一年前的春节前夜，DeepSeek-R1横空出世，引发全球人工智能行业的强烈反应。中国大模型的能力边界由此被重估，如今同样的时间窗口再次被点燃。
DeepSeek据称将于2月中旬推出新一代旗舰模型V4，强化编程能力与复杂推理。梁文锋也再次成为科技圈屏息等待的焦点人物。但这一次，春节流量的聚光灯不再只打在一家企业身上。
过去一周，中国人工智能行业进入少见的密集发布期。从2月11日深夜智谱GLM-5的突发上线，到2月12日MiniMax M2.5的紧跟入局，再到字节跳动带着工业级视频模型Seedance2.0亮相，试图重新定义视频生成的物理边界，各大厂商仿佛达成一种默契：既然无法绕过DeepSeek带来的压力，那就选择在它成名的时刻发起反击。连一向节奏稳健的阿里，也将Qwen3.5的发布窗口锁定在春节前后。
密集发布的背后，并非简单的节奏巧合，而是一次集体性的能力展示——在同一个注意力峰值时段，完成技术实力与市场姿态的集中表达。
但更重要的变化，并不在大模型本身，而在场景价值叙事。
与一年前相比，大模型行业已明显进入“下半场”。单纯的参数规模和单点性能不再构成唯一竞争维度，多模态、Agent架构、模型上下文协议(Model Context Protocol，MCP)、Multi-Agent协同机制，以及真实业务场景中的落地效率，成为新的核心变量。
IDC中国研究经理孙振亚向时代周报记者表示，产业关注点已经逐渐从“模型有多强”，转向“能不能产出价值”，核心在于能否在真实业务中解决问题并交付结果。
“未来是否出现类似DeepSeek那样的现象级冲击，更多取决于发布节奏与市场情绪，而非技术能力本身。从能力储备与创新动能看，中国大模型阵营依然处于高强度竞争与快速迭代阶段，具备再次定义阶段性技术标杆的条件。”沙利文中国合伙人崔楠对时代周报记者称。
DeepSeek新模型技术路径成形
DeepSeek-V4尚未正式发布，但过去一个多月的技术动作，已经勾勒出新模型的大致方向。
1月1日，DeepSeek抛出的论文中提出名为mHC的新网络架构，核心在于解决信息的流动。中原证券（601375）研报认为，mHC引入了一种类似“加权平均”的思路，由于凸组合的结果不会超过输入的最大值，保证信号不会被无限放大。试验结果表明在MoE模型上，mHC使得模型训练的收敛速度提升约1.8倍。
随后，1月12日，DeepSeek再次发布论文，提出名为Engram的条件记忆模块，依靠稀疏查找来检索固定知识的静态嵌入。浙商证券（601878）研报分析认为，这为大语言模型的架构优化提供了新思路，可以期待集成Engram技术的DeepSeek-V4模型带来更强竞争力：拥有更大的知识库(低成本内存扩展)、更强的逻辑推理(网络深度解放)以及更低的推理成本(存算分离)。
1月27日，DeepSeek再发论文将优化延伸至输入侧。该论文提出将视觉作为文本压缩媒介的新方法，将文本以图片的方式进行输入，可以极大减少输入所需要的token数量，解决长文本输入问题。2月11日，多位用户反馈DeepSeek已在网页端与移动端更新版本，上下文窗口从128K提升至百万token级别。技术演进与产品更新形成呼应，新模型框架逐渐清晰。
从公开信息来看，mHC与Engram两项架构创新均指向同一目标，提高效率并压缩成本。中原证券预测，对于新模型来说，成本有望大幅降低，有望较大地缓解目前国内缺芯的状况。
但架构优化解决的是模型层面的效率问题，行业竞争的维度，已经发生变化。
“当前主流模型在通用理解与生成能力上已达到可用水平，不同厂商之间的性能差距对业务结果的影响逐步降低。”崔楠表示，企业客户更关注的是任务成功率、稳定性、响应时延、成本可控性以及与现有系统的集成效果。因此，真正决定商业价值的，是围绕模型构建的包括工作流编排、数据接入、权限控制、监控评估与持续优化机制等工程体系。
“模型再聪明，单靠它自己是办不了事的。模型缺少企业一线业务知识与流程上下文，也缺少与现有系统和产品的深度连接，更缺少稳定的工具调用与任务执行能力。”孙振亚指出，无论是Agent、MCP还是Skills，本质上都是在模型之上做工程化构建。把模型的推理能力，跟企业的业务知识、工具生态、执行链路真正串联起来。产业竞争的重心，也已经转移到谁能在模型底座之上，构建出真正能在真实场景中闭环交付价值的系统。
流量高峰背后，执行能力才是壁垒
2026年初，OpenClaw与Seedance2.0几乎在同一时间引爆科技圈舆论。一个代表Agent的工程化极限，一个试图让AI视频生成走向可交付的工业形态。
OpenClaw的故事更具戏剧性。它的前身名为Clawdbot，2025年11月由奥地利工程师彼得.斯坦伯格创建。项目上线10天，GitHub Star数突破10万，刷新开源（300109）项目增长纪录。2026年1月，因与Anthropic商标冲突更名为Moltbot，两天后再次更名为OpenClaw。名字三易其主，热度却持续攀升。
真正让OpenClaw破圈的，不是改名风波，而是能力边界的变化。OpenClaw被视为第一款让普通用户切身感受到“AI直接替你干活”的本地Agent。不同于停留在对话界面的聊天机器人，OpenClaw具备对操作系统与应用层的直接控制能力。OpenClaw可以在本地运行，修改代码、修复Bug、重构组件；也可以模拟人类操作浏览器，自动填写表单、抓取网页数据、管理多个平台账号；还能调用即时通讯工具发送语音消息，处理邮件，甚至完成线上采购。
换言之，OpenClaw不再只是给出建议，而是直接执行任务。
国联民生（601456）证券研报指出，作为一款24小时自动运行的AI助手，OpenClaw终结了AI作为“被动问答工具”的阶段，正式定义了以自主拆解、跨平台调度和闭环执行为核心的生产范式。它促使AI从屏幕背后的“智囊”进化为深入业务一线、具备实操权的“数字雇员”，大幅压缩了从创意到落地的开发链路，将企业数字化转型的重心从“流程驱动”转向“智能驱动”。
“OpenClaw通过生态打通和工具整合，并默认给了Agent足够高的系统权限和上下文支持，释放出过去很多Agent产品因生态封闭、安全顾虑和成本考量而束缚住的能力，使得大家看到Agent的无限可能性。”孙振亚表示，AI厂商的竞争力不是某个形态的产品，而是能否让AI真正可用，让AI真正把事情办好。
在视频生成领域，Seedance2.0也呈现出类似方向。
游戏科学创始人、《黑神话：悟空》制作人冯骥公开评价其为“当前地表最强的视频生成模型，没有之一”，并认为这意味着“AIGC的童年时代结束”。
过去一年，人工智能视频生成技术确实取得明显进展，但在影视与工业生产环节，仍存在几项关键瓶颈：角色与场景在多镜头间缺乏一致性，人物五官与服饰频繁“变形”；物理逻辑难以自洽，重力与运动关系失真；音画无法原生同步，口型与情绪匹配需要后期修补；导演对镜头语言的控制权过度依赖模型内部黑箱。
Seedance2.0的升级，正是围绕这些问题展开。相较于上一版本，其目标不再只是生成画面，而是回答更具体的制作问题，分镜如何自动拆解，镜头如何自然运动，人物在连续画面中如何保持稳定，口型与音轨如何原生对齐，以及同一段素材能否一次生成即可直接使用。
国联民生证券研报指出，Seedance2.0在官方宣传里被描述为采用“双分支扩散变换器架构”，并主打四件事：自动分镜/运镜、多模态参考输入、音画同步(含口型/情绪匹配)、以及多镜头叙事的一致性；同时强调“60秒内生成带原生音频的多镜头2K视频”等性能卖点。
Seedance2.0的产品意图很明确，不是把视频当作“盲盒”，而是把视频当作“可交付的镜头序列”。
这与OpenClaw的逻辑并无本质差异。两者都试图跨越一个关键门槛：从展示能力，走向承担任务。
当模型开始对“结果”负责，竞争的标准也随之改变。春节档或许仍会诞生新的流量高峰，但真正决定行业走向的，或许不再只是模型本身，而是围绕模型构建的执行系统。
“未来具有决定性影响力的竞争焦点将是规模化可复制的执行能力。如果某类智能体能够在某一场景中实现高成功率、低成本运行，并能够快速复制到大量客户或设备中，就可能形成真正的商业壁垒。”崔楠指出，模型的重要性并没有下降，但其角色正在转变为能力底座。在未来大模型产业的核心竞争中，能够将模型能力稳定、低成本地嵌入真实业务流程，并形成规模化应用的企业更有可能在竞争中占据优势。
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