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一年前的春节前夜，DeepSeek‑R1横空出世，在全球人工智能行业掀起轩然大波。中国大模型的能力边界，也因此被重新定义。如今，同样的时间窗口，战火再度点燃。
据消息称，DeepSeek将于2月中旬推出新一代旗舰模型V4，重点强化编程能力与复杂推理性能，创始人梁文锋也再度成为科技圈万众瞩目的焦点。但这一次，春节流量的聚光灯，不再只聚焦于一家企业。
过去一周，中国AI行业迎来罕见的密集发布潮：2月11日深夜，智谱GLM‑5突然上线；2月12日，MiniMax M2.5紧随其后；字节跳动则携工业级视频模型SeEDAnce 2.0亮相，试图重新定义视频生成的物理边界。各大厂商仿佛达成默契：既然无法回避DeepSeek带来的压力，便选择在其一战成名的节点，集体发起反击。就连一向节奏稳健的阿里，也将Qwen 3.5的发布时间锁定在春节前后。
这场密集发布并非简单的时间巧合，而是一次行业集体性的实力亮相——在全网注意力最集中的时段，集中展现技术实力与市场姿态。
而更关键的变化，并不在大模型本身，而在于场景价值叙事的转向。
与一年前相比，大模型行业已清晰迈入“下半场”。单纯的参数规模与单点性能，不再是唯一的竞争维度。多模态、Agent架构、模型上下文协议（MCP）、Multi‑Agent协同机制，以及在真实业务场景中的落地效率，正成为新的核心竞争变量。
IDC中国研究经理孙振亚向记者表示，产业关注点已从“模型有多强”转向“模型能否创造价值”，核心在于能否在真实业务中解决问题、交付结果。
“未来是否还会出现类似DeepSeek这样的现象级冲击，更多取决于发布节奏与市场情绪，而非技术能力本身。从技术储备与创新动能来看，中国大模型阵营仍处于高强度竞争、快速迭代的阶段，具备再次定义阶段性技术标杆的条件。”沙利文中国合伙人崔楠表示。DeepSeek新模型：技术路径已清晰浮现
尽管DeepSeek‑V4尚未正式发布，但过去一个多月的一系列技术动作，已勾勒出其清晰方向。
1月1日，DeepSeek发布论文，提出全新mHC网络架构，核心在于优化信息流动。中原证券研报认为，mHC采用类似“加权平均”的设计思路，通过凸组合约束避免信号无限放大，在MoE模型上可将训练收敛速度提升约1.8倍。
1月12日，DeepSeek再度公布论文，提出条件记忆模块Engram，通过稀疏检索实现固定知识的高效调用。浙商证券研报分析，这一技术为大模型架构优化提供了新思路：搭载Engram的DeepSeek‑V4有望实现更大知识库（低成本内存扩展）、更强逻辑推理（网络深度释放）、更低推理成本（存算分离）。
1月27日，DeepSeek将优化延伸至输入环节，提出以视觉作为文本压缩媒介的新方法，通过图片形式输入文本，大幅降低token消耗，解决长文本输入难题。2月11日，多位用户反馈，DeepSeek网页端与移动端已完成版本更新，上下文窗口从128K提升至百万token级别。技术演进与产品迭代相互印证，新模型的整体框架日渐清晰。
从公开信息看，mHC与Engram两大架构创新，目标高度一致：提升效率、降低成本。中原证券预测，新模型有望实现成本大幅下降，显著缓解国内“缺芯”带来的算力压力。
然而，架构优化解决的只是模型层面的效率问题，行业竞争的核心维度早已改变。
“当前主流模型在通用理解与生成能力上已达到可用水平，厂商之间的性能差距对业务结果的影响正在逐步收窄。”崔楠表示，企业客户更看重任务成功率、稳定性、响应时延、成本可控性，以及与现有系统的集成效果。真正决定商业价值的，是围绕模型构建的一整套工程体系，包括工作流编排、数据接入、权限控制、监控评估与持续优化机制。
“模型再聪明，单靠自身也无法落地。”孙振亚指出，模型缺少企业一线业务知识与流程上下文，缺乏与现有系统、产品的深度联动，更缺少稳定的工具调用与任务执行能力。无论是Agent、MCP还是Skills，本质都是在模型之上做工程化构建，将模型推理能力与企业业务知识、工具生态、执行链路真正打通。产业竞争的重心，已转向谁能在模型底座之上，搭建出可在真实场景中闭环交付价值的完整系统。流量高峰之下，执行能力才是真正壁垒
2026年初，OpenClaw与SeEDAnce 2.0几乎同时引爆科技圈。一个代表Agent工程化的极致，一个试图将AI视频生成推向可落地的工业级标准。
OpenClaw的故事极具戏剧性。其前身Clawdbot由奥地利工程师彼得·斯坦伯格于2025年11月创立，上线10天GitHub Star破10万，刷新开源项目增长纪录。2026年1月，因商标冲突更名为Moltbot，两天后再度更名为OpenClaw。三度更名，热度却一路走高。
真正让OpenClaw破圈的，并非改名风波，而是能力边界的质变。它被视作第一款让普通用户直观感受到“AI直接替你干活”的本地Agent。不同于停留在对话界面的聊天机器人，OpenClaw可直接操控操作系统与应用层：本地运行、修改代码、修复Bug、重构模块；模拟人类操作浏览器，自动填表、爬取数据、管理多平台账号；调用即时通讯工具发送语音、处理邮件，甚至完成线上采购。
简言之，OpenClaw不再只是提供建议，而是直接执行任务。
国联民生证券研报指出，作为可24小时自动运行的AI助手，OpenClaw终结了AI“被动问答工具”的时代，正式确立以自主拆解任务、跨平台调度、闭环执行为核心的全新生产范式。它推动AI从屏幕后的“智囊”，走向深入业务一线、拥有实操能力的“数字雇员”，大幅缩短从创意到落地的开发链路，让企业数字化转型重心从“流程驱动”转向“智能驱动”。
“OpenClaw通过打通生态、整合工具，并赋予Agent足够的系统权限与上下文支持，释放了此前因生态封闭、安全顾虑、成本约束而被束缚的潜力，让行业看到Agent的无限可能。”孙振亚表示，AI厂商的核心竞争力，不在于某一款产品形态，而在于能否让AI真正可用、真正把事办成。
在视频生成领域，SeEDAnce 2.0走出了相似的路径。
游戏科学创始人、《黑神话：悟空》制作人冯骥公开评价其为“当前地表最强视频生成模型，没有之一”，并直言“AIGC的童年时代已经结束”。
过去一年，AI视频生成技术进步显著，但在影视与工业生产中仍存在关键瓶颈：角色与场景跨镜头一致性差、人物五官与服饰频繁“崩坏”；物理逻辑失真，重力与运动关系不合理；音画无法原生同步，口型与情绪匹配依赖后期；导演对镜头语言的控制权被模型黑箱弱化。
SeEDAnce 2.0的升级，正是针对这些痛点展开。相较于上一代，其目标不再只是生成画面，而是解决更具体的工业化制作问题：自动拆解分镜、自然运镜、人物连续画面一致性、音画原生同步，以及一段素材能否一次生成、直接可用。
国联民生证券研报显示，SeEDAnce 2.0采用“双分支扩散变换器架构”，核心聚焦四大能力：自动分镜与运镜、多模态参考输入、音画同步（含口型与情绪匹配）、多镜头叙事一致性，并主打“60秒生成带原生音频的多镜头2K视频”。
其产品逻辑十分明确：不把视频当“盲盒”，而当作可直接交付的镜头序列。
这与OpenClaw的底层逻辑高度一致：两者都在跨越同一道关键门槛——从展示能力，转向承担任务。
当模型开始为“结果”负责，竞争标准也随之改写。春节档或许仍会诞生新的流量爆款，但真正决定行业走向的，已不再只是模型本身，而是围绕模型构建的执行系统。
“未来决定性的竞争焦点，将是规模化可复制的执行能力。如果某类智能体能在单一场景实现高成功率、低成本运行，并快速复制到海量客户与设备中，就可能构筑真正的商业壁垒。”崔楠总结道，模型的重要性并未下降，但其角色正转变为基础能力底座。在未来大模型产业的核心竞争中，能将模型能力稳定、低成本嵌入真实业务流程，并实现规模化落地的企业，才更有可能占据优势。