字节三模齐发，大模型春节“赛马”提前开跑

字母榜01-30

时隔一年，2026年大模型行业“春节档”又要来了。近期的外媒报道显示，这场春节档竞争即将在2月进入白热化。字节跳动计划在下个月推出三款全新的 AI 模型，分别为豆包 2.0（新一代旗舰大语言模型）、Seedream 5.0（图像生成模型）以及 SeedDance 2.0（视频生成模型）。另一方面，阿里同样计划在春节假期期间发布新一代旗舰 AI 模型Qwen 3.5。据悉，该模型在数学推理和代码能力...

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V4，预计将于马年春节前后发布。该模型内部测试显示，其在代码生成和长上下文处理能力上优于现有主流大模型，成为业内密切关注的焦点之一。所以，这个春节档，友商们面对春节档的热情也就不难理解了。这个马年春节，AI行业注定会上演一场“万马奔腾”。01榜单之外，实际场景很重要过去的一周内，春节来临前的“模型上新”正在演变成一场声量竞赛。DeepSeek开源OCR2、Kimi发布并开源K2.5、阿里发布Qwen3-Max-Thinking，中国模型海内外AI产品热点中三度“同框”，业内对于大模型“下饺子”的讨论氛围也不断升温。近日，阿里千问发布了Qwen3-Max-Thinking推理模型，加入了今年的春节档“模型赛马”。从时间点上看，这一发布落在春节档窗口期，与近期阿里在AI方向上的一系列动作形成呼应。阿里方面披露的信息显示，该模型总参数超万亿、预训练数据量达36Ttokens，在19项基准测试中展现出与GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5和Gemini3Pro等顶尖闭源模型相当甚至更优的性能。与此前围绕参数规模或榜单名次的发布不同，这一代模型的技术取向并未继续拉大参数差距，而是将重心放在推理稳定性与工具使用能力上。阿里云官方博客显示，Qwen3-Max-Thinking的核心亮点集中在两个方面。第一个是自适应工具调用能力，模型可以在对话过程中自主决定是否调用搜索引擎、记忆工具或代码解释器。这种设计的直接效果，是减少不必要的工具调用，让模型在需要实时信息时触发搜索，在需要计算验证时调用代码解释器，从而降低幻觉概率，也让交互路径更短、更可控。第二项创新是测试时扩展技术。这个技术的核心思路是让模型在推理过程中进行多轮自我反思。但与简单增加并行推理路径不同，Qwen3-Max-Thinking采用了一种“经验累积”机制，在多轮推理中提取已有结论，将算力集中在尚不确定的环节上，以提升整体推理效率。从公开数据来看，这种取向并非追求单点最优。在部分知识类基准中，Qwen3-Max-Thinking模型成绩存在差异：例如在C-Eval上略高于Gemini3Pro，而在MMLU-Redux上并未全面领先。换言之，Qwen这一次主打的是降低交互的复杂度，让模型更接近一个“能直接办事”的接口，这也点出了2026年春节档模型赛马的一个重要主题：推理效率和可控性。从行业层面看，这一取向并非个例。几周前，腾讯CEO、首席AI科学家姚顺雨在AGI-Next峰会上公开表示，希望中国AI能逐步走出榜单束缚，把注意力更多放在长期正确的方向上。近期的多款模型更新，也验证了这一变化正在发生。另一方面，Qwen3-Max-Thinking的发布时间，也处在一个相对敏感的节点。此前，曾有报道传出，阿里和千问在央视2026春晚的竞争中不敌字节的豆包，而近期，腾讯元宝等原生C端AI产品也相继发力，借助红包和互动玩法快速放大存在感。AI应用层面的“春节团战”，反过来放大了模型侧更新的必要性。在超级入口资源有限的前提下，通过模型发布进入讨论中心，是一种合理甚至必然的选择。这一判断，也与阿里近期的产品调整相呼应。去年11月，“通义”App更名为“千问”，并成立C端事业群，整合夸克、UC、AI硬件等业务线，明确将其定位为面向普通用户的AI助手产品。在1月中旬的千问发布会上，阿里集团副总裁吴嘉现场演示了用千问完成点奶茶的操作，强调通过生态协同，让AI能够完成具体事务。但想要支撑更复杂、跨系统的任务，新一代推理模型自然成为底层能力的关键。当用户询问“附近哪里有好吃的川菜”时，他们期待的已不只是搜索结果列表，而是基于实时信息、个人偏好和地理位置的直接推荐与预订。也正是在这一由DeepSeek带动的声量窗口下，不只是阿里，更多厂商选择在春节前集中出牌。模型赛马，正在演变为一场多路并进的集体跃进。02赛道不止一条，最终要看模型和产品的协同几乎在同一时间，百度和月之暗面也推进了各自的模型迭代，但这两家公司展示了不同的侧重点。一周前，百度正式发布了文心5.0，这是一款参数规模达到2.4万亿的全模态模型，支持文本、图像、音频和视频等多种输入形式。官方介绍显示，该模型采用原生全模态统一建模技术，可处理文本、图像、音频、视频等多种输入形式，并已在多款百度产品中上线体验。大而全，这是文心5.0给人的第一印象，该模型在2024年11月首次对外预览，随后在LMArena排行榜上排名快速上升，目前登顶国内模型榜首。与模型指标相配合的是百度的分发基础。公开信息显示，百度旗下的文心助手月活跃用户已突破2亿，而文心5.0可通过百度千帆平台、文心一言官网、文心助手等多端调用。显然，在缺少豆包/千问这样的头部原生AI产品的情况下，百度更倾向于在其既有的搜索与产品入口上强化能力，借助大流量入口让新模型能力更快被用户感知，以巩固自身“大模型第一梯队”的地位。所以，想要全面在C端产品赋能，就必须走能力覆盖没有短板的全模态路线。与之形成对照的，是刚完成新一轮融资的月之暗面。月之暗面在春节前发布了KimiK2.5，这是一款在K2基础上持续预训练的原生多模态模型，使用了约15T的混合视觉与文本token。相比参数规模，Kimi更强调结构与执行方式的变化。K2.5提出的Agent Swarm范式，是这次更新的核心。模型可以根据任务复杂度，自主组织多达100个子Agent并行执行，减少任务编排和等待时间。官方给出的内部评估显示，在复杂任务中，端到端运行时间可缩短约80%。围绕这一能力，月之暗面同步推出了Kimi Code和Office Agent等产品形态。前者强调与IDE的集成，后者聚焦办公场景中的文档生成与整理。这些产品并不试图覆盖所有需求，而是集中在“写代码”“做文档”等结果明确的任务上。以Office Agent为例，只要用户说人话提需求，它直接给你出Word/Excel/PPT/PDF成品，并且生成的内容是非常专业的，用户也不再需要为排版、美化这些事情担心，可以说是打工人的救星了。不过，OfficeAgent只能停留在微软Office可以实现的范围内，无法像部分通用Agent那样操作更复杂的文件或系统。从行业角度看，Kimi的路径通过模型结构和产品形态的差异，去吸引开发者和重度用户的注意力。另一边，DeepSeek在传说中的V4大招之前，也在模型应用侧有了新产出。作为开源OCR/视觉理解模型，DeepSeek-OCR2可以用于文档抽取、表格识别、票据与截图理解等场景的对照测试。OCR2在论文中强调通过DeepEncoderV2的“VisualCausalFlow”能力，根据文档语义动态重排视觉token，更贴近多栏、表格与公式的阅读逻辑。不过相比起传说中的V4，OCR2还只是DeepSeek在春节档的前菜。横向比较目前发布的几个模型不难发现，尽管在声量上形成了竞争态势，但不同公司的“最优策略”并不统一，而是取决于它们手中已有的筹码。从行业视角看，2026年春节档的模型赛马，已经很难再用“谁的模型更强”来简单概括。模型更新正在与入口条件、产品形态和传播效率深度绑定。而对于传说中的DeepSeekV4而言，这意味着想要再现去年的光辉时刻，似乎将会遇到更多的挑战。03Coding能力是关键，但不是全部纵观最近一段时间的通用模型发展方向，行业的关注点正在向一个关键指标上收敛——编程能力。这一风向的转变，一方面来自AI大厂的内部业务需求，同时也是因为大洋彼岸的同行在过去一年中持续地“上强度”。2025年，Anthropic发布ClaudeOpus4.5，其在SWE-benchVerified测试中取得80.9%的成绩，成为首个突破80%门槛的模型。Anthropic随后强调，该成绩超过了其内部工程招聘考试中所有人类候选者的表现。不到一个月后，OpenAI跟进发布GPT-5.2 Codex，在同一测试中取得80.0%的成绩，与Claude Opus4.5基本持平。至此，头部模型在编程基准上的竞争，正式进入了白热化阶段。从应用角度分析，大厂愿意集中投入编程能力，是因为这是当前商业价值最清晰、付费意愿最强、反馈最快的应用场景。无论是Copilot、CodeInterpreter还是各类Agent工具，编程都是最早跑通商业闭环的领域。更重要的是，在行业内部，编程能力被视为推理能力的代理指标。代码生成需要模型理解需求、设计结构、处理边界条件，并在出错时进行调试与修正。这是一整套多步骤、强约束的推理过程。正因为如此，一个在编程任务中表现稳定的模型，往往也能在其他复杂推理任务中维持质量。SWE-bench这类测试，逐渐从“程序员专用榜单”，演变为衡量模型综合推理能力的关键窗口。所以，当DeepSeekV4传出其在编程相关任务上的表现超过现有主流模型，包括Claude与GPT系列时，2026大模型春节档引发的关注，被抬到了一个新的高度——甚至不亚于2025年初的场景。据了解，V4的突破并不仅体现在得分本身，还包括对超长代码提示词的解析能力，以及在整个训练流程中维持稳定数据模式理解的能力。结合去年的R1来看，外界关注的核心并不是它是否全面领先，而是：在相对有限的训练成本下，模型表现接近甚至逼近国际顶尖水平。V4再次选择春节档，被业内视为一次高度自觉的策略延续——用硬核技术进展，在同一时间窗口内对标全球最强模型，直接争夺开发者与技术社区的注意力。不过，强调Coding能力的这个特征，却在今年的春节档竞争中形成了一种微妙的张力。一方面，编程能力是当前模型竞争的“硬指标”；另一方面，编程并不天然适合在春节档展示。与点餐、搜索、生成图片不同，写代码往往需要上下文、时间和专业背景，传播效率并不高。所以，承载着V4的DeepSeek App，会不会春节档进行产品策略的迭代，同样值得关注。事实上，随着AI产品在C端全面加速，伴随着元宝等App的红包雨，AI春节档已经不仅仅是要在业内赢得声量，春节期间产品的“可展示性”异常重要。用户需要能够快速看到产品的价值，最好是能够在几分钟内完成一个让人印象深刻的任务。比如千问“点杯奶茶”演示的例子，就直观地展示了模型的能力，用户可以立即理解这个功能的价值。相比之下，那些需要长时间使用才能体会到价值的功能，在春节档的传播中就会处于劣势，尤其是像编程这样的能力，在做大声量的环节并不占优势。也就是说，和2025春节档相比，想要单凭技术迭代，在如今的AI应用市场赢得用户声量并非易事。大厂相继下场卷AI应用的2026年，模型需要配合产品逻辑进行优化，谁能先呈现出可以被用户快速接受、快速理解的能力，就有望在今年的春节档AI赛马中脱颖而出。考虑到当前业内的关注度，深度求索和梁文锋，仍然有可能凭借DeepSeekV4再复刻一次“DeepSeek时刻”。只不过，如今的春节档“AI赛马”，已经演变成模型技术、产品玩法、企业声量多个赛道上的大乱斗。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 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