文 | 字母 AI
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方面表现突出。有外部分析显示，来自中国头部 AI 企业间的竞争，可能在未来数年内深刻塑造 14 亿人口使用 AI 的方式。
本月，已经有多家头部厂商在推出或更新关键模型，加速围绕春节档展开的 "AI 竞赛 "。近日 DeepSeek 团队开源了 DeepSeek-OCR2 模型，月之暗面发布了其旗舰模型 KimiK2.5，阿里巴巴也推出了旗下 Qwen3-Max-Thinking 旗舰推理模型。
换言之，2026 年的 AI 春节档，将是一场跨越模型到产品层面的全面竞争。在产品前端，元宝、豆包、千问正在打响春节 AI 红包大战；而在模型侧，大家都不想放过下一个 "DeepSeek 时刻 "。
这一趋势的起点，可以追溯到 2025 年春节前后。彼时，DeepSeek-R1 因较低成本和强大推理能力一度冲击海外应用排行榜，成为国内大模型破圈现象级事件，也让春节档成为行业观察的关键时间窗口。
从目前已知的模型信息来看，今年的春节档竞争不仅是围绕单一模型能力的对比，更是多模态能力、推理性能与应用生态的综合较量。
此前，有报道披露，其下一代旗舰模型 DeepSeek 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 "。
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。
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。
Coding 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。
