问题——从“越大越强”到“更好用更划算” 近两年，大模型能力快速跃升，但“越做越大、越用越贵”的矛盾同步凸显：训练投入高、推理算力消耗大、部署门槛高，使不少中小企业和开发者面临“看得见用不起、用得起不稳定”的现实挑战。如何保证能力的同时降低资源占用、提升可用性，成为行业竞争的关键。 原因——技术路径从规模堆叠转向结构创新与工程优化 除夕当天，阿里巴巴开源全新一代千问Qwen3.5-Plus。该模型总参数达3970亿，但激活参数仅170亿，官方信息显示其部署显存占用可降低60%，在兼顾能力的同时优化速度与成本。在多项权威基准测试中，该模型刷新开源模型纪录；其接口价格最低可至每百万Token 0.8元，显著降低应用调用门槛。 值得关注的是，千问3.5在文本与视觉的混合数据上进行预训练，强调“原生多模态”能力提升，在推理、编程、智能体等多类评估中表现突出，并在视觉理解有关评测中获得多项最佳成绩。该思路体现出行业新趋势：不再单纯比拼参数规模，而是通过模型结构、训练数据与推理侧优化，提高单位算力产出与落地效率。 影响——“春节档”密集上新，开源加速能力扩散与应用创新 春节前后，多家国内科技企业集中推出新模型与新能力：智谱宣布上线并开源GLM-5；科大讯飞发布基于全国产算力训练的星火X2；MiniMax推出M2.5并强调其在复杂任务中的决策成熟度；字节跳动新一代视频生成模型Seedance2.0凭借多模态创作与更完整的镜头表达受到广泛关注。 回顾此前“春节档”，相关团队也曾在假期节点发布重要版本升级并引发业界关注。多方密集上新，一上反映出竞争强度与技术迭代速度，另一方面也表明开源正在成为扩大生态、吸引开发者与推动产业落地的重要方式。上海财经大学特聘教授胡延平认为，今年发布的新模型呈现“多能实用”的特征，在原生多模态与智能体能力、代码与多语言等更均衡，同等质量所需模型体量下降、解码吞吐提升，使部署与使用更便捷、效率更高。 对策——以“降本增效+标准化工具链”打通产业落地“最后一公里” 业内分析认为，面向大规模应用，下一阶段比拼的关键不止于榜单排名，而在于可持续的工程化体系：其一，通过更高效的激活策略、推理优化与资源调度，降低显存、算力与能耗成本；其二，围绕多模态与智能体构建更易用的开发工具链，提升跨应用、跨场景的任务编排能力；其三，依托开源社区与开放接口，推动模型、数据、评测与安全治理的协同迭代，形成“可复用、可验证、可扩展”的产业生态。 以千问3.5展示的能力为例，其多模态能力已从“读懂图片”迈向更精细的空间定位、复杂时序理解与跨应用执行等方向，为后续更自然、更一致的多模态生成与推理奠定基础，也有望推动更多行业在生产、办公、内容创作与终端交互环节加速试点。 前景——开源动能增强，竞争将更多指向“实用能力与生态厚度” 中国工程院院士倪光南近日表示，开源已成为全球信息技术发展的强大动力，在大模型引领的新兴领域表现尤为强劲；中国已成为全球开源大模型的重要提供者，相关模型在国际评测平台排名靠前，一些由中国企业引领的开源社区在国际上蓬勃发展。 展望未来，随着算力供给、推理加速与端侧部署持续进步，行业竞争预计将从“单点能力突破”转向“体系化能力交付”：更稳定的工具链、更低的使用成本、更强的多模态理解与执行、更完善的安全与合规机制，将决定模型能否真正走进千行百业的核心流程。
春节期间的AI技术竞速，展现了我国人工智能产业的活力与务实转型；从规模优先到效率为王，从封闭开发到开源共享，这些变化标志着行业走向成熟。当技术创新与实际需求深度结合，当开源生态与产业应用相互促进，中国AI正走出一条兼具先进性与普惠性的发展路径。这种以创新和开放为特征的模式，不仅为国内创造竞争优势，也为全球AI治理提供了有益参考。技术的进步，终将让更多参与者和使用者受益。