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【央视新闻客户端】

　　▎“初一初二初三不休息！”接下来几天
，大模型厂商要加班发模型
。

　　文|Leo张ToB杂谈

　　作者|张申宇

　　编辑丨盖虹达

　　本文首发于钛媒体APP

　　“初一初二初三不休息！ ”大模型厂商枕戈待旦，春节档AI大战硝烟四起。

　　越接近年关 ，大模型厂商的AI大战越接近巅峰——办公区灯火通明
，AI团队日夜加班，接下来 ，阿里千问大模型Qwen-3.5 、豆包大模型2.0
、DeepSeek V4将陆续发布，论抢占声量
，这届春节AI比春晚更热闹 。

　　此前，已经有诸多大模型厂商密集发布了各家的大模型产品 ，阶跃星辰发布Step 3.5 Flash、阿里发布Qwen3-Coder-Next 、MiniMax发布MiniMax-M2.5
、智谱推出新一代旗舰模型GLM-5……

　　多家模型厂商的更新动态也说明模型更加聚焦推理效率、长上下文 、低成本、复杂任务
、多模态等方向
。如DeepSeek的OCR 2、Engram架构
，核心是算力效率优化；阿里的Qwen3-Max-Thinking强调推理能力与多模态融合；MoE架构普及 、FP8精度等技术落地，使模型单次调用成本从“元”降至“分
”。

　　另一方面 ，根据已经披露的信息来看
，多家模型侧重点集中在编程与智能体能力上 。例如，GLM-5 据称在编程能力上实现了对Claude Opus 4.5的对齐；MiniMax M2.5 编程与智能体性能（CodingAgentic）比肩国际顶尖模型 ，直接对标Claude Opus 4.6
。

　　AI编程与智能体上的竞争不仅存在于国内大模型厂商之间。今日
，谷歌宣布对 Gemini 3 Deep Think 进行重大升级，号称是专门针对科学
、研究与工程场景的开发的“推理模式” ，旨在推动智能前沿发展
，并在在 Codeforces 竞赛编程基准上获得 3455 的 Elo；OpenAI 与Cerebras宣布推出最新的 GPT-5.3-Codex-Spark 模型，主打实时编程 。这也是 OpenAI 与 Cerebras 合作的首个公开发布成果
。

　　AI编程与AI Agent成“必争之地 ”

　　这场“春节档
”大模型混战 ，表面上是参数与性能的比拼，实则标志着AI技术演进的核心战场发生了根本性转移——从追求对话的流畅与知识的广博
，转向攻坚智能体（Agent）的工程化落地与AI编程的系统级能力。

　　这一转向背后，是行业对当前AI应用瓶颈的深刻反思 。

　　正如OpenAI联合创始人Greg Brockman在2025年10月所指出的 ，开发者在使用AI辅助编程时
，情绪复杂：既为工具带来的高效自动化感到鼓舞，也为剩余需人工完成的、更复杂的任务感到困扰
。

　　这种困扰的根源 ，被业界形象地称为“第二天问题”——AI工具在演示时能快速生成令人惊叹的代码原型
，但这些代码往往缺乏严谨的架构，难以维护 、迭代和扩展 ，导致开发者陷入无尽的修复循环。换言之
，大多数AI模型解决了“快速生成代码 ”（第一天）的问题，却未能攻克“构建可持续
、可交付的软件工程
”（第二天）的挑战 。

　　从技术演进角度看 ，AI编程代表了当前人工智能领域最有用、用户最愿意付费且增长最快的应用方向之一。当前
，业内普遍认为，AI编程并非简单的提效工具 ，而是重塑软件生产关系的新基建
。这种“高性价比替代”属性，如同“从骑自行车切换到坐高铁 ”
，效率提升可达5倍以上。在真实场景中，这种效率提升已经得到验证：Anthropic《2026年智能体编码趋势报告》指出 ，一个曾预计需要4到8个月的项目
，使用Claude大模型后仅用两周就完成 。这种革命性的效率提升，使得AI编程成为大模型能力最直接的“试金石
”
。

　　从技术战略价值考量 ，AI编程和AI Agent代表着通向AGI（通用人工智能）的关键路径。科技巨头们押注AI编程不仅是为了“写代码更快”
，而是为了在下一轮全球算力和AI竞争中占据高地 。如果未来机器能完成人类80%以上的编程工作，那么Coding AI将成为AGI的基础
。这种战略意义在技术层面体现为：代码拥有一个最完美的反馈环境——编译器 ，代码写错了
，编译器报错，Agent知道错了并自我修正 ，这是一个天然的强化学习闭环
，为模型优化提供了宝贵的数据反馈机制。

　　从市场需求层面看，AI编程赛道展现出惊人的市场潜力 。IDC 2025年发布的《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》中指出 ，中国生成式AI软件市场规模2025年预计将达到35.4亿美元；另一方面，AI编程正在创造全新的增量市场
。东吴证券分析师曾测算
，当AI将软件开发成本和门槛降至极低时，大量过去因成本过高而被压抑的个性化软件需求将被释放 ，催生出潜在规模高达150亿美元（2030年）的增量市场。

　　从商业逻辑层面看
，AI编程已经形成了“模型-产品-用户-数据 ”的正向循环 。底层模型的持续进步直接提升产品体验，而领先应用已开始利用宝贵的交互数据反哺模型优化
。同时 ，开发者社区的口碑效应结合产品驱动增长（PLG）模式
，实现了高效传播。

　　这种良性循环在海外市场已经得到验证：Anysphere凭借AI原生IDE产品Cursor，仅用三年就从默默无闻到估值近百亿美元 ，年化经常性收入（ARR）突破10亿美元（截至2025年11月） 。

　　因此
，2026年春节档各大厂商集中发布以AI编程和智能体为重点的大模型，本质上是在争夺AI时代软件生产关系的定义权。这不仅是技术能力的比拼 ，更是生态控制权的争夺
，是决定未来AI产业格局的关键战役
。

　　大模型厂商分野

　　在AI编程和AI Agent的赛道上，阿里巴巴 、字节跳动等传统互联网大厂与MiniMax
、智谱等新兴大模型厂商呈现出截然不同的产品布局策略和竞争优势。这种差异源于各自的资源禀赋、生态基础和战略定位 ，形成了当前中国市场多元化的竞争格局 。

　　阿里巴巴 、字节跳动等互联网巨头凭借其庞大的用户基础
、丰富的应用场景和完整的技术栈，采取了生态整合与全栈布局的策略
。

　　千问App在2026年1月宣布全面接入淘宝、支付宝 、淘宝闪购、飞猪
、高德等阿里生态业务
，可实现一句话点外卖、订酒店 、买东西。这种深度生态整合使得AI Agent从“聊天对话
”迈入“办事时代”，实现了真正的任务执行能力 。

　　在AI编程领域 ，阿里巴巴推出了面向全球用户的Agentic编程平台Qoder
，集成了全球顶尖的编程模型，提供上下文工程能力 ，可一次检索10万个代码文件
。更重要的是
，阿里采取了开源策略，Qwen3-Coder采用Apache 2.0协议 ，允许免费商用
，开发者可基于其二次开发。这种开源策略不仅降低了使用门槛，更吸引了全球开发者参与生态建设 。千问在OpenRouter上Token使用量排名开源模型第二 ，仅次于DeepSeek
。

　　大厂的核心优势在于数据闭环和场景深度。大厂内部几万名工程师每一次代码的提交
、回滚、Review
，都是在为模型提供最真实 、最高频的反馈 。

　　与传统互联网大厂相比，MiniMax
、智谱等新兴大模型厂商则采取了技术专注与垂直深耕的策略 ，在特定领域建立技术优势
。

　　2026年2月12日，MiniMax正式上线最新旗舰编程模型MiniMax M2.5
，作为全球首个为Agent场景原生设计的生产级模型，其编程与智能体性能比肩国际顶尖模型 ，直接对标Claude Opus 4.6。该模型激活参数量仅10B
，在显存占用和推理能效比上优势明显，支持100 TPS超高吞吐量 ，推理速度远超国际顶尖模型 。

　　另一方面
，智谱也在近日推出了旗舰模型GLM-5，并同样主攻编程与智能体能力。智谱GLM-5跳出“唯参数论 ”的误区 ，以“稀疏架构+全栈能力”为核心
，实现了参数规模、推理效率与实际性能的三重突破，其技术设计既贴合当前Agent与AI编程的实际需求 ，也形成了区别于国内外竞品的独特优势
，为后续解决行业痛点奠定了坚实基础
。

　　GLM-5创新性地引入744B总参数与40B激活参数相结合的混合专家架构（Mixture of Experts， MoE） ，通过256个专家模块的动态路由机制实现计算资源的精准投放。每个输入Token仅激活约5.9%的网络参数，显著降低了推理过程中的计算冗余与能耗开销
，使得模型在保持高表达能力的同时，具备更强的部署灵活性和成本可控性 。

　　相较于上一代GLM-4.7 ，GLM-5的参数升级呈现出“量级跃升 、效率优化
”的鲜明特征
，每一项核心参数的调整都精准指向Agent与AI编程的场景需求——毕竟，无论是Agent的长程规划
、多工具协同 ，还是AI编程的复杂代码生成、跨文件重构
，都对模型的上下文理解能力 、算力效率和知识储备提出了极高要求
。

　　与智谱GLM-5“前后脚”发布的MiniMax M2.5则是选择了走“小而美 ”的差异化路径，激活参数量仅为10B ，采用MoE架构
，专注于高频轻量场景的效率优化。其核心逻辑是“不追求全能，只把高频场景做到极致
” ，定位为“Agent场景原生生产级模型”
，主打C端与中小企业的办公
、轻量编程需求 。

　　这种差异化竞争格局的形成，源于AI产业发展的内在逻辑
。在To B的生产力场景下 ，能够做大预训练的公司凤毛麟角，而那些手握场景Know-how的公司
，往往并不具备底层训练的基因。这种能力的错位，迫使B端市场在早期迅速分层：底层公司刷榜Scaling Law ，应用公司做“最后一公里 ”的适配 。

　　随着模型能力的溢出
，那些只做简单“套壳
”或“薄”中间层的应用公司，发现自己的价值被底座模型直接覆盖了
。在新的生存法则里 ，不做深、不做厚
，就意味着出局。这种分化根源在于“智能密度 ”开始直接挂钩企业ROI，B端客户愿意为“确定性
”支付高昂的溢价 。

　　大摩去年 11 月发布的《中国 CIO 调查报告》佐证了这一趋势——倾向于DeepSeek 、千问两家大模型的 CIO 意向度已达到 75%
。基于此 ，大摩给出了更为激进的终局推演：三年内
，千问、DeepSeek
、华为和字节跳动将占据 90% 的中国B端 AI 服务市场份额。

　　不过，这并不意味着新兴大模型厂商没有生存空间 。相反 ，在垂直领域和特定场景中
，新兴厂商凭借技术专注和快速迭代，仍然能够找到自己的定位。关键在于找到“厚”中间层的价值点——除了是对特定领域Know-how的深度封装 ，也是对“环境交互 ”的构建
。

　　2026，商业落地闯关开始

　　当前
，AI Agent与AI编程已成为生成式AI商业化落地的核心赛道。IDC预测，到2030年AI将为全球经济贡献22.3万亿美元 ，占全球GDP的3.7%
，而AI Agent将成为软件与服务增长的最大驱动力，同时也是最主要的商业变革者 。

　　AI Agent的快速崛起 ，催生了万亿级的市场蓝海
，但行业发展仍处于“野蛮生长
”向“理性成熟”过渡的关键阶段
。包括IDC、Gartner等在内的权威机构的调研数据显示，当前行业面临的痛点已从“技术可行性验证 ”转向“价值落地难 、成本不可控
、同质化严重” ，这些痛点相互交织
，严重制约了行业的规模化发展，也让市场陷入了“AI Agent疲劳
”的困境。

　　更为严峻的是 ，AI Agent市场陷入“同质化内卷”
，出现了“Agent Washing ”（智能体洗白）现象——众多供应商将现有的AI助手、RPA机器人重新包装，贴上“AI Agent
”标签 ，导致市场产品功能趋同，缺乏真正的智能自主性 。

　　Salesforce 、Microsoft
、Oracle等巨头推出的AI Agent功能看似差异化
，实则均依赖OpenAI、Anthropic的底层模型，技术同源导致功能趋同 ，企业客户难以看到差异化价值
，进而引发“AI Agent疲劳”
。

　　此外，模型幻觉 、知识检索不稳定
、数据孤岛等问题 ，也让AI Agent难以突破“80分陷阱 ”——Demo效果尚可
，但从80分优化到生产级的99分，难度远超从零开始 ，80%的企业仍然无法将AI Agent技术转化为实质性商业价值。

　　对于企业而言
，需要的Agent首先一定是要具备处理长程任务能力的 。长程任务面临的挑战主要有四点：

一是规划一致性
。在多步骤任务中，Agent需要保持目标一致性 ，避免因中间步骤的偏差导致最终结果偏离预期；

二是状态管理。长时间运行的任务需要有效的状态记忆和管理机制
，确保Agent能够记住之前的决策和执行结果；

三是错误恢复 。当某一步骤执行失败时，Agent需要能够有效识别错误、分析原因并采取补救措施；

四是资源优化
。长程任务通常消耗大量Token ，如何在保证质量的前提下控制成本成为关键问题。

　　以AI编程为例，过去两年
，大模型在代码生成上的进展有目共睹 。但代码和工程之间，始终隔着一道鸿沟。写代码是单次对话的事
。做工程是持续数天的事——调研 、架构设计
、分阶段实现、持续测试 、遇到问题调整方向、记录决策以便后续衔接。

　　Agentic Engineering（智能体工程）是当前AI编程领域正在兴起的一种全新范式 ，标志着开发者角色从“亲自写代码
”向“指挥AI智能体完成工程任务”的深刻转变 。Agentic Engineering的本质在于将离散的感知
、推理与行动能力整合为可持续、可复用的生产力系统
。

　　当Agentic Engineering“照进现实 ”
，AI编程将进入“全流程自动化
”阶段，成为企业数字化转型的核心支撑。随着GLM-5等高性能模型的普及 ，AI编程工具将从“代码生成 、语法纠错”等基础功能
，向“需求分析
、代码开发、测试调试 、部署上线
、运维优化 ”全流程延伸，实现软件开发全流程的自动化 。

　　未来 ，开发者将从繁琐的代码编写、调试工作中解放出来
，专注于需求分析 、架构设计等核心工作，软件开发效率将提升50%以上
。同时 ，AI编程工具将与企业的业务系统深度集成
，实现“业务需求→代码生成→系统部署
”的无缝衔接，推动企业数字化转型的速度大幅提升。清华SuperBench预测 ，到2027年，AI编程工具将覆盖80%以上的软件开发场景
，成为开发者的“必备伙伴” 。

　　展望AI编程和AI Agent的未来发展，2026年将成为从“爆发期 ”向“交付期”转变的关键年份
。如果说2023-2025是大模型的“爆发期
” ，那么2026年更像是“交付期”：AI从能聊
，走向能办事；从生成内容，走向编排流程；从模型参数竞争 ，走向成本
、治理与组织能力竞争。

　　2026年
，AI编程和AI Agent的发展将经历从技术狂热到商业理性的必然转型 。北京社科院副研究员王鹏指出，AI Agent的爆发是AI技术从“认知 ”到“行动
”的质变 ，其发展将重塑社会生产与交互范式
。2026年需突破技术可靠性、成本可控性 、伦理合规性三大门槛
，才能实现从“技术验证”到“社会渗透 ”的跨越。

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