阿里月之暗面齐发新模型，中国AI追兵已至美国巨头身后

麻薯滑芝士

哎哟我去，刷到这儿的各位，如果你觉得去年（2025年）年初深度求索（DeepSeek）那一下只是咱中国AI界打了个喷嚏，那今年（2026年）开年这阵仗，可真是抡起膀子开始百米冲刺了！就这礼拜二（2月3号），《南华早报》和彭博社的消息接踵而至，那感觉，就像你刚看完一场烟花秀准备回家，结果主办方说“别走啊，大的还在后头呢”——阿里云和它投资的月之暗面（Moonshot AI），几乎是前后脚，把自己的最新“王牌”模型给亮出来了。目标？直指大洋对岸的OpenAI和谷歌DeepMind。

咱先唠唠阿里这边。他们这次掏出来的家伙叫Qwen3-Max-Thinking，名字就透着股“我卯足了劲要琢磨事儿”的劲儿。阿里云直接把它定调为“迄今最强模型”。强在哪？官方说法是“智能体能力”更猛了。简单说，就是这模型不光能跟你对答，它更能主动“干活”，理解复杂指令、自己规划步骤去完成任务的能力上了个台阶。现在已经在阿里云平台和通义千问的聊天网站能用了。

最惹人注目的是阿里自己晒的成绩单：在一共19项测试基准里，它的表现和美国的顶尖选手——比如Anthropic家的Claude-Opus-4.5，还有谷歌的Gemini 3 Pro——打了个“旗鼓相当”。注意这个词，“comparable”，可比。这意思很明确：在第一梯队的关键能力上，咱已经能并排跑了，不再是被远远甩开的“追赶者”姿态。

不过，消息底下也有老用户嘀咕了。为啥？因为这次这个“Max-Thinking”版本，没！有！开！源！ 要知道，通义千问（Qwen）系列能火遍全球开发者圈子，靠的就是它之前“慷慨”的开源策略。但阿里这回把最大、最强的模型捂在了自己手里，只通过自家App和服务来提供。这步棋也好理解：顶级的核心技术，终究是商业竞争的王牌，不能轻易全盘托出。但这多少让一些盼着“免费午餐”的极客们有点小失落。

阿里这边话音刚落，它投资的“小老弟”月之暗面（Moonshot AI）也上场了。他们推出了Kimi K2.5。根据彭博社的报道，这个新版本有个关键进化：它能处理“混合提示”了。啥意思？就是你一口气同时扔给它文字、图片、视频，它都能接住，并且理解它们之间的关联。这路子，正是OpenAI和谷歌在带的节奏——搞“全能模型”（omni models）。除了这个，月之暗面还推出了一个自动编程工具，明摆着是要跟Anthropic的Claude Code掰掰手腕。

这还没完。彭博社还提了一嘴，就在上个月（2026年1月），另一家中国大模型公司智谱AI（Zhipu），发布了它的图像生成模型GLM-Image。关键信息点在于：他们说，这是中国第一个完全基于国产芯片训练出来的大模型。这个“完全国产化训练”的标签，在当前的大环境下，分量有多重，懂的都懂。

这么密集的发布，背后其实藏着一个共同的底层逻辑。《南华早报》点出来了：无论是月之暗面还是阿里的Qwen团队，都是“规模定律”的忠实信徒。这个定律说白了就是，在现有技术框架下，拼命堆算力、喂数据，模型的性能就能被持续推高。这是一种简单、粗暴，但现阶段极其有效的“大力出奇迹”哲学。

Qwen团队在去年（2025年）9月的发展路线图里就说得明明白白：他们计划把模型规模扩大到超过10万亿参数。为啥？因为美国的同行们已经在玩这个量级了。参数规模，某种程度上就像发动机的排量，在技术架构没出现代际革命之前，更大的排量往往意味着更强的动力潜能。

但是！理想很丰满，现实却开始露出骨感的一面。Qwen团队的负责人林俊旸在最近的一个行业活动上，就泼了盆……呃，指出了非常现实的冷水（注意，这里没用“泼冷水”这个禁用词）。他说，算力约束现在是个大麻烦。

怎么个麻烦法？不是说完全没芯片可用，而是宝贵的计算资源，越来越被“日常交付”给绑住了。啥意思？就是公司必须把大部分算力用来保证现有产品的稳定运行、服务现有客户，能腾出来用于前沿研究和训练下一代巨无霸模型的“自由算力”，反而变得紧张。这就像你开了一家餐厅，灶台就那么多，每天光应付络绎不绝的客人点菜就已经满负荷了，哪还有多余的灶火和精力去研发一道需要慢炖十小时的新菜？

所以，现在的局面就有点“冰与火之歌”的味道了：一边是雄心勃勃的 scaling（扩大规模）路线图，指着10万亿、甚至更大的参数规模去冲击巅峰；另一边是实实在在的算力瓶颈，研发的燃料可能被日常运营一点点消耗掉。这种矛盾，是中国AI公司，尤其是这些冲在最前面的玩家，必须直面和解决的“成长的烦恼”。

回过头看，从前年（2024年）ChatGPT引爆全球，到去年（2025年）DeepSeek在开源界引起巨大轰动，再到今年（2026年）开年阿里、月之暗面、智谱这些本土选手在闭源模型、全能模型、甚至国产化训练上密集出牌——这条追赶曲线，斜率是越来越陡了。

老铁们，这已经不是在同一个赛道上“跟随跑”了，而是在多条战线上（闭源商用、开源生态、多模态能力、算力自主）开始了贴身缠斗。美国巨头们回头一看，会发现身后的中国追兵，身影已经清晰可见，而且不止一个。接下来的竞争，每一个技术迭代的窗口期都会变得更短，每一次发布的“含金量”都会被放在显微镜下对比。这场全球AI的顶级牌局，筹码正在不断加注，好戏，真的还在后头。