2026年开年的科技圈，一场静默的排位赛正在悄然改写AI大模型世界的规则。

1月27日， 月之暗面开源Kimi K2.5，以"Agent Swarm"技术实现100个子智能体并行协作，将复杂任务执行效率提升数倍；2月7日， 字节视频生成模型Seedance 2.0正式上线，凭借多模态参考系统与原生音视频同步能力引发全球创作者追捧；2月11日深夜， 智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-5，在全球权威榜单Artificial Analysis中位居全球第四、开源模型第一。此外， 阿里Qwen3-Max-Thinking、DeepSeek-OCR2、生数、银河通用、智源等模型也在同一时段密集亮相。

海外厂商同样动作频繁。2月5日，OpenAI发布 GPT-5.3-Codex编程模型，并推出企业级AI Agent平台；同日，Anthropic发布 Claude Opus 4.6，不到半月又推出定价更低的 Claude Sonnet 4.6主攻智能体场景。

诸神之战，不一而足。

几乎所有公司都选择在一个特殊的时间窗口登场——春节前后。传统认知中，春节是用户注意力分散、媒体曝光度下降的时段，并非科技产品发布的“黄金窗口期”。但2026年的这波集中发布， 恰恰利用了春节的场景丰富性：充裕的假期时间、家庭聚会、出行规划、内容创作、社交娱乐。在全民行为高度集中的这一档口，正是检验大模型能否从实际应用层面解决复杂任务的最佳测试时机。

现在看来，这个时间节点绝非巧合，其背后的产业升级意义意味深长—— 这是国产大模型的一次集体转型。在过去两年，国产大模型更像是实验室里的"做题家"，核心解决的是用户提问到模型作答的及时交付，比拼的是 benchmark 分数与响应速度。而这一波AI大战，已经能够清晰地看到，国产大模型正在向能真正处理复杂任务的"实干派”转变。模型不再满足于给出答案，而是要独立完成从理解需求、拆解任务、调用工具到交付成果的全流程。

而我们发现，在这轮"实干能力"的竞赛中，一个值得注意的现象是，领跑者的地理坐标高度重合—— 它们大多聚集在北京。理解这种“生态雨林”现象，才能厘清国产大模型转型的深层原因。

更加务实的智能军团

虽然这一轮国产大模型的集中发布尚未结束，不过一个显著的趋势已经展现—— 更务实的评测维度正在取代传统指标。

过去对AGI的乌托邦式憧憬，正被算力成本与落地成效的硬约束快速拉回地面。无论是美国旧金山湾区还是中国一、二线城市，资本与产业都已不再为单纯的规模扩张叙事支付溢价—— 大模型正在从单纯的技术探索，加速进入技术与需求双向赛跑的商业化深水区。

通俗一点来说， 大模型不再只追求标准答案，更在考察在开放环境中的任务完成度，以及如何直接应用到普通人的生活中。

此刻扎堆发布的大模型，纷纷顺势而为。

智谱发布的GLM-5在这一轮的表现中颇为抢眼，其在HumanEval代码通过率达到96.2%，不但超越前代GLM-4.7的88.5%，更是超越了强劲的Claude Opus 4.5（95.8%）。但比分数更重要的是，GLM-5原生支持跨文件代码重构，并能处理复杂系统工程代码仓。

这意味着智谱大模型已完成从“初级程序员”到“总架构师”的进化， 重新定义了编程领域的生产力。

而在过去专注“聊天”和提供情绪价值的字节，也同样呈现务实转向。

以前做AI视频，用户需要跟机器猜谜——写一堆提示词描述"夕阳下的古风少女"，结果出来可能是古装也可能是和服。而在2月初发布的字节Seedance 2.0，则让指向更清晰明确——用哪个色调、哪个角色的脸、哪一段视频里的动作，甚至放段音乐让它跟着节奏剪。

这种多模态参考机制将创作主动权交还用户，降低了反复调试的试错成本，使电商广告、短视频制作等商业场景的产出更为稳定。也与海外模型形成对照：当OpenAI的Sora和谷歌Veo 2仍主要依赖文本提示词时，Seedance 2.0将创作更贴近商业场景对确定性的需求。今年春晚舞台视觉《贺花神》的四季花神场景，正是该能力的落地展示——以四时花卉为主题，十二位演员对应十二种花神，每一个出场都伴随着专属场景。这背后正是字节大模型的图像与视频生成能力起到的作用，为节目定制“一月一人一景，一花一态一观”的视觉效果。

春晚《贺花神》节目效果图

打破边界的，还有大模型的另一种存在载体——具身智能。1月8日，银河通用发布重载机器人Galbot S1，实现零遥操全自主作业，双臂负载达50公斤。与特斯拉Optimus等海外人形机器人侧重工厂场景不同，Galbot S1的手脑协同设计更聚焦室内泛化能力——春晚上银河通用与沈腾、马丽的互动展示，让我们看到了机器人手脑一体的无限可能，未来无数室内场景的泛化能力正源于具身智能大脑模型的布局。

银河通用春晚节目图

AI从数字世界来到物理世界，大模型公司正在用一条相对扎实的路，填补过往实用性不足的坑—— 听懂人话、把事情干成。

这和人们通常所理解的商业溢价的区别是，AI普惠化不是市场竞争手段，而是技术发展的目的。

2025年，国产大模型对行业标杆的理解发生了根本转变。技术评测的领先仅证明能力上限，而商业价值的衡量标准已转向规模化的可及性与经济性——单位算力所能支撑的实际产出效率，成为更具分量的评判维度。

市场端的反馈更为直接。经过两年多的技术演示期，无论是企业还是终端市场，都在提出更为具体的需求：模型能否自动处理报销流程，能否协调多个软件完成市场调研，能否在无人监督的情况下执行周期较长的项目。大模型的实际执行能力已成为企业采购决策的核心考量，推动研发方向从追求技术突破转向保障交付质量。

春节场景为产品实用验证提供了特殊环境。家庭聚会涉及菜谱生成、采购规划、智能设备控制等协调需求；长途出行需要整合交通预订、酒店比价、行程优化等多平台信息；内容创作则要求模型理解节日文化、平台调性及传播规律。

这些任务无法通过单次问答完成，需要模型具备任务分解、工具调用、异常处理及结果整合能力。科技产品在2026年春节期间的集中发布，实质是厂商将产品置于真实场景的压力测试，假期积累的用户反馈将为后续产品迭代提供数据支撑。

北京生态雨林

当技术理想主义与商业现实主义融合时， "觉醒"往往发生在一片让创新既能扎根又能拔节生长的土壤上。

放眼全球，人工智能的竞赛早已超越单一企业的角力，演变为区域创新生态的系统较量。

2026年1月5日，北京市召开人工智能创新高地建设推进会，正式发布《北京人工智能创新高地建设行动计划》，明确提出将用两年左右时间，推动人工智能核心产业规模突破万亿元，打造“全球人工智能第一城”。这一宏伟目标的提出， 清晰显示出中国创新版图正在形成具备全球竞争力的北京“强节点”。

在“一核多点”的产业布局下，北京的创新密度正被具象化地测量与提升。

作为“一核”的海淀区，在这片430平方公里的地界上， 创新的密度可以被具象化地测量出来。在这里，15分钟车程几乎就能构成一个创新单元——智谱AI、百川智能、面壁智能……他们齐聚在清华科技园里。往东一公里，生数科技在中关村东路8号东升大厦探索多模态生成，与智源研究院的成府路150号（清华南门）隔街相望。

往南一点，月之暗面在知春路76号京东科技大厦迭代长文本模型，与字节跳动的大钟寺工区直线距离不到3公里——后者旗下的Seedance团队正依托这片人才密度，在多模态视频生成领域快速推进。

更具纵深感的是人才的流动与重组。爱诗科技创始人来自字节视觉团队，办公室设在苏州街，与原工区直线距离2公里；而银河通用、星动纪元、灵心巧手三家具身智能公司，则集中在海淀区的核心地段，彼此车程都在15分钟内，却各自探索重载机器人、人形机器人、灵巧手等不同路线。

这种集聚效应正通过首批启动的“海淀原点社区”“经开区模数世界”“朝阳光智空间”“石景山文化智境”四大创新街区，向全市范围辐射延伸，推动人才、资本、数据等各类创新要素集中，形成创新活跃的“雨林生态”。

这种集聚并非偶然，而是北京构建全栈生态式布局的必然结果。目前，北京已形成“芯-模-云-端-用”全面发力的全产业链优势。人才方面，国家人工智能学院和14所在京高校设立的人工智能学院及特色班、2个国家实验室、4个新型研发机构、5个产教融合平台形成了面向全球、辐射全国的人工智能人才生态，目前全球前2000名顶尖学者中北京就有148人；中间层有寒武纪、昆仑芯、摩尔线程、清微智能等国产算力芯片企业提供支撑，已建成超万卡级国产智算集群；应用层则有抖音豆包、智谱GLM、月之暗面Kimi、百度文心四大基础模型及200余款垂类模型矩阵，赋能千行百业。这种全栈覆盖的完整性，使北京成为全球AI的引领区域之一。

生态的成熟度，直接塑造了国产大模型的差异化路径。与硅谷巨头追求“通用智能”的宏大叙事不同，北京企业更强调“垂直穿透”与产业落地：在这里，百度布局全栈、寒武纪布局芯片、智谱专注B端、快手可灵偏向文娱落地、抖音偏向C端、月之暗面偏向长文本思考。各寻其位，各尽其能。2025年，北京人工智能核心产业规模预计达4500亿元，集聚企业超2500家，均占全国半壁江山，备案大模型215款，占全国近三成。

政策环境的演进同样关键。北京深入实施技术创新策源、智算自主生态强基、高质量数据聚能等“九大行动”，通过配套人才落户、资金扶持、场景开放等综合措施，显著改善了创新型企业的心理预期与风险偏好。叠加“耐心资本”与“要素集聚”的结合，使得北京企业在面对大模型这一颠覆性技术时，表现出更强的工程化能力和商业化嗅觉。

北京人工智能创新高地推进会

传统认知中，技术创新高度集中于少数全球城市，但大模型时代的竞争，越来越依赖"数据-场景-算力"的本地化闭环。中国庞大的数字化应用场景、完整的制造业体系，以及政策驱动的算力基础设施，为区域创新生态提供了独特的养分。 北京的集聚效应，正是这种国家能力在微观层面的投射。

当全球大模型产业进入"实干能力"的比拼阶段，区域生态的质量将直接决定企业的竞争力上限。

更好的时代

所有技术革命的最终走向，一定承载着产业实践的阶段性注脚。

这场集中爆发的转型给产业和区域都提供了新的机会。

但大模型军团现在的表现，已经影响深远——目前，OpenAI、Google等巨头纷纷调转船头，开始密集推出针对企业级市场的高性价比推理模型。

很长时间以来，全球人工智能的聚光灯多投在硅谷。而在2026年这个乍暖还寒的春天，分水岭已经有了能捕捉的痕迹—— 算力封锁没有击垮国产大模型，反而带来了一抹得天独厚的韧性。

AI制图

这注定是一条长期主义的道路，但不妨碍国产模型技术迭代节奏持续加快，产品更新周期从以年为单位缩短至以月甚至以周计算。这种敏捷响应能力的形成， 客观上为中国人工智能产业提供了弯道超车的窗口期。

而从管理者的角度来看，当大模型从"对话工具"进化为"数字员工"，“人”的身份也将发生变化，其社会影响将呈指数级放大——对于所有区域性政府而言，都需要在新阶段里寻找定位——这要求政策层面在持续降低创新成本的同时，建立适配新技术形态的治理框架。而经验老到的管理者，显然能更快提供合格的样本。

至少，站在2026年的端头，国产大模型发展的重要节点，人们已经可以确定，全球新一轮大模型产业变革的方向与节奏，正日益取决于中国创新体系的突破能力与本土生态的支撑强度。

部分摘自：极客公园