文章分析了2026年春节前国产AI大模型爆发格局，重点关注DeepSeek V4的技术突破。作者认为DeepSeek通过Engram技术和75%-25%黄金法则，解决了传统Transformer架构的效率问题，将更多算力用于推理而非记忆。相比Kimi和GLM的商业化和编码策略，DeepSeek选择从底层架构颠覆Transformer，若V4兑现承诺，可能重新洗牌国产大模型格局。
H2🔥 前言：春节前夕，AI圈要炸了
最近科技圈可热闹了，昨天收到两则重磅消息：
- 月之暗面启动新一代 Kimi 大模型 API 内测，预计采用升级版线性注意力机制，在长文本、审美与价值观层面全面提升，性能目标直指GPT-5 级别。
- 多个高可信度消息源（包括历史爆料极准的 Dan McAteer）透露：GPT-5.3（代号 Garlic）最早可能在本周或下周（2026 年 1 月下旬）正式发布。
种种迹象表明，春节前国产抑或国外的AI模型即将迎来新一轮爆发。名字你可能都听过——DeepSeek V4、Qwen 4、Kimi K3、GLM-5…
💡核心问题：
究竟谁能率先亮相？谁又能成为中国AI的下一个引领者？
今天，我们就来重点聊聊其中几个颇为关注的选手，并讲讲我心目中最期待的选手是哪位？
⚠️温馨提示：本文观点仅代表个人看法，不构成任何投资建议。
H2一、📊 回顾2025：三大厂商的发布节奏对比
H31. GLM 系列
只列出 2025 年内有明确发布日期的代表性模型或重要版本。
| 发布时间 | 模型名称 / 版本 |
|---|---|
| 2025-01-16 | GLM‑Realtime |
| 2025-01-23 | GLM‑PC / GLM‑PC 1.1 |
| 2025-04-14 | GLM‑4‑32B‑0414 系列 |
| 2025-04-14（同步系列） | GLM‑Z1‑32B‑0414 |
| 2025-07-27 | GLM‑4.5‑Air |
| 2025-07-28 | GLM‑4.5 |
| 2025-08-11 | GLM‑4.5V |
| 2025-09-30 | GLM‑4.6 |
| 2025-12-08 | GLM‑4.6V 与 GLM‑4.6V‑Flash |
| 2025-12-22 | GLM‑4.7 |
H32. DeepSeek 系列
仅列出 2025 年内广泛报道、且有明确发布日期的代表性模型 / 检查点。
| 发布时间 | 模型名称 / 版本 |
|---|---|
| 2025-01-20 | DeepSeek‑R1 |
| 2025-01-20 | DeepSeek‑R1‑Zero |
| 2025-01-27 | Janus‑Pro（Janus‑Pro‑7B 等） |
| 2025-01-28（农历除夕前后） | JanusFlow |
| 2025-03-25 | DeepSeek‑V3‑0324 |
| 2025-04-30 | DeepSeek‑Prover‑V2 |
⚠️注意：DeepSeek‑R2 在 2025 年内多次被传计划发布，但截至 2025 年底仍处于"推迟 / 未正式发布"状态，因此未列入"已发布"表格。
H33. Kimi / Moonshot AI 系列
包含 Kimi 的 k 系列推理模型、K2 开源万亿参数模型以及 Kimi Linear 架构等。
| 发布时间 | 模型名称 / 版本 |
|---|---|
| 2025-01-20 | Kimi k1.5（k1.5 多模态思考模型） |
| 2025-02-18 | kimi‑latest / Kimi Latest |
| 2025-05-06 | Kimi 长思考模型 API（kimi‑thinking‑preview） |
| 2025-07-11 | Kimi K2 |
| 2025-09-05 | Kimi K2‑0905（K2 更新版） |
| 2025-10-30/31 | Kimi Linear / Kimi‑Linear‑48B‑A3B |
| 2025-11-06 | Kimi K2 Thinking |
H2二、🏆 江湖地位：知名度与市场占有率分析
H3📈 先说知名度
这局DeepSeek基本是完胜。
还记得2025年初吗？它凭借R1开源模型震撼全球，一举奠定江湖地位。
近期更是一口气放出3篇重磅论文，技术细节详尽到被称为"教科书级别"。
💡DeepSeek的核心优势：
- ✅ 开源策略赢得全球开发者支持
- ✅ 论文先行展示技术自信
- ✅ R1模型的影响力持续发酵
H3💰 再看商业表现
不过Kimi也绝非等闲之辈。Kimi K2模型在全球范围内获得了不少赞誉，据说2025年收入暴增了170%，实力不容小觑。从收入增长看，它正获得越来越多的认可。
智谱也刚刚上市，作为中国大模型第一股，它的名声自然不用我多说。
H2三、💡 我的使用体验与选择（仅供参考）
H3🎯 先说结论
- ✅最期待：DeepSeek V4（技术突破明显）
- ⚠️使用较少：DeepSeek和Kimi官网（已转向Claude+GLM组合）
- 📊最常用：GLM-4.7（编码场景优化好）
- ❌略有失望：Kimi K2（相比k1.5提升有限）
H3📝 我的真实使用场景
说实话，我已经很久没打开过DeepSeek官网和KimiChat官网了。
为什么？
因为我围绕自己的工作内容打造的个人工作站，靠Claude + GLM-4.7的组合已经覆盖了所有的使用场景。
H3📊 从发布频率看各家策略
从上面2025年的模型发布情况来看，大家应该能看得出来：
智谱GLM：
- 🔥 模型发布频繁（10次重大更新）
- 🎯 针对编码场景不断深入调优
- ✅ 持续迭代，快速响应用户需求
DeepSeek：
- ⚠️ 发布节奏较慢（仅6次更新）
- 📉 上半年备受宠爱，下半年逐渐掉队
- 💔 我的使用场景越来越少
Kimi：
- 😕 K2相比K1.5提升有限
- 💻 代码能力测试结果不理想
- ❌ 我在官网上还是用K1.5
💡个人观点：
即便如此，DeepSeek作为通用型大模型，依然很受大家喜欢，月活度还是第一梯队。
H3🚀 为什么我还期待DeepSeek V4？
综合以上情况，我真正看好的是DeepSeek即将发布的新版本，不知道是V4还是其他名字。
H2四、🚀 为什么我最期待DeepSeek V4？
H3🎯 三大核心理由
1. 论文先行，自信满满📝
- ✅ 发布模型前先公开技术细节
- ✅ 纵观其他模型发布，很少有人这么做
- ✅ 这是对技术的绝对自信
2. 架构创新，解决根本性缺陷🔧
- ✅ Engram技术突破Transformer瓶颈
- ✅ 不是简单地堆参数，而是从底层优化
3. 75%-25%黄金法则⚡
- ✅ 75%算力用于推理（思考）
- ✅ 25%算力用于记忆（存储）
- ✅ 算力利用效率大幅提升
H3📚 为什么我看好这些论文？
因为DeepSeek V4发布的论文我都看过了，借助AI之后，我也是能看懂论文的人了！
纵观其他模型发布，开源这么多模型，也没见别人发布模型之前，先公布论文，再发布模型的。
现在DeepSeek大张旗鼓告诉世人：我们的能力很「出众」。所以也把我的期待值拉满了。
H3🔍 技术突破点：给模型装上"字典"
DeepSeek V4的核心看点不是简单地堆参数，而是给模型装上"字典"。
💡什么是Engram技术？
简单来说，就是给AI配备一个"外挂记忆库"，就像我们人类查字典一样：
- 遇到不懂的词，翻字典（外部记忆）
- 理解之后再思考（内部推理）
这样AI就不用每次都从头计算那些死记硬背的知识了。
梁文锋团队最近密集发布的论文，已经透露了V4的野心。
他们提出的Engram技术，可不是我们传统理解的检索增强生成，而是一种模型架构层面的创新。
H3⚠️ 传统Transformer的致命问题
传统Transformer架构有个大问题：模型必须消耗大量算力去反复计算那些死记硬背的静态知识。
H3📖 一个有趣的例子：AI如何理解"戴安娜王妃"？
你有没有想过，当大模型看到"Diana, Princess of Wales"（戴安娜王妃）这个词的时候，它内部发生了什么？
DeepSeek在论文里引用了一个很有意思的研究（PatchScope）：
⚠️惊人发现：
模型需要消耗多层Attention和FFN，才能逐步把这个实体识别出来。
具体来说，模型处理**“Wales”**这个词时的内部状态演变：
| 层数 | 模型内部理解 | 进度 |
|---|---|---|
| 1-2层 | “威尔士”（当成英国的一个地区） | 🔴 初步识别 |
| 3层 | “欧洲的一个国家” | 🟡 扩展理解 |
| 4层 | “女性君主持有的头衔”（开始识别Princess） | 🟡 深入分析 |
| 5层 | “威尔士王储的妻子” | 🟢 接近目标 |
| 6层 | “戴安娜王妃（1961-1997），查尔斯王子的前妻” | ✅ 完全识别 |
💡通俗理解：
想象一下，当模型要识别"戴安娜王妃"这个词时，竟然需要整整六层计算！
这就像你要回忆一个人的名字，结果：
- 第1次：想起他是威尔士人
- 第2次：想起他是欧洲人
- 第3次：想起他是个女性
- …
- 第6次：终于想起是戴安娜王妃
这效率实在是太低了！
💡DeepSeek的核心观点：
大模型浪费了大量的"网络深度"在做这种重复性的静态知识重建。
这些算力本来可以用来做更有价值的事——比如推理。
H3⚡ DeepSeek的解决方案：75%-25%黄金法则
DeepSeek的解决方案简单说就是：75%的精力给思考，25%的精力给记忆。
📊数据说话：
据论文显示，这种方法相较标准MoE模型：
- ✅ 节省了约18%的预训练算力
- ✅ 性能更优
- ✅ 推理速度更快
H3🎯 我的三大期待
而且网传这次DeepSeek将要发布的新模型针对的是编码领域，所以我特别希望这个春节，DeepSeek能带给我们更大的惊喜：
- 🚀更快的推理速度- 编码时不再等待
- 🧠更智能的推理结果- 真正理解代码逻辑
- 💻更好的编码能力- 成为程序员的得力助手
H2五、✍️ 写在最后：留给友商的时间不多了
当Kimi在忙着商业化变现、GLM在深耕编码场景时，DeepSeek选择了最难的一条路——从底层架构颠覆Transformer。
2026年春节前的这场**“模型发布会混战”，也许不只是参数规模的比拼，更是技术路线的抉择时刻**。
我觉得留给其他国产友商大模型的时间不多了！！
如果DeepSeek V4真的兑现了论文中的承诺，那么国产大模型的格局可能真的要重新洗牌了。
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