文章核心观点 - 2026年春节前，国产大模型厂商密集发布更新，行业竞争白热化，标志着行业从参数竞赛和实验室Demo阶段，迈向工程化成熟期，聚焦效率、成本与规模化落地[5] - 行业技术演进聚焦于两大方向：原生多模态能力的深化与推理工程化的提效，旨在让AI更易用、实用和好用[7][11] - 对于企业用户而言，模型的性价比远比在基准测试中争夺“第一”更重要，成本持续下降是AI实现B端规模化落地的关键，国内主流商用模型API已进入“厘时代”[13][14][15] - 行业竞争格局呈现马太效应，通用大模型领域强者恒强，中小厂商机会在于细分行业，模型厂商的技术指标逐渐聚焦于成本把控、推理与工程化能力[16][19] 行业竞争态势与阶段特征 - 2026年春节前夕成为国产大模型集中展示的关键节点，多家厂商更新模型并引发海外社交平台热议，下周预计仍有新品发布[5] - 头部公司积极卡位竞争，良性竞争有助于缩短国产模型与国外模型的差距[14] - 行业进入新的“工程化成熟期”，从拼规模转向拼效率与落地能力，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[5][15] - 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[15] 技术发展趋势：多模态与推理 - 多模态成为重要趋势，厂商积极进行技术探索，例如Kimi K2.5定义为原生多模态架构，DeepSeek-OCR 2采用创新编码方法模拟人类视觉逻辑[8][9] - 推理工程化提效是主流趋势，技术创新核心在于提升推理性能、降低推理成本和模型训练门槛[11] - 模型厂商技术指标逐渐聚焦，考验方向包括成本把控能力、推理能力、工程化能力[19] - 具体技术优化维度包括提升token效率、实现长上下文支持，以降低损耗并完成复杂Agent任务[20] 企业应用与成本考量 - 企业用户选择模型时，性价比是关键决策因素，模型优势迭代快速，企业会按月或季度进行评测并选择对应最好的模型[14] - 大模型调用成本持续显著下降，从2025年初到年末，有企业客户token调用量实现多倍增长，但调用费用却大大降低，国内主流商用模型API进入“厘时代”[14][15] - 企业应用呈现多样化选型，例如在保险业务中，豆包适合高情商对话场景，DeepSeek V3.2性价比突出，智谱在编程领域受认可，千问是精调的优秀基座[15] - 企业在推动AI应用过程中，仍面临模型幻觉、可解释性差、推理能力薄弱等挑战[16] 未来需求与行业机会 - 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，使模型能自主判断是否需要深度思考，避免不必要的算力消耗[16] - 多模态技术的落地优化是重要需求，当前生成内容像“抽盲盒”，难以满足专业场景对稳定性和可控性的要求[17] - 通用大模型行业马太效应凸显，强者恒强，中小玩家的机会更多出现在制造、金融、教育、医疗等细分行业领域[16] - 客户需求推动行业上下游加速联动，要求软硬双端从算法与架构层面降低整体成本，短期依赖工程优化，长期看新型硬件和芯片创新[21][22] - AI发展进入“干中学”阶段，行业结束模型盲目竞争，进入以推理能力为主导的时代[23]