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　　▎“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（Coding&Agentic）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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