" 初一初二初三不休息！" 大模型厂商枕戈待旦，春节档 AI 大战硝烟四起。

越接近年关，大模型厂商的 AI 大战越接近巅峰——办公区灯火通明，AI 团队日夜加班，接下来，阿里千问大模型 Qwen-3.5、豆包大模型 2.0、DeepSeek V4 将陆续发布，论抢占声量，这届春节 AI 比春晚更热闹。

此前，已经有诸多大模型厂商密集发布了各家的大模型产品，阶跃星辰发布 Step 3.5 Flash、阿里发布 Qwen3-Coder-Next、MiniMax 发布 MiniMax-M2.5、智谱推出新一代旗舰模型 GLM-5 ……

多家模型厂商的更新动态也说明模型更加聚焦推理效率、长上下文、低成本、复杂任务、多模态等方向。如 DeepSeek 的 OCR 2、Engram 架构，核心是算力效率优化；阿里的 Qwen3-Max-Thinking 强调推理能力与多模态融合；MoE 架构普及、FP8 精度等技术落地，使模型单次调用成本从 " 元 " 降至 " 分 "。

另一方面，根据已经披露的信息来看，多家模型侧重点集中在编程与智能体能力上。例如，GLM-5 据称在编程能力上实现了对 Claude Opus 4.5 的对齐；MiniMax M2.5 编程与智能体性能（Coding&Agentic）比肩国际顶尖模型，直接对标 Claude Opus 4.6。

AI 编程与智能体上的竞争不仅存在于国内大模型厂商之间。今日，谷歌宣布对 Gemini 3 Deep Think 进行重大升级，号称是专门针对科学、研究与工程场景的开发的 " 推理模式 "，旨在推动智能前沿发展，并在在 Codeforces 竞赛编程基准上获得 3455 的 Elo；OpenAI 与 Cerebras 宣布推出最新的 GPT-5.3-Codex-Spark 模型，主打实时编程。这也是 OpenAI 与 Cerebras 合作的首个公开发布成果。

AI 编程与 AI Agent 成 " 必争之地 "

这场 " 春节档 " 大模型混战，表面上是参数与性能的比拼，实则标志着 AI 技术演进的核心战场发生了根本性转移——从追求对话的流畅与知识的广博，转向攻坚智能体（Agent）的工程化落地与 AI 编程的系统级能力。

这一转向背后，是行业对当前 AI 应用瓶颈的深刻反思。

正如 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 在 2025 年 10 月所指出的，开发者在使用 AI 辅助编程时，情绪复杂：既为工具带来的高效自动化感到鼓舞，也为剩余需人工完成的、更复杂的任务感到困扰。

这种困扰的根源，被业界形象地称为 " 第二天问题 " —— AI 工具在演示时能快速生成令人惊叹的代码原型，但这些代码往往缺乏严谨的架构，难以维护、迭代和扩展，导致开发者陷入无尽的修复循环。换言之，大多数 AI 模型解决了 " 快速生成代码 "（第一天）的问题，却未能攻克 " 构建可持续、可交付的软件工程 "（第二天）的挑战。

从技术演进角度看，AI 编程代表了当前人工智能领域最有用、用户最愿意付费且增长最快的应用方向之一。当前，业内普遍认为，AI 编程并非简单的提效工具，而是重塑软件生产关系的新基建。这种 " 高性价比替代 " 属性，如同 " 从骑自行车切换到坐高铁 "，效率提升可达 5 倍以上。在真实场景中，这种效率提升已经得到验证：Anthropic《2026 年智能体编码趋势报告》指出，一个曾预计需要 4 到 8 个月的项目，使用 Claude 大模型后仅用两周就完成。这种革命性的效率提升，使得 AI 编程成为大模型能力最直接的 " 试金石 "。

从技术战略价值考量，AI 编程和 AI Agent 代表着通向 AGI（通用人工智能）的关键路径。科技巨头们押注 AI 编程不仅是为了 " 写代码更快 "，而是为了在下一轮全球算力和 AI 竞争中占据高地。如果未来机器能完成人类 80% 以上的编程工作，那么 Coding AI 将成为 AGI 的基础。这种战略意义在技术层面体现为：代码拥有一个最完美的反馈环境——编译器，代码写错了，编译器报错，Agent 知道错了并自我修正，这是一个天然的强化学习闭环，为模型优化提供了宝贵的数据反馈机制。

从市场需求层面看，AI 编程赛道展现出惊人的市场潜力。IDC 2025 年发布的《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》中指出，中国生成式 AI 软件市场规模 2025 年预计将达到 35.4 亿美元；另一方面，AI 编程正在创造全新的增量市场。东吴证券分析师曾测算，当 AI 将软件开发成本和门槛降至极低时，大量过去因成本过高而被压抑的个性化软件需求将被释放，催生出潜在规模高达 150 亿美元（2030 年）的增量市场。

从商业逻辑层面看，AI 编程已经形成了 " 模型 - 产品 - 用户 - 数据 " 的正向循环。底层模型的持续进步直接提升产品体验，而领先应用已开始利用宝贵的交互数据反哺模型优化。同时，开发者社区的口碑效应结合产品驱动增长（PLG）模式，实现了高效传播。

这种良性循环在海外市场已经得到验证：Anysphere 凭借 AI 原生 IDE 产品 Cursor，仅用三年就从默默无闻到估值近百亿美元，年化经常性收入（ARR）突破 10 亿美元（截至 2025 年 11 月）。

因此，2026 年春节档各大厂商集中发布以 AI 编程和智能体为重点的大模型，本质上是在争夺 AI 时代软件生产关系的定义权。这不仅是技术能力的比拼，更是生态控制权的争夺，是决定未来 AI 产业格局的关键战役。

大模型厂商分野

在 AI 编程和 AI Agent 的赛道上，阿里巴巴、字节跳动等传统互联网大厂与 MiniMax、智谱等新兴大模型厂商呈现出截然不同的产品布局策略和竞争优势。这种差异源于各自的资源禀赋、生态基础和战略定位，形成了当前中国市场多元化的竞争格局。

阿里巴巴、字节跳动等互联网巨头凭借其庞大的用户基础、丰富的应用场景和完整的技术栈，采取了生态整合与全栈布局的策略。

千问 App 在 2026 年 1 月宣布全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务，可实现一句话点外卖、订酒店、买东西。这种深度生态整合使得 AI Agent 从 " 聊天对话 " 迈入 " 办事时代 "，实现了真正的任务执行能力。

在 AI 编程领域，阿里巴巴推出了面向全球用户的 Agentic 编程平台 Qoder，集成了全球顶尖的编程模型，提供上下文工程能力，可一次检索 10 万个代码文件。更重要的是，阿里采取了开源策略，Qwen3-Coder 采用 Apache 2.0 协议，允许免费商用，开发者可基于其二次开发。这种开源策略不仅降低了使用门槛，更吸引了全球开发者参与生态建设。千问在 OpenRouter 上 Token 使用量排名开源模型第二，仅次于 DeepSeek。

大厂的核心优势在于数据闭环和场景深度。大厂内部几万名工程师每一次代码的提交、回滚、Review，都是在为模型提供最真实、最高频的反馈。

与传统互联网大厂相比，MiniMax、智谱等新兴大模型厂商则采取了技术专注与垂直深耕的策略，在特定领域建立技术优势。

2026 年 2 月 12 日，MiniMax 正式上线最新旗舰编程模型 MiniMax M2.5，作为全球首个为 Agent 场景原生设计的生产级模型，其编程与智能体性能比肩国际顶尖模型，直接对标 Claude Opus 4.6。该模型激活参数量仅 10B，在显存占用和推理能效比上优势明显，支持 100 TPS 超高吞吐量，推理速度远超国际顶尖模型。

另一方面，智谱也在近日推出了旗舰模型 GLM-5，并同样主攻编程与智能体能力。智谱 GLM-5 跳出 " 唯参数论 " 的误区，以 " 稀疏架构 + 全栈能力 " 为核心，实现了参数规模、推理效率与实际性能的三重突破，其技术设计既贴合当前 Agent 与 AI 编程的实际需求，也形成了区别于国内外竞品的独特优势，为后续解决行业痛点奠定了坚实基础。

GLM-5 创新性地引入 744B 总参数与 40B 激活参数相结合的混合专家架构（Mixture of Experts, MoE），通过 256 个专家模块的动态路由机制实现计算资源的精准投放。每个输入 Token 仅激活约 5.9% 的网络参数，显著降低了推理过程中的计算冗余与能耗开销，使得模型在保持高表达能力的同时，具备更强的部署灵活性和成本可控性。

相较于上一代 GLM-4.7，GLM-5 的参数升级呈现出 " 量级跃升、效率优化 " 的鲜明特征，每一项核心参数的调整都精准指向 Agent 与 AI 编程的场景需求——毕竟，无论是 Agent 的长程规划、多工具协同，还是 AI 编程的复杂代码生成、跨文件重构，都对模型的上下文理解能力、算力效率和知识储备提出了极高要求。

与智谱 GLM-5" 前后脚 " 发布的 MiniMax M2.5 则是选择了走 " 小而美 " 的差异化路径，激活参数量仅为 10B，采用 MoE 架构，专注于高频轻量场景的效率优化。其核心逻辑是 " 不追求全能，只把高频场景做到极致 "，定位为 "Agent 场景原生生产级模型 "，主打 C 端与中小企业的办公、轻量编程需求。

这种差异化竞争格局的形成，源于 AI 产业发展的内在逻辑。在 To B 的生产力场景下，能够做大预训练的公司凤毛麟角，而那些手握场景 Know-how 的公司，往往并不具备底层训练的基因。这种能力的错位，迫使 B 端市场在早期迅速分层：底层公司刷榜 Scaling Law，应用公司做 " 最后一公里 " 的适配。

随着模型能力的溢出，那些只做简单 " 套壳 " 或 " 薄 " 中间层的应用公司，发现自己的价值被底座模型直接覆盖了。在新的生存法则里，不做深、不做厚，就意味着出局。这种分化根源在于 " 智能密度 " 开始直接挂钩企业 ROI，B 端客户愿意为 " 确定性 " 支付高昂的溢价。

大摩去年 11 月发布的《中国 CIO 调查报告》佐证了这一趋势——倾向于 DeepSeek、千问两家大模型的 CIO 意向度已达到 75%。基于此，大摩给出了更为激进的终局推演：三年内，千问、DeepSeek、华为和字节跳动将占据 90% 的中国 B 端 AI 服务市场份额。

不过，这并不意味着新兴大模型厂商没有生存空间。相反，在垂直领域和特定场景中，新兴厂商凭借技术专注和快速迭代，仍然能够找到自己的定位。关键在于找到 " 厚 " 中间层的价值点——除了是对特定领域 Know-how 的深度封装，也是对 " 环境交互 " 的构建。

2026，商业落地闯关开始

当前，AI Agent 与 AI 编程已成为生成式 AI 商业化落地的核心赛道。IDC 预测，到 2030 年 AI 将为全球经济贡献 22.3 万亿美元，占全球 GDP 的 3.7%，而 AI Agent 将成为软件与服务增长的最大驱动力，同时也是最主要的商业变革者。

AI Agent 的快速崛起，催生了万亿级的市场蓝海，但行业发展仍处于 " 野蛮生长 " 向 " 理性成熟 " 过渡的关键阶段。包括 IDC、Gartner 等在内的权威机构的调研数据显示，当前行业面临的痛点已从 " 技术可行性验证 " 转向 " 价值落地难、成本不可控、同质化严重 "，这些痛点相互交织，严重制约了行业的规模化发展，也让市场陷入了 "AI Agent 疲劳 " 的困境。

更为严峻的是，AI Agent 市场陷入 " 同质化内卷 "，出现了 "Agent Washing"（智能体洗白）现象——众多供应商将现有的 AI 助手、RPA 机器人重新包装，贴上 "AI Agent" 标签，导致市场产品功能趋同，缺乏真正的智能自主性。

Salesforce、Microsoft、Oracle 等巨头推出的 AI Agent 功能看似差异化，实则均依赖 OpenAI、Anthropic 的底层模型，技术同源导致功能趋同，企业客户难以看到差异化价值，进而引发 "AI Agent 疲劳 "。

此外，模型幻觉、知识检索不稳定、数据孤岛等问题，也让 AI Agent 难以突破 "80 分陷阱 " —— Demo 效果尚可，但从 80 分优化到生产级的 99 分，难度远超从零开始，80% 的企业仍然无法将 AI Agent 技术转化为实质性商业价值。

对于企业而言，需要的 Agent 首先一定是要具备处理长程任务能力的。长程任务面临的挑战主要有四点：

一是规划一致性。在多步骤任务中，Agent 需要保持目标一致性，避免因中间步骤的偏差导致最终结果偏离预期；

二是状态管理。长时间运行的任务需要有效的状态记忆和管理机制，确保 Agent 能够记住之前的决策和执行结果；

三是错误恢复。当某一步骤执行失败时，Agent 需要能够有效识别错误、分析原因并采取补救措施；

四是资源优化。长程任务通常消耗大量 Token，如何在保证质量的前提下控制成本成为关键问题。

以 AI 编程为例，过去两年，大模型在代码生成上的进展有目共睹。但代码和工程之间，始终隔着一道鸿沟。写代码是单次对话的事。做工程是持续数天的事——调研、架构设计、分阶段实现、持续测试、遇到问题调整方向、记录决策以便后续衔接。

Agentic Engineering（智能体工程）是当前 AI 编程领域正在兴起的一种全新范式，标志着开发者角色从 " 亲自写代码 " 向 " 指挥 AI 智能体完成工程任务 " 的深刻转变。Agentic Engineering 的本质在于将离散的感知、推理与行动能力整合为可持续、可复用的生产力系统。

当 Agentic Engineering" 照进现实 "，AI 编程将进入 " 全流程自动化 " 阶段，成为企业数字化转型的核心支撑。随着 GLM-5 等高性能模型的普及，AI 编程工具将从 " 代码生成、语法纠错 " 等基础功能，向 " 需求分析、代码开发、测试调试、部署上线、运维优化 " 全流程延伸，实现软件开发全流程的自动化。

未来，开发者将从繁琐的代码编写、调试工作中解放出来，专注于需求分析、架构设计等核心工作，软件开发效率将提升 50% 以上。同时，AI 编程工具将与企业的业务系统深度集成，实现 " 业务需求→代码生成→系统部署 " 的无缝衔接，推动企业数字化转型的速度大幅提升。清华 SuperBench 预测，到 2027 年，AI 编程工具将覆盖 80% 以上的软件开发场景，成为开发者的 " 必备伙伴 "。

展望 AI 编程和 AI Agent 的未来发展，2026 年将成为从 " 爆发期 " 向 " 交付期 " 转变的关键年份。如果说 2023-2025 是大模型的 " 爆发期 "，那么 2026 年更像是 " 交付期 "：AI 从能聊，走向能办事；从生成内容，走向编排流程；从模型参数竞争，走向成本、治理与组织能力竞争。

2026 年，AI 编程和 AI Agent 的发展将经历从技术狂热到商业理性的必然转型。北京社科院副研究员王鹏指出，AI Agent 的爆发是 AI 技术从 " 认知 " 到 " 行动 " 的质变，其发展将重塑社会生产与交互范式。2026 年需突破技术可靠性、成本可控性、伦理合规性三大门槛，才能实现从 " 技术验证 " 到 " 社会渗透 " 的跨越。（文｜Leo 张 ToB 杂谈，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）