2月14日消息，除夕的烟花尚未绽放，AI战场早已硝烟弥漫。
2026年马年春节，表面上是百度5亿、腾讯元宝10亿红包、阿里30亿免单的混战，实则是国产大模型阵营一次史无前例的“集体亮剑”。
从腊月二十开始，字节、智谱、MiniMax、Kimi扔出王炸，DeepSeek悄无声息地完成了关键迭代，阿里Qwen3.5箭在弦上，百度O计划秘而不宣，腾讯则请来姚顺雨这位“关键先生”在技术博客里埋下伏笔。
这不是一场挤牙膏式的常规更新，而是一场关于“大模型下半场往哪走”的路线对垒。每一家都在赌：未来两年，用户和开发者真正离不开的那个模型，究竟长什么样？
大厂篇：字节暂领风骚，阿里磨刀，百度织网，腾讯“深潜”
字节跳动：Seedance 2.0 是截至目前这春节档唯一的“破圈者”。
如果只选一个模型定义2026年春节，那一定是字节的Seedance 2.0。
2月7日，没有发布会，没有媒体通稿，字节只是在飞书文档里轻描淡写扔下一句“Kill the game”。随后发生的事情超出了所有人的预期：《黑神话》制作人冯骥称其为“地表最强视频生成模型，没有之一”；影视飓风Tim连说六次“恐怖”；二级市场影视传媒板块掀涨停潮；海外X平台上，外国网友四处求中国手机号体验Seedance 2.0。
凭什么？因为Seedance 2.0完成了视频生成从“玩具”到“工具”的关键一跃。它不仅支持图文音视四模态输入、多镜头连贯生成，更可怕的是它对物理世界的“理解”，你上传一张建筑正面照，它能自动生成绕到建筑背面的运镜，且与现实几乎一致 。
字节这一仗打出了两个结论：第一，视频生成不是Sora的专利，中国大厂不仅能跟，还能超；第二，DeepSeek之后，字节是第二个让硅谷感受到“技术代差焦虑”的中国玩家。
当然，狂欢背后也有隐忧。上线仅两天，即梦就紧急限制真人图生视频——当造假成本趋近于零，监管的达摩克利斯之剑随时可能落下。
2月12日，网信中国公众号发文称网信部门督促网站平台深入排查整治，依法依约处置账号13421个，清理违法违规信息54.3万余条。下一步网信部门将对无AI标识的虚假不实信息保持高压严管态势，发现即处置，严厉打击违规行为。
阿里：Qwen3.5发布在即，这一次要做“看得懂世界”的基座。
相比于字节的高调，阿里的春节显得“蓄势待发”。
2月9日，Hugging Face页面上悄然出现Qwen3.5提交代码合并的PR，开发者从中扒出关键信息：全新混合注意力机制，极有可能是原生视觉语言模型（VLM），且计划开源2B密集版和35B-A3B的MoE版 。
这是阿里一次明确的战略转向。此前千问系列虽然强大，但始终是“纯文本学霸”。而Qwen3.5一旦以原生VLM（视觉语言模型）形态登场，意味着阿里决心把视觉理解直接塞进基座，而不是像多数厂商那样靠“视觉编码器+大语言模型”拼凑。如果落地顺利，这将是国产开源模型在多模态原生能力上的一次重要卡位。
百度：O计划“深潜”，入口才是护城河
百度是今年春节最早砸红包的玩家，5亿、北京台春晚首席AI合作伙伴，攻势不可谓不猛。但在模型层面，百度显得异常安静。
近期，百度“O计划”的代号在圈内流传，内部人士仅透露“与百度APP有关” 。这其实透露出百度现阶段的核心逻辑，也就是不急于发一个新模型秀肌肉，而是守住2亿月活的文心助手，把百度APP做成AI时代的超级入口。
这未必是错。当字节、阿里、腾讯都在为“入口”疯狂撒钱时，百度手里本就攥着一个国民级入口。O计划究竟是在训练新模型、重构搜索体验，还是酝酿Agent应用？悬念可能要留到节后了。
腾讯：没有新模型，却可能是最深远的布局。
盘点春节档时最容易漏掉腾讯，毕竟元宝的红包大战看起来只是“跟牌”，并没有像字节、智谱那样扔出重磅模型。
但懂行的人盯着另一件事：AI大拿姚顺雨加入腾讯后首次带队发布研究成果。
2月3日，腾讯混元技术博客上线，开篇就是姚顺雨团队的CL-bench基准研究。结论非常“狠”：全球前十的语言模型在“从上下文中学习新知识”这项能力上，平均解决率只有17.2%——这些顶级的做题家，其实根本不会利用上下文 。
这意味着什么？姚顺雨给出了一个极具野心的愿景：未来竞争的焦点不是谁能把模型训练得更好，而是谁能为任务提供最丰富、最相关的上下文。用户将从“数据提供者”转变为“上下文提供者”。
这或许解释了为什么腾讯春节没有抢发基座模型——他们在押注一条更长的赛道：定义大模型下一阶段的核心能力标准。一旦CL-bench成为行业共识的评估基准，腾讯就握住了下一代模型迭代的方向盘。
创业公司篇：四小龙分化，各有各的“护城河”
如果说大厂的春节档是“入口+模型”双线作战，那么创业公司的牌桌上只剩下纯粹的模型硬仗。
智谱：Agentic Engineering的开路先锋。
2月12日，智谱GLM-5上线即开源。744B参数、SWE-bench 77.8分、全球开源第一、国产芯片全适配 。
但参数不是重点，重点是智谱为这代模型重新定义了角色：不是对话助手，是“系统架构师”。
GLM-5能自主拆解需求、调用工具、调试代码、交付可部署产品。一位开发者用它做出了横版解谜游戏，另一个做出了论文版“抖音”，已提交商店审核 。
智谱赌的是，2026年，大模型必须从“写代码”进化到“写工程”。从GLM-5开始，他们不再和同行比谁更会聊天，而是比谁能真正替代初级工程师。
MiniMax：把Agent做成白菜价。
MiniMax M2.5在同一天发布，走了另一条路。
10B激活参数，SWE-bench 80.2%，超越Claude Opus 4.6。但真正让行业侧目的是它的成本：1万美元理论上可支持4个Agent连续工作一年 。
这是MiniMax一贯的风格，不做最聪明的模型，做最便宜的生产级模型。当别人还在卷榜单分数时，MiniMax已经在算“Agent小时单价”。创始人闫俊杰的逻辑很清晰，Agent规模化部署的最大瓶颈从来不是能力，是成本。M2.5把推理速度做到主流模型2倍，把价格打到几分之一，这是在为Agent经济铺路。
Kimi：Agent集群，把多模态玩出花。
Kimi K2.5赶在2月初发布，是春节档的“早鸟”。
它的亮点是原生多模态架构和Agent集群——模型可以自主创建多个分身智能体，按需组成团队并行工作 。大规模搜索场景下，效率碾压单Agent。
同时上线的Kimi Code已集成VSCode、Cursor，开发者可以直接丢进一张UI设计图，让AI照着写代码 。这是目前国内把“视觉理解→编程执行”链路跑得最顺的产品。
DeepSeek：V4还在憋，但长上下文已封顶。
整个春节档，DeepSeek没有任何官方发布，却在用户端“被更新”了。
网友们发现，DeepSeek的回复风格变了：上下文窗口从128K飙升至1M，知识库更新至2025年5月 。这依然是那家倔强的公司——不做多模态，不追风口，把文本推理和长代码理解死磕到极致。
1M上下文意味着什么？你可以把《三体》全集、或者一个中大型公司的完整代码仓库一次性喂给它。这不仅是技术领先，更是对Agent场景的战略预判：真正的复杂任务，从来不是靠几轮对话完成的。
据爆料，DeepSeek V4的编程能力内部测试已超越Claude 。它迟迟不发，要么是在攻克更难的关卡，要么是在等一个“压轴登场”的时机。
2026年，没人再提“通用”
回顾这二十多天的密集出牌，一个清晰的图景浮现出来：大模型行业已经告别“大一统”的幻想。
字节押注视频生成，赌的是AIGC工业化；
智谱All in Agent工程，赌的是程序员生产力重构；
MiniMax死磕推理成本，赌的是Agent规模化落地；
Kimi走通多模态原生+端侧，赌的是开发者的手边工具；
DeepSeek固守长文本高地，赌的是复杂推理的不可替代性；
阿里即将亮剑原生VLM，赌的是多模态基座的开源生态；
百度织网入口，赌的是场景和数据；
腾讯深潜上下文学习，赌的是下一阶段的定义权。
没有哪一家是“全面领先”，但每一家都在自己的赛道上跑到了极致。
这其实是健康的信号。当一个行业从“所有人都想造出同一个神”转向“各造各的神”，说明它正在走向成熟。
最后，如果你问我，我的答案是：我pick字节Seedance 2.0。
不是因为它的技术参数最漂亮，也不是因为它引发的股票涨停潮最猛烈。而是因为它让圈外人又一次真正感知到了AI的冲击。一位从业者看完AI生成的15秒短片后说“《流浪地球3》的预算可能要砍了”，这正是技术跨越鸿沟的时刻。
当然，这只是春节档的开幕战。
Qwen3.5还未正式亮相，DeepSeek V4这头“房间里的大象”还在踱步，百度的O计划仍是黑盒，腾讯的上下文学习革命才刚刚写在纸上。
但有一点已经确定：2026年，单纯靠“会聊天”已经拿不到牌桌入场券了。
烟花散去，留在场上的只能是那些能真正卷入工作流、嵌入生产线、重构成本结构的狠角色。
这一票，我投给那些让对手感到脊背发凉的玩家。