行业核心观点 - 国产大模型行业密集更新，标志着行业开始迈向工程化成熟期，从参数竞赛转向工程优化，产品交付从实验室Demo走向规模化服务，生态协同从单点突破走向系统协同 [4] - 行业竞争日趋激烈，但良性竞争正缩短国产模型与国外模型的差距，对企业而言，模型的性价比远比在基准测试中排名“第一”更重要 [11] - 开源正在加速技术迭代并大幅降低成本，使大模型从少数巨头能力走向产业基础设施，随着成本持续下降，Agentic AI智能体将从“能对话”迈向“能执行、能创造价值” [13] - 通用大模型行业的马太效应将日益凸显，呈现出强者恒强的局面，中小玩家的机会更多出现在细分行业和领域 [13] 近期模型发布动态 - 多家国产模型厂商近期密集更新模型，包括DeepSeek开源OCR 2模型、Kimi发布并开源K2.5模型、阿里发布千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，头部模型的更新使中国模型霸榜海外社交平台X的热点前三位 [4] - 2025年春节DeepSeek凭R1的出色表现引发破圈传播，2026年春晚因字节跳动火山引擎与豆包大模型、腾讯元宝、百度的提前卡位锁定热度 [4] - 1月27日，DeepSeek与Kimi再次同日发布模型，此前已有数次模型与论文发布“撞车”，足见行业关注度争夺之激烈 [7] - 阿里在1月早先时间开源多款模型，包括全系列语音合成模型Qwen3-TTS，专为多模态信息检索与跨模态理解设计的Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker模型系列等 [9] 技术发展趋势 - 多模态与推理工程化提效是当前主流模型的两大核心趋势 [7][9] - Kimi K2.5被定义为公司迄今为止最智能、最全能的模型，包括原生多模态架构设计，同时支持视觉与文本输入、思考与非思考模式、对话与Agent任务 [7] - DeepSeek-OCR2模型采用创新的DeepEncoder V2方法，让AI能够根据图像含义动态重排图像各部分，在处理布局复杂的图片时表现优于传统视觉语言模型 [7] - 业内普遍认为多模态是未来大模型行业的重要趋势，DeepSeek正在多模态领域进行更多技术探索 [8] - 近期的技术创新都指向一个核心点：进一步提升推理性能、降低推理成本和模型训练门槛，让AI大模型更易用、实用和好用 [9] - 行业模型和应用发布的节奏正在加快，有公司提速至每半年一次发布旗舰模型，甚至缩短到了四五个月一次 [19] - 无论是长上下文还是Agent等方面的发展，实际上都对推理能力提出了更高的要求 [19] 成本与商业化落地 - 大模型的调用成本持续下降，从2025年初到年末，客户的token调用量实现多倍增长，但token调用费用却大大降低 [11] - 2025年大模型整体的Token成本明显降低，DeepSeek、阿里、字节等主流的通用大模型在2025年都进行了大幅降价，目前国内主流商用模型API已经进入“厘时代” [13] - 以DeepSeek为例，其技术核心一直聚焦效率优化，以极低的算力成本对外输出服务，成为性价比极高的模型 [14] - 成本的持续下降是AI技术创新发展的必然，也正因如此，AI才能真正从C端尝鲜迈向B端规模化落地 [13] - 企业在推动AI大模型应用过程中，仍面临模型存在幻觉、可解释性和推理能力薄弱等挑战 [15] 厂商策略与生态位 - 各厂商的核心主线围绕自身生态位推进 [14] - DeepSeek技术核心聚焦效率优化，以极低的算力成本对外输出服务，成为性价比极高的模型 [14] - 阿里作为大厂，旗下千问模型有明确的性能追求，在编程、推理、多模态多方向持续迭代，其开源版本是继续精调模型的优秀基座 [14] - 在暖哇科技的保险业务场景下，通用模型有两个选项：豆包更适合对话场景及需要高情商表达的交互；DeepSeek V3.2模型性价比突出 [12] - 在编程领域，智谱的表现受到行业认可，如果需要精调，千问是一个很好的基座选择，暖哇科技目前的精调模型就是基于千问32B版本开发的 [12] 企业应用需求与挑战 - 企业客户要求平台提供一个全面且高效的解决方案，包括整体延迟性能、精度等，整体方案效果需达到95%以上，且需要完全可用 [20] - 大模型的频繁更新对需要完成硬件适配的企业用户难言友好 [20] - 未来应用厂商希望大模型在推理能力的动态优化方面实现突破，当前模型的推理开关缺乏灵活性，若模型能自主判断是否需要推理，就能在更多业务场景中应用推理模型，避免不必要的算力消耗 [15] - 多模态技术的落地优化很重要，当前多模态模型仍是“抽卡机制”，生成图像、语音等内容时需反复调整提示词，难以满足专业场景需求 [15] 行业未来方向 - 行业已经结束了模型的盲目竞争，进入了以推理能力为主导的时代 [21] - 推理成本的降低短期内仍依赖工程优化，包括整体架构、算法以及软件栈的优化，但从长期角度来看，新型硬件和芯片的创新将会带来更为深远的影响 [21] - AI已经从“看中学”阶段发展到了“干中学”的阶段，在基础设施方面，基础设施模型及其生态系统将会朝着基模生态一体化的方向发展 [21] - 在实际落地过程中，成本把控能力、推理能力、工程化能力等方面逐渐成为考验模型厂商的重要指标 [19]