来源 ：TechWeb
2月14日消息，没人敢躺除夕的字节战春烟花尚未绽放，AI战场早已硝烟弥漫。狂飙
2026年马年春节 ，阿里表面上是亮剑百度5亿 、腾讯元宝10亿红包 、大模企业AI转型阿里30亿免单的型混混战 ，实则是节档国产大模型阵营一次史无前例的“集体亮剑” 。
从腊月二十开始 ，没人敢躺字节 、字节战春智谱 、狂飙MiniMax 、阿里Kimi扔出王炸 ，亮剑DeepSeek悄无声息地完成了关键迭代 ，大模阿里Qwen3.5箭在弦上 ，型混百度O计划秘而不宣 ，腾讯则请来姚顺雨这位“关键先生”在技术博客里埋下伏笔 。
这不是一场挤牙膏式的常规更新 ，而是一场关于“大模型下半场往哪走”的路线对垒 。每一家都在赌 ：未来两年 ，用户和开发者真正离不开的那个模型，究竟长什么样 ？
大厂篇 ：字节暂领风骚，阿里磨刀 ，百度织网 ，腾讯“深潜”
字节跳动 ：Seedance 2.0 是MR/XR 交互截至目前这春节档唯一的“破圈者” 。
如果只选一个模型定义2026年春节 ，那一定是字节的Seedance 2.0 。
2月7日 ，没有发布会 ，没有媒体通稿 ，字节只是在飞书文档里轻描淡写扔下一句“Kill the game” 。随后发生的事情超出了所有人的预期 ：《黑神话》制作人冯骥称其为“地表最强视频生成模型 ，没有之一”；影视飓风Tim连说六次“恐怖”；二级市场影视传媒板块掀涨停潮；海外X平台上 ，外国网友四处求中国手机号体验Seedance 2.0 。
凭什么 ？因为Seedance 2.0完成了视频生成从“玩具”到“工具”的关键一跃 。它不仅支持图文音视四模态输入 、多镜头连贯生成 ，更可怕的是它对物理世界的“理解” ，你上传一张建筑正面照，它能自动生成绕到建筑背面的运镜，且与现实几乎一致 。
字节这一仗打出了两个结论 ：第一 ，视频生成不是Sora的专利 ，中国大厂不仅能跟 ，还能超；第二，DeepSeek之后 ，字节是第二个让硅谷感受到“技术代差焦虑”的中国玩家 。
当然 ，狂欢背后也有隐忧 。AI 生态融合上线仅两天 ，即梦就紧急限制真人图生视频——当造假成本趋近于零，监管的达摩克利斯之剑随时可能落下。
2月12日，网信中国公众号发文称网信部门督促网站平台深入排查整治 ，依法依约处置账号13421个 ，清理违法违规信息54.3万余条 。下一步网信部门将对无AI标识的虚假不实信息保持高压严管态势 ，发现即处置 ，严厉打击违规行为 。
阿里：Qwen3.5发布在即 ，这一次要做“看得懂世界”的基座 。
相比于字节的高调 ，阿里的春节显得“蓄势待发” 。
2月9日 ，Hugging Face页面上悄然出现Qwen3.5提交代码合并的PR ，开发者从中扒出关键信息 ：全新混合注意力机制 ，极有可能是原生视觉语言模型（VLM），且计划开源2B密集版和35B-A3B的MoE版 。
这是阿里一次明确的战略转向 。此前千问系列虽然强大 ，但始终是“纯文本学霸” 。而Qwen3.5一旦以原生VLM（视觉语言模型）形态登场 ，意味着阿里决心把视觉理解直接塞进基座，端侧算力而不是像多数厂商那样靠“视觉编码器+大语言模型”拼凑。如果落地顺利 ，这将是国产开源模型在多模态原生能力上的一次重要卡位 。
百度 ：O计划“深潜” ，入口才是护城河
百度是今年春节最早砸红包的玩家 ，5亿、北京台春晚首席AI合作伙伴 ，攻势不可谓不猛 。但在模型层面 ，百度显得异常安静 。
近期 ，百度“O计划”的代号在圈内流传 ，内部人士仅透露“与百度APP有关” 。这其实透露出百度现阶段的核心逻辑，也就是不急于发一个新模型秀肌肉 ，而是守住2亿月活的文心助手 ，把百度APP做成AI时代的超级入口 。
这未必是错 。当字节 、阿里 、腾讯都在为“入口”疯狂撒钱时 ，百度手里本就攥着一个国民级入口 。O计划究竟是在训练新模型 、重构搜索体验 ，数据隐私与 AI还是酝酿Agent应用 ？悬念可能要留到节后了 。
腾讯 ：没有新模型 ，却可能是最深远的布局。
盘点春节档时最容易漏掉腾讯 ，毕竟元宝的红包大战看起来只是“跟牌” ，并没有像字节 、智谱那样扔出重磅模型。
但懂行的人盯着另一件事 ：AI大拿姚顺雨加入腾讯后首次带队发布研究成果。
2月3日 ，腾讯混元技术博客上线 ，开篇就是姚顺雨团队的CL-bench基准研究 。结论非常“狠” ：全球前十的语言模型在“从上下文中学习新知识”这项能力上 ，平均解决率只有17.2%——这些顶级的做题家 ，其实根本不会利用上下文 。
这意味着什么？姚顺雨给出了一个极具野心的愿景 ：未来竞争的焦点不是谁能把模型训练得更好 ，而是谁能为任务提供最丰富、最相关的上下文 。用户将从“数据提供者”转变为“上下文提供者”。
这或许解释了为什么腾讯春节没有抢发基座模型——他们在押注一条更长的赛道 ：定义大模型下一阶段的核心能力标准 。一旦CL-bench成为行业共识的评估基准 ，腾讯就握住了下一代模型迭代的方向盘 。
创业公司篇 ：四小龙分化 ，各有各的“护城河”
如果说大厂的春节档是“入口+模型”双线作战 ，那么创业公司的牌桌上只剩下纯粹的模型硬仗 。
智谱：Agentic Engineering的开路先锋 。
2月12日 ，智谱GLM-5上线即开源 。744B参数 、SWE-bench 77.8分、全球开源第一、国产芯片全适配 。
但参数不是重点 ，重点是智谱为这代模型重新定义了角色：不是对话助手 ，是“系统架构师” 。
GLM-5能自主拆解需求、调用工具、调试代码 、交付可部署产品 。一位开发者用它做出了横版解谜游戏，另一个做出了论文版“抖音” ，已提交商店审核 。
智谱赌的是 ，2026年 ，大模型必须从“写代码”进化到“写工程” 。从GLM-5开始，他们不再和同行比谁更会聊天 ，而是比谁能真正替代初级工程师 。
MiniMax ：把Agent做成白菜价 。
MiniMax M2.5在同一天发布，走了另一条路 。
10B激活参数 ，SWE-bench 80.2% ，超越Claude Opus 4.6 。但真正让行业侧目的是它的成本 ：1万美元理论上可支持4个Agent连续工作一年 。
这是MiniMax一贯的风格 ，不做最聪明的模型 ，做最便宜的生产级模型 。当别人还在卷榜单分数时 ，MiniMax已经在算“Agent小时单价” 。创始人闫俊杰的逻辑很清晰，Agent规模化部署的最大瓶颈从来不是能力，是成本 。M2.5把推理速度做到主流模型2倍 ，把价格打到几分之一 ，这是在为Agent经济铺路。
Kimi ：Agent集群 ，把多模态玩出花 。
Kimi K2.5赶在2月初发布，是春节档的“早鸟” 。
它的亮点是原生多模态架构和Agent集群——模型可以自主创建多个分身智能体 ，按需组成团队并行工作 。大规模搜索场景下，效率碾压单Agent 。
同时上线的Kimi Code已集成VSCode 、Cursor ，开发者可以直接丢进一张UI设计图，让AI照着写代码 。这是目前国内把“视觉理解→编程执行”链路跑得最顺的产品 。
DeepSeek ：V4还在憋 ，但长上下文已封顶。
整个春节档 ，DeepSeek没有任何官方发布 ，却在用户端“被更新”了 。
网友们发现 ，DeepSeek的回复风格变了 ：上下文窗口从128K飙升至1M ，知识库更新至2025年5月 。这依然是那家倔强的公司——不做多模态 ，不追风口，把文本推理和长代码理解死磕到极致 。
1M上下文意味着什么 ？你可以把《三体》全集 、或者一个中大型公司的完整代码仓库一次性喂给它 。这不仅是技术领先 ，更是对Agent场景的战略预判：真正的复杂任务 ，从来不是靠几轮对话完成的 。
据爆料 ，DeepSeek V4的编程能力内部测试已超越Claude 。它迟迟不发 ，要么是在攻克更难的关卡 ，要么是在等一个“压轴登场”的时机 。
2026年 ，没人再提“通用”
回顾这二十多天的密集出牌 ，一个清晰的图景浮现出来 ：大模型行业已经告别“大一统”的幻想 。
字节押注视频生成 ，赌的是AIGC工业化；
智谱All in Agent工程 ，赌的是程序员生产力重构；
MiniMax死磕推理成本，赌的是Agent规模化落地；
Kimi走通多模态原生+端侧 ，赌的是开发者的手边工具；
DeepSeek固守长文本高地，赌的是复杂推理的不可替代性；
阿里即将亮剑原生VLM ，赌的是多模态基座的开源生态；
百度织网入口 ，赌的是场景和数据；
腾讯深潜上下文学习 ，赌的是下一阶段的定义权 。
没有哪一家是“全面领先” ，但每一家都在自己的赛道上跑到了极致 。
这其实是健康的信号。当一个行业从“所有人都想造出同一个神”转向“各造各的神” ，说明它正在走向成熟 。
最后 ，如果你问我 ，我的答案是 ：我pick字节Seedance 2.0 。
不是因为它的技术参数最漂亮，也不是因为它引发的股票涨停潮最猛烈 。而是因为它让圈外人又一次真正感知到了AI的冲击 。一位从业者看完AI生成的15秒短片后说“《流浪地球3》的预算可能要砍了”，这正是技术跨越鸿沟的时刻 。
当然 ，这只是春节档的开幕战 。
Qwen3.5还未正式亮相 ，DeepSeek V4这头“房间里的大象”还在踱步 ，百度的O计划仍是黑盒，腾讯的上下文学习革命才刚刚写在纸上 。
但有一点已经确定 ：2026年 ，单纯靠“会聊天”已经拿不到牌桌入场券了 。
烟花散去 ，留在场上的只能是那些能真正卷入工作流 、嵌入生产线 、重构成本结构的狠角色。
这一票，我投给那些让对手感到脊背发凉的玩家 。
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