【赛迪网讯】2026年农历新年，科技圈的目光被一场特殊的“春节点映”吸引。月之暗面、字节跳动、智谱AI、阿里等国内大模型玩家，不约而同选择在这个传统淡季密集发布新品。从Kimi K2.5的多智能体协作，到Seedance 2.0的视频生成突破，再到GLM-5的代码能力跃升，一系列动作让这个春节充满了技术博弈的味道。

海外也没闲着。OpenAI推出GPT-5.3-Codex，Anthropic发布Claude Opus 4.6，双方在企业级市场展开新一轮较量。

为什么是春节？表面看，这个时段用户注意力分散，并非发布良机。但细想之下，假期恰恰是大模型最好的“试炼场”——家庭聚会需要规划、长途出行需要协调、短视频创作需要灵感，这些真实场景对AI的考验，远比实验室的跑分更有说服力。

这背后是一场深刻的转型。国产大模型正在告别“刷题家”身份，向能独立处理复杂任务的“实干派”进化。它们不再满足于给出标准答案，而是试图成为真正能“做事”的数字助手。

春节“实战”

GLM-5在HumanEval代码测试中拿下96.2%的通过率，超过前代和Claude Opus 4.5。但比分数更重要的是能力质变——它开始理解跨文件的代码逻辑，能处理真正的工程代码仓。这意味着AI从“写函数的初级程序员”向“理解架构的总工程师”迈进。

字节的Seedance 2.0则解决了视频创作中的“沟通成本”。过去用户需要费尽心思写提示词，效果还不可控。现在，你可以直接指定色调、参考某张脸、借鉴某段视频的动作，甚至给一段音乐让它跟着节奏剪。这种“多模态参考”把创作主动权还给用户，也让电商广告、短视频制作有了更稳定的交付预期。

更具想象力的是AI走出数字世界。银河通用的Galbot S1重载机器人实现零遥操作，双臂能扛50公斤。与特斯拉人形机器人侧重工厂不同，这款产品更关注室内场景的适应能力——春晚舞台上与沈腾马丽的互动，展示了手脑协同的潜力。未来，无数室内场景的智能化，正依赖这种具身智能的大脑模型。

从代码生成到视频创作，再到物理世界的执行，AI正在变得“听得懂人话、干得成实事”。这不仅是技术迭代，更是价值导向的转变——普惠不是市场竞争的噱头，而是技术发展的应有之义。

市场端的反馈很直接，企业采购决策不再只看模型有多聪明，而是问“它能自动处理报销流程吗”“能协调多个软件做完市场调研吗”。大模型的实际执行力，正在成为商业价值的核心标尺。

春节这个特殊场景恰好提供了压力测试的环境。家庭聚会涉及菜谱生成、智能设备控制；长途出行需要比价、规划、预订；内容创作要理解节日文化和传播规律。这些任务无法单次问答完成，需要模型具备拆解、协调、纠错和整合的能力。假期积累的真实交互数据，将为后续迭代提供宝贵养料。

“海淀15分钟”

当技术理想遭遇商业现实，创新往往需要一个既能扎根又能生长的土壤。放眼全球AI竞赛，已不再是单一企业的较量，而是区域生态的系统比拼。2026年春节档的爆发，清晰指向一个坐标——北京海淀。

在这片430平方公里的土地上，创新的密度可以用车程丈量：智谱、百川、面壁齐聚清华科技园；生数、智源隔街相望；月之暗面与字节跳动直线距离不到3公里。人才流动更具纵深——爱诗科技创始人来自字节，办公室与原工区直线距离2公里；银河通用、星动纪元、灵心巧手三家机器人公司，彼此车程15分钟，却各自探索不同技术路线。

这种集聚不是偶然。海淀构建了从底层高校研究、中层算力支撑到应用层场景反馈的完整链条。清华北大输出人才方法论，芯片云计算企业提供算力，大量场景型公司提供测试环境。这种密度让技术迭代周期显著缩短。

更重要的是创新路径的分化。与硅谷追逐“通用智能”的宏大叙事不同，海淀企业更倾向于“垂直深耕”：百度布局全栈、寒武纪押注芯片、智谱专注B端、快手偏向文娱、字节侧重C端、月之暗面钻研长文本思考。各寻其位，各展所长。

政策环境同样关键。北京及海淀出台系列产业支持措施，配套人才落户、资金扶持、场景开放，还设立了规模达200亿元的科技成长基金，专注早期硬科技。这种“耐心资本”的供给，让创新型企业有了更长远的底气。

但海淀的真正价值，或许在于其作为“创新方法论”的输出地。从当年的中关村创业大街，到移动互联网时代的“巨头摇篮”，这里培育了风险资本的敏锐度、工程师文化的务实性，以及对快速迭代的路径依赖。这些基因延续至今，让中国AI在面对颠覆性技术时，表现出更强的工程化能力和商业嗅觉。

放眼全国，上海张江、深圳南山、杭州余杭同样各具特色。但海淀的“全栈覆盖”使其成为全球AI版图中少数能与硅谷形成系统对话的区域。当大模型进入“实干能力”比拼阶段，区域生态的质量将直接决定企业的竞争力上限。

分水岭时刻

这场春节档的集中爆发，标志着国产大模型进入价值验证的关键周期。真实交互数据将帮助企业精准识别短板，加速迭代。多智能体协作的稳定性、长视频生成的时序一致性、复杂代码重构的可靠性，只有在海量使用中才能充分暴露和完善。

有意思的是，这股“实干”浪潮正在影响全球格局。OpenAI、Google等巨头也开始密集推出针对企业市场的高性价比推理模型。风向在变。

长期以来，全球AI聚光灯多投向硅谷。而2026年这个春天，分水岭已有痕迹——算力封锁没有击垮国产模型，反而培育了一份独特的韧性。迭代节奏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，客观上为中国AI提供了换道超车的窗口期。

从管理者角度看，当大模型从“对话工具”进化为“数字员工”，社会影响将呈指数级放大。这要求政策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。经验丰富的管理者，显然能更快提供合格样本。

至少，站在2026年的开端，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。从追赶到并行，再到在某些维度开始定义规则，中国AI正在书写属于自己的章节。