視覺壓縮文本輸入方法，將上下文窗口擴(kuò)展至百萬token級別。這些創(chuàng)新均指向效率提升與成本壓縮，中原證券分析認(rèn)為，新模型可能緩解國內(nèi)算力緊張局面。

行業(yè)動態(tài)顯示，技術(shù)發(fā)布節(jié)奏與市場情緒形成共振。2月11日至12日，智譜GLM-5、MiniMax M2.5接連上線，字節(jié)跳動同步推出工業(yè)級視頻模型Seedance 2.0。阿里也選擇在春節(jié)前后發(fā)布Qwen 3.5，形成集體亮相態(tài)勢。沙利文中國合伙人崔楠指出，當(dāng)前企業(yè)更關(guān)注任務(wù)成功率、系統(tǒng)穩(wěn)定性及成本可控性，技術(shù)儲備與創(chuàng)新動能仍支持中國廠商定義新標(biāo)桿。

工程化能力成為競爭新維度。IDC中國研究經(jīng)理孫振亞觀察到，主流模型在通用能力上已趨同，差異更多體現(xiàn)在工作流編排、數(shù)據(jù)接入等工程體系。OpenClaw的爆紅印證了這一趨勢——這款奧地利工程師開發(fā)的本地Agent可自主修改代碼、管理賬號、完成采購，被國聯(lián)民生證券視為“數(shù)字雇員”的典型。其核心突破在于打通生態(tài)壁壘，賦予AI足夠系統(tǒng)權(quán)限，使模型從“建議者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皥?zhí)行者”。

視頻生成領(lǐng)域同樣呈現(xiàn)類似轉(zhuǎn)向。Seedance 2.0被《黑神話：悟空》制作人馮驥譽為“AIGC童年時代的終結(jié)者”，該模型通過雙分支擴(kuò)散變換器架構(gòu)，解決了多鏡頭一致性、物理邏輯自洽等工業(yè)級難題。其宣稱可60秒內(nèi)生成帶原生音頻的2K視頻，重點強化自動分鏡、音畫同步等功能，試圖將視頻生成從“創(chuàng)意展示”推向“可交付生產(chǎn)”。

競爭標(biāo)準(zhǔn)隨能力邊界擴(kuò)展而升級。崔楠強調(diào)，未來勝負(fù)手在于規(guī)模化執(zhí)行能力——能否在特定場景實現(xiàn)高成功率、低成本的快速復(fù)制。孫振亞進(jìn)一步指出，模型正退化為能力底座，真正的壁壘在于將推理能力與業(yè)務(wù)知識、工具生態(tài)深度融合。這種轉(zhuǎn)變已體現(xiàn)在企業(yè)動態(tài)中：無論是OpenClaw的跨平臺調(diào)度，還是Seedance 2.0的多鏡頭敘事控制，均體現(xiàn)對“結(jié)果負(fù)責(zé)”的產(chǎn)品思維。

算力成本與工程復(fù)雜度的雙重壓力，正在重塑行業(yè)格局。浙商證券分析Engram技術(shù)時提到，存算分離架構(gòu)可能帶來推理成本指數(shù)級下降；而OpenClaw的本地化部署方案，則繞過了云端算力限制。這些探索暗示，下一代競爭將圍繞“高效執(zhí)行”展開，技術(shù)路徑的選擇可能比參數(shù)規(guī)模更具決定性。