春節前夕，中國人工智能領域迎來新一輪技術競賽，多家科技企業密集發布大模型升級成果，行業焦點從單純的技術參數比拼轉向場景落地能力。DeepSeek、字節跳動、阿里、MiniMax等企業相繼推出新產品，試圖在模型工程化與業務閉環層面建立競爭優勢，標志著大模型競爭進入“下半場”。
DeepSeek計劃于2月中旬發布新一代旗艦模型V4，重點強化編程與復雜推理能力。該模型的技術路徑已通過三篇論文逐步披露：1月提出的mHC網絡架構通過“加權平均”機制優化信息流動，使模型訓練收斂速度提升近兩倍；隨后發布的Engram條件記憶模塊采用稀疏查找技術，有望降低推理成本并擴展知識庫容量；最新論文則提出視覺壓縮文本輸入方法，將上下文窗口擴展至百萬token級別。這些創新均指向效率提升與成本壓縮，中原證券分析認為，新模型可能緩解國內算力緊張局面。
行業動態顯示，技術發布節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，字節跳動同步推出工業級視頻模型Seedance 2.0。阿里也選擇在春節前后發布Qwen 3.5，形成集體亮相態勢。沙利文中國合伙人崔楠指出，當前企業更關注任務成功率、系統穩定性及成本可控性，技術儲備與創新動能仍支持中國廠商定義新標桿。
工程化能力成為競爭新維度。IDC中國研究經理孫振亞觀察到，主流模型在通用能力上已趨同，差異更多體現在工作流編排、數據接入等工程體系。OpenClaw的爆紅印證了這一趨勢——這款奧地利工程師開發的本地Agent可自主修改代碼、管理賬號、完成采購，被國聯民生證券視為“數字雇員”的典型。其核心突破在于打通生態壁壘，賦予AI足夠系統權限，使模型從“建議者”轉變為“執行者”。
視頻生成領域同樣呈現類似轉向。Seedance 2.0被《黑神話：悟空》制作人馮驥譽為“AIGC童年時代的終結者”，該模型通過雙分支擴散變換器架構，解決了多鏡頭一致性、物理邏輯自洽等工業級難題。其宣稱可60秒內生成帶原生音頻的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“創意展示”推向“可交付生產”。
競爭標準隨能力邊界擴展而升級。崔楠強調，未來勝負手在于規模化執行能力——能否在特定場景實現高成功率、低成本的快速復制。孫振亞進一步指出，模型正退化為能力底座，真正的壁壘在于將推理能力與業務知識、工具生態深度融合。這種轉變已體現在企業動態中：無論是OpenClaw的跨平臺調度，還是Seedance 2.0的多鏡頭敘事控制，均體現對“結果負責”的產品思維。
算力成本與工程復雜度的雙重壓力，正在重塑行業格局。浙商證券分析Engram技術時提到，存算分離架構可能帶來推理成本指數級下降；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“高效執行”展開，技術路徑的選擇可能比參數規模更具決定性。
