作者：萧政兴发布时间：2026-06-17 09:37:52 点击数：44455

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今日研究机构发布行业报告总理座谈会上的两位年轻人，先后交出“万亿答卷”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：总理座谈会上的两位年轻人，先后交出“万亿答卷”

DeepSeek V4昨天终于发布了。

V4模型拥有1.6万亿参数，100万token上下文，再次刷新了开源模型的记录。从春节开始被大家调侃了三个月的“下周一定”，终于一锤定音。

但华体汇(中国)翻完V4近60页的技术文档，突然反应过来一件事。这已经是本周第二个中国万亿开源模型了。

周一，Kimi K2.6刚刚开源。万亿参数MoE模型，支持300个子Agent协同，OpenRouter调用量直接冲到全球第一。

同一周，两个万亿参数中国开源模型先后落地。

再看V4文档里明确写着的Muon优化器，正是月之暗面去年在Kimi K2中率先验证的技术。而K2.6底层架构采用的MLA注意力机制，来自DeepSeek。

而这两家华体汇电竞-华体汇(中国)的创始人，杨植麟和梁文锋，在过去14个月里先后走进了国务院总理李强的座谈会现场。一个33岁，一个40岁。而这两个人，都来自广东。

当“人工智能+”成为国家战略，两个广东年轻人正在交出高度同步的答卷。

两个广东年轻人，先后坐到了总理对面

4月10日下午，李强总理主持召开经济形势专家和企业家座谈会。8位受邀代表中，有7位是长期参与宏观政策讨论的经济学者和央国企代表，另一位是全场唯一的90后，月之暗面创始人杨植麟。

李强在会上明确提出，“深化拓展‘人工智能+’，加快制造业数智化转型”。对于一家做基础大模型的华体汇电竞-华体汇(中国)来说，这句话既是方向，也是命题。10天后，Kimi K2.6开源。又过4天，DeepSeek V4上线。

更耐人寻味的，是14个月前的另一次对话。

2025年1月20日，李强召开过一场同级别的座谈会。那天坐在9位发言代表中的，是深度求索创始人梁文锋。当晚，DeepSeek开源了推理模型R1，引发全球热议，被西方媒体称为AI界的“斯普特尼克时刻”。

同一天，月之暗面发布了对标OpenAI o1的k1.5。两家华体汇电竞-华体汇(中国)从这一天起，不约而同站到了同一条赛道上。

14个月，两场座谈会，两位AI创业者先后坐到总理对面。

杨植麟1992年生于广东汕头，保送清华，CMU博士，师从苹果AI研究负责人和DeepMind首席科学家。到2024年春节，华体汇电竞-华体汇(中国)估值已突破25亿美元。

梁文锋1985年生于广东湛江吴川，父亲是小学老师。吴川一中高考状元，浙大硕士。2015年创办幻方量化，四年后管理规模突破100亿，2021年突破1000亿。靠交易赚来的钱，他一直在悄悄买算力——2021年“萤火二号”搭载了约1万张英伟达A100，那时候国内拥有超过1万枚GPU的华体汇电竞-华体汇(中国)不超过5家。

一个从潮汕走进国际顶级实验室，一个从粤西打进算力牌桌。出发点天差地别，却在同一个房间里先后给出了“万亿答卷”。

梁文锋说过一句话：“中国必然需要有人站到技术的前沿。”现在，这句话多了一个广东版本的注脚。

顶尖玩家总在同一个山口相遇

回看过去15个月，DeepSeek和Kimi的技术方向和发布时机，对齐到让人怀疑是约好的。

2025年1月，DeepSeek-R1推理模型和Kimi K1.5多模态思考模型同日上线，相隔仅两小时。OpenAI的论文也指出，这两家是最早复现o1思维链的团队。

2025年2月，两家前后脚发论文，都在改造Transformer注意力机制。DeepSeek的NSA做原生稀疏注意力，Kimi的MoBA做混合块注意力。

2026年4月，万亿开源模型Kimi K2.6和DeepSeek V4同周上线。

三次标志性的同步，方向出奇一致。

除此之外，让海外技术圈真正感到震动的还有一件事。今年3月，Kimi放出了「注意力残差」技术，将Transformer的核心原理「注意力」应用到残差连接上，在海外技术社区引发了广泛关注和激烈讨论。一家中国创业华体汇电竞-华体汇(中国)在动Transformer的地基，这件事本身就足够让硅谷技术圈紧张起来。

但更有意思的，是表面之下的技术交织。

你用我验过的注意力，我用你验过的优化器

把Kimi K2.6和DeepSeek V4的官方技术文档摆在一起，会发现一张近乎叠影的图谱。

先看Kimi K2.6，这款模型总参数1万亿，激活32B，384个专家，256K上下文窗口。技术路线上沿用了MLA注意力机制，使用了一款名为MuonClip的二阶优化器，并引入了可伸缩至300个子智能体、4000步协同的Agent Swarm能力。

这样的智能体集群能力使得其可以做到让一个金融撮合引擎在13小时内被自主重构，代码改动超过4000行。

而刚发布的DeepSeek V4是一款总参数1.6万亿，激活49B的开源模型，上下文窗口一次推到100万token。为了实现百万Token的上下文，技术文档明确提到采用Muon优化器，推理算力降到V3.2的27%，KV缓存只剩十分之一。

两份技术文档上的名词，各有各的来历，但逐项对照下来，会发现它们之间已经不是简单的借鉴，而是交织。

深度求索在2024年5月发布V2时首次公开MLA后，后续在2025年初的V3/R1模型上继续优化，成为了主流的技术路线。2025年7月，月之暗面也选择MLA作为K2系列的注意力机制。

Muon的出现则是另一个故事。美国研究员Keller Jordan在2024年底一篇博客里提出这个优化器后，月之暗面2025年2月发表《Muon is Scalable for LLM Training》，第一次在大模型训练规模上把它稳定下来，并做出了一个更稳健的变种MuonClip，率先在Kimi K2中规模化应用。

一年之后，DeepSeek在V4技术报告里写下那句："We employ the Muon optimizer for faster convergence and greater training stability."

一项技术创新从深度求索流向月之暗面，另一项又从月之暗面流向深度求索，两家华体汇电竞-华体汇(中国)是在彼此验证过的技术节点上，轮番向前踩一步。

同一张图谱里也有分岔。

DeepSeek V4设计了CSA（压缩稀疏注意力）和HCA（重压缩注意力）交替堆叠，核心假设是长序列中大部分KV条目对当前query贡献极小，可以安全跳过。Kimi下一代模型探索线性注意力，核心假设是注意力计算本身可以被重新表述为线性形式，把复杂度从序列长度的平方降到线性。

一个在筛选哪些token值得看，一个在改写“看”这个动作本身的计算规则。殊途同归，都在往Transformer最要命的成本结构里动刀。

过去十年，中国AI的技术飞轮一直转在美国。OpenAI发了新论文，中国华体汇电竞-华体汇(中国)跟着复现；Meta开源了新模型，中国华体汇电竞-华体汇(中国)拿来微调。

这一次，一家中国华体汇电竞-华体汇(中国)验过的技术节点，被另一家中国华体汇电竞-华体汇(中国)接手，再往前踩一步。中国AI的竞争，正在从“单点爆款”进化成“生态接力”。

硅谷有些华体汇电竞-华体汇(中国)，已经开始把底座换成中国模型

中国AI的故事，到这里还只是内部故事。

但今年开春以来，硅谷的发布会PPT上，出现了一个让人意外的变化。

2026年3月，英伟达GTC 2026在美国圣何塞召开。黄仁勋展示下一代Rubin机柜性能的PPT上，训练基准用的是DeepSeek，推理吞吐和token成本基准用的是Kimi K2-Thinking。同一张PPT，两个中国开源模型。

同期GTC官方博客介绍新一代DGX Station时，明确列出了这台工作站支持的前沿开源模型清单，两款中国模型分别是Kimi K2.5和DeepSeek V3.2。那几天，杨植麟作为唯一一位来自独立大模型创业华体汇电竞-华体汇(中国)的中国嘉宾，在GTC现场做了一场演讲。

同一个月更戏剧的事发生在Cursor身上。

2026年3月19日，估值约500亿美元、被视为硅谷AI编程头号玩家的Cursor，发布了新一代旗舰模型Composer 2，对外宣称“自研”。不到一天，开发者在API日志中截下了请求，发现模型ID字段赫然写着一串字符："kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast"。

马斯克亲自在帖子下留言："Yeah, it's Kimi 2.5."

Cursor联合创始人Aman Sanger事后承认，他们把市面上能拿到的基座模型跑了一遍，Kimi K2.5得分最高。在Cursor后来放出的技术报告中，这个候选名单里只有GLM5、Kimi K2.5和DeepSeek V3.2——没有Claude，没有Gemini，没有GPT。更关键的是，基于Kimi K2.5微调出来的Composer 2，在CursorBench上直接超过了Claude Opus 4.6。

一家年化收入超过20亿美元、被称作“硅谷AI编程之王”的美国华体汇电竞-华体汇(中国)，选择清单里原本有Claude、有Gemini、有GPT，但引以为傲的旗舰模型，底子是一家中国华体汇电竞-华体汇(中国)的开源基座。

几乎同一时期，日本乐天集团发布旗舰大模型Rakuten AI 3.0，7000亿参数，日本经济产业省资助，官方宣传为“日本自研”。开发者很快扒出，Hugging Face页面上带有deepseek_v3标签，关键结构参数几乎和DeepSeek V3一致，被广泛视作基于DeepSeek V3的再训练版本。

Meta也给了一次背书。发布Muse Spark时，代码困惑度对比图里用来对标的外部模型，是Llama 4 Maverick、DeepSeek-V3.1 Base和Kimi-K2 Base。

最硬的数据来自OpenRouter。这个平台被业界视作全球AI大模型API调用的公共路口。据其公共榜单统计，到2026年一季度，中国开源大模型在该平台的周Token调用量占比，已从2024年底的个位数上升到60%以上。截至今天，OpenRouter调用量前三中，两个是中国模型，而他们正是Kimi和DeepSeek。

从黄仁勋的发布会PPT，到硅谷头部应用的底座模型，再到日本大厂“自研”的底子，“Kimi”和“DeepSeek”这两个名字，在全球越来越常见。

从追硅谷，到硅谷回头看中国

“加速探索智能上限”，这句话真正落地，要回到芯片这一层。

DeepSeek V4发布当天，深度求索在推文里写明V4使用华为昇腾进行推理，并补了一句：“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。”

Kimi走的是另一条路。3月的英伟达GTC大会上，杨植麟在圣何塞做了一场主题演讲，Kimi K2.5被列入英伟达DGX Station的官方支持清单。但同一时间，月之暗面也在走国产芯片路线。Kimi K2.6开源后，壁仞科技第一时间完成了适配；更早之前，Kimi K2.5已经在国产昇腾平台上跑通了多模态推理。今年4月，Kimi团队在一篇论文里提出了“Prefill-as-a-Service”的分离式推理架构，核心思路正是推进国产芯片的混合推理。

一边是和英伟达保持深度合作，一边在国产算力上提前布局。

两条路，同一个方向。当美国不断收紧高端芯片的阀门，这两家中国创业华体汇电竞-华体汇(中国)说明了一件事：摆脱物理算力的卡脖子，不一定只有一条路。

14个月前，梁文锋走进第一场座谈会时，中国AI最需要证明的问题还是“能不能做出一款世界级的基础模型”。14个月后，杨植麟走进第二场座谈会时，问题已经变成“在被封锁的算力生态里，能不能持续地做，一起做，让基础能力的跃迁变成常态”。

答案是能。

“华体汇(中国)不是有意成为一条鲶鱼，只是不小心成了一条鲶鱼。”梁文锋2024年夏天说的这句话，在2026年春天再读，更像一个被时间提前写好的注脚。

两年前，杨植麟把月之暗面的雄心形容为“承包一片森林，而不是种一棵树”。两年后，这片森林里至少已经长出了两棵够得着云层的树。

过去十年，中国AI在追OpenAI，在追英伟达，在追硅谷。

这一次，轮到硅谷回头看中国了。

原创不易，感谢有你！

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刚刚官方渠道披露重要信息总理座谈会上的两位年轻人，先后交出“万亿答卷”

DeepSeek V4昨天终于发布了。

V4模型拥有1.6万亿参数，100万token上下文，再次刷新了开源模型的记录。从春节开始被大家调侃了三个月的“下周一定”，终于一锤定音。

但华体汇(中国)翻完V4近60页的技术文档，突然反应过来一件事。这已经是本周第二个中国万亿开源模型了。

周一，Kimi K2.6刚刚开源。万亿参数MoE模型，支持300个子Agent协同，OpenRouter调用量直接冲到全球第一。

同一周，两个万亿参数中国开源模型先后落地。

再看V4文档里明确写着的Muon优化器，正是月之暗面去年在Kimi K2中率先验证的技术。而K2.6底层架构采用的MLA注意力机制，来自DeepSeek。

而这两家华体汇电竞-华体汇(中国)的创始人，杨植麟和梁文锋，在过去14个月里先后走进了国务院总理李强的座谈会现场。一个33岁，一个40岁。而这两个人，都来自广东。

当“人工智能+”成为国家战略，两个广东年轻人正在交出高度同步的答卷。

两个广东年轻人，先后坐到了总理对面

4月10日下午，李强总理主持召开经济形势专家和企业家座谈会。8位受邀代表中，有7位是长期参与宏观政策讨论的经济学者和央国企代表，另一位是全场唯一的90后，月之暗面创始人杨植麟。

李强在会上明确提出，“深化拓展‘人工智能+’，加快制造业数智化转型”。对于一家做基础大模型的华体汇电竞-华体汇(中国)来说，这句话既是方向，也是命题。10天后，Kimi K2.6开源。又过4天，DeepSeek V4上线。

更耐人寻味的，是14个月前的另一次对话。

2025年1月20日，李强召开过一场同级别的座谈会。那天坐在9位发言代表中的，是深度求索创始人梁文锋。当晚，DeepSeek开源了推理模型R1，引发全球热议，被西方媒体称为AI界的“斯普特尼克时刻”。

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梁文锋1985年生于广东湛江吴川，父亲是小学老师。吴川一中高考状元，浙大硕士。2015年创办幻方量化，四年后管理规模突破100亿，2021年突破1000亿。靠交易赚来的钱，他一直在悄悄买算力——2021年“萤火二号”搭载了约1万张英伟达A100，那时候国内拥有超过1万枚GPU的华体汇电竞-华体汇(中国)不超过5家。

一个从潮汕走进国际顶级实验室，一个从粤西打进算力牌桌。出发点天差地别，却在同一个房间里先后给出了“万亿答卷”。

梁文锋说过一句话：“中国必然需要有人站到技术的前沿。”现在，这句话多了一个广东版本的注脚。

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回看过去15个月，DeepSeek和Kimi的技术方向和发布时机，对齐到让人怀疑是约好的。

2025年1月，DeepSeek-R1推理模型和Kimi K1.5多模态思考模型同日上线，相隔仅两小时。OpenAI的论文也指出，这两家是最早复现o1思维链的团队。

2025年2月，两家前后脚发论文，都在改造Transformer注意力机制。DeepSeek的NSA做原生稀疏注意力，Kimi的MoBA做混合块注意力。

2026年4月，万亿开源模型Kimi K2.6和DeepSeek V4同周上线。

三次标志性的同步，方向出奇一致。

除此之外，让海外技术圈真正感到震动的还有一件事。今年3月，Kimi放出了「注意力残差」技术，将Transformer的核心原理「注意力」应用到残差连接上，在海外技术社区引发了广泛关注和激烈讨论。一家中国创业华体汇电竞-华体汇(中国)在动Transformer的地基，这件事本身就足够让硅谷技术圈紧张起来。

但更有意思的，是表面之下的技术交织。

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先看Kimi K2.6，这款模型总参数1万亿，激活32B，384个专家，256K上下文窗口。技术路线上沿用了MLA注意力机制，使用了一款名为MuonClip的二阶优化器，并引入了可伸缩至300个子智能体、4000步协同的Agent Swarm能力。

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而刚发布的DeepSeek V4是一款总参数1.6万亿，激活49B的开源模型，上下文窗口一次推到100万token。为了实现百万Token的上下文，技术文档明确提到采用Muon优化器，推理算力降到V3.2的27%，KV缓存只剩十分之一。

两份技术文档上的名词，各有各的来历，但逐项对照下来，会发现它们之间已经不是简单的借鉴，而是交织。

深度求索在2024年5月发布V2时首次公开MLA后，后续在2025年初的V3/R1模型上继续优化，成为了主流的技术路线。2025年7月，月之暗面也选择MLA作为K2系列的注意力机制。

Muon的出现则是另一个故事。美国研究员Keller Jordan在2024年底一篇博客里提出这个优化器后，月之暗面2025年2月发表《Muon is Scalable for LLM Training》，第一次在大模型训练规模上把它稳定下来，并做出了一个更稳健的变种MuonClip，率先在Kimi K2中规模化应用。

一年之后，DeepSeek在V4技术报告里写下那句："We employ the Muon optimizer for faster convergence and greater training stability."

一项技术创新从深度求索流向月之暗面，另一项又从月之暗面流向深度求索，两家华体汇电竞-华体汇(中国)是在彼此验证过的技术节点上，轮番向前踩一步。

同一张图谱里也有分岔。

DeepSeek V4设计了CSA（压缩稀疏注意力）和HCA（重压缩注意力）交替堆叠，核心假设是长序列中大部分KV条目对当前query贡献极小，可以安全跳过。Kimi下一代模型探索线性注意力，核心假设是注意力计算本身可以被重新表述为线性形式，把复杂度从序列长度的平方降到线性。

一个在筛选哪些token值得看，一个在改写“看”这个动作本身的计算规则。殊途同归，都在往Transformer最要命的成本结构里动刀。

过去十年，中国AI的技术飞轮一直转在美国。OpenAI发了新论文，中国华体汇电竞-华体汇(中国)跟着复现；Meta开源了新模型，中国华体汇电竞-华体汇(中国)拿来微调。

这一次，一家中国华体汇电竞-华体汇(中国)验过的技术节点，被另一家中国华体汇电竞-华体汇(中国)接手，再往前踩一步。中国AI的竞争，正在从“单点爆款”进化成“生态接力”。

硅谷有些华体汇电竞-华体汇(中国)，已经开始把底座换成中国模型

中国AI的故事，到这里还只是内部故事。

但今年开春以来，硅谷的发布会PPT上，出现了一个让人意外的变化。

2026年3月，英伟达GTC 2026在美国圣何塞召开。黄仁勋展示下一代Rubin机柜性能的PPT上，训练基准用的是DeepSeek，推理吞吐和token成本基准用的是Kimi K2-Thinking。同一张PPT，两个中国开源模型。

同期GTC官方博客介绍新一代DGX Station时，明确列出了这台工作站支持的前沿开源模型清单，两款中国模型分别是Kimi K2.5和DeepSeek V3.2。那几天，杨植麟作为唯一一位来自独立大模型创业华体汇电竞-华体汇(中国)的中国嘉宾，在GTC现场做了一场演讲。

同一个月更戏剧的事发生在Cursor身上。

2026年3月19日，估值约500亿美元、被视为硅谷AI编程头号玩家的Cursor，发布了新一代旗舰模型Composer 2，对外宣称“自研”。不到一天，开发者在API日志中截下了请求，发现模型ID字段赫然写着一串字符："kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast"。

马斯克亲自在帖子下留言："Yeah, it's Kimi 2.5."

Cursor联合创始人Aman Sanger事后承认，他们把市面上能拿到的基座模型跑了一遍，Kimi K2.5得分最高。在Cursor后来放出的技术报告中，这个候选名单里只有GLM5、Kimi K2.5和DeepSeek V3.2——没有Claude，没有Gemini，没有GPT。更关键的是，基于Kimi K2.5微调出来的Composer 2，在CursorBench上直接超过了Claude Opus 4.6。

一家年化收入超过20亿美元、被称作“硅谷AI编程之王”的美国华体汇电竞-华体汇(中国)，选择清单里原本有Claude、有Gemini、有GPT，但引以为傲的旗舰模型，底子是一家中国华体汇电竞-华体汇(中国)的开源基座。

几乎同一时期，日本乐天集团发布旗舰大模型Rakuten AI 3.0，7000亿参数，日本经济产业省资助，官方宣传为“日本自研”。开发者很快扒出，Hugging Face页面上带有deepseek_v3标签，关键结构参数几乎和DeepSeek V3一致，被广泛视作基于DeepSeek V3的再训练版本。

Meta也给了一次背书。发布Muse Spark时，代码困惑度对比图里用来对标的外部模型，是Llama 4 Maverick、DeepSeek-V3.1 Base和Kimi-K2 Base。

最硬的数据来自OpenRouter。这个平台被业界视作全球AI大模型API调用的公共路口。据其公共榜单统计，到2026年一季度，中国开源大模型在该平台的周Token调用量占比，已从2024年底的个位数上升到60%以上。截至今天，OpenRouter调用量前三中，两个是中国模型，而他们正是Kimi和DeepSeek。

从黄仁勋的发布会PPT，到硅谷头部应用的底座模型，再到日本大厂“自研”的底子，“Kimi”和“DeepSeek”这两个名字，在全球越来越常见。

从追硅谷，到硅谷回头看中国

“加速探索智能上限”，这句话真正落地，要回到芯片这一层。

DeepSeek V4发布当天，深度求索在推文里写明V4使用华为昇腾进行推理，并补了一句：“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。”

Kimi走的是另一条路。3月的英伟达GTC大会上，杨植麟在圣何塞做了一场主题演讲，Kimi K2.5被列入英伟达DGX Station的官方支持清单。但同一时间，月之暗面也在走国产芯片路线。Kimi K2.6开源后，壁仞科技第一时间完成了适配；更早之前，Kimi K2.5已经在国产昇腾平台上跑通了多模态推理。今年4月，Kimi团队在一篇论文里提出了“Prefill-as-a-Service”的分离式推理架构，核心思路正是推进国产芯片的混合推理。

一边是和英伟达保持深度合作，一边在国产算力上提前布局。

两条路，同一个方向。当美国不断收紧高端芯片的阀门，这两家中国创业华体汇电竞-华体汇(中国)说明了一件事：摆脱物理算力的卡脖子，不一定只有一条路。

14个月前，梁文锋走进第一场座谈会时，中国AI最需要证明的问题还是“能不能做出一款世界级的基础模型”。14个月后，杨植麟走进第二场座谈会时，问题已经变成“在被封锁的算力生态里，能不能持续地做，一起做，让基础能力的跃迁变成常态”。

答案是能。

“华体汇(中国)不是有意成为一条鲶鱼，只是不小心成了一条鲶鱼。”梁文锋2024年夏天说的这句话，在2026年春天再读，更像一个被时间提前写好的注脚。

两年前，杨植麟把月之暗面的雄心形容为“承包一片森林，而不是种一棵树”。两年后，这片森林里至少已经长出了两棵够得着云层的树。

过去十年，中国AI在追OpenAI，在追英伟达，在追硅谷。

这一次，轮到硅谷回头看中国了。

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