DeepSeek V4读秒:Kimi 游向浅滩,智谱借壳暖春

AGI
AI行业没有“松弛感”一说。

文 | 新立场Pro

在 DeepSeek-R1 发布一周年之际,《新立场》注意到,DeepSeek 在 GitHub 上更新了大量FlashMLA代码。在114个文件中,一个标有“MODEL1”的未知大型模型标识符出现了28次。

该标识符与现有模型“V32”(DeepSeek-V3.2)一起提及并明确区分。根据对代码的上下文分析,“MODEL1”被广泛认为代表了建立在不同架构上的新模型,而不是当前一代的次要迭代。

1月21日,更多的信号浮出水面。多方消息源指出,DeepSeek可能会在2月中旬农历新年期间推出其下一代旗舰人工智能模型 DeepSeek V4,新模型伴随针对KV缓存的新优化,且有望提供显著增强的编码能力。这意味着,DeepSeek 正试图在算力效率与编码能力上,再次拉高行业的“及格线”。

这种技术上的步步紧逼,让2023年那个热钱涌动的“镀金时代”显得尤为遥远。

彼时,以智谱(GLM)、月之暗面(Kimi)为代表的“六小龙”正如日中天。凭借着“中国版 OpenAI”的技术叙事和先发优势,智谱在一年内市值翻了三倍,月之暗面更是完成了 4 轮融资,以 33 亿美元的估值站在了聚光灯的中心。那时的市场相信,只要遵循“Scaling Law”堆砌算力和参数,就能跑出下一个巨头。

2025年1月20日,DeepSeek-R1 的发布成为了一道分水岭。其以一种极其极客、甚至有些“反商业”的姿态——开源、低成本、高性能,瞬间抹平了“六小龙”积攒了两年的先发壁垒。不仅大厂感到错愕,创业公司的护城河也一夜干涸。

DeepSeek 仅用了半年时间,就用极致的扩展效率击穿了行业虚高的估值泡沫。对于创业者而言,通用的路被堵死了,资本的耐心也随之耗尽。

但巨鲸没有胃口吞下所有浮游生物。其转身给应用层留下了最后一口氧气。

随着下半年 DeepSeek 进入“刻意”的低调期,以及大厂生态竞争的白热化,处于夹缝中的“六小龙”反而在绝境中找到了一种 "Product-Market Fit by Default"(被迫的市场匹配),即放弃对“全知全能”通用大模型的执念,转而将Context极度聚焦,深耕特色垂直场景。

如今,AI 行业从“百模大战”进入了“阶级固化”阶段。DeepSeek 负责定义智能的上限,不断拓展技术的边界;而“六小龙”们则退守垂类,负责填充商业的下限,在具体的业务流中寻找生存的缝隙。

海啸过后的幸存者名单

2024年前8个月,全球 AIGC 领域发生了 107 起融资事件,国内大模型赛道更是吸金无数,亿元级别的融资案高达 20 起。零一万物、百川智能、智谱 AI、阶跃星辰、月之暗面与 MiniMax,这些名字开始频繁出现在科技媒体的头条,被合并称作“AI六小龙”。来自国际战投与东南亚财团的资金,似乎在印证着这个赛道不可限量的未来。

而在那场资本狂欢中,月之暗面无疑是最耀眼的明星。

不同于“国家队”智谱在 B 端的稳扎稳打,杨植麟坚定地押注了 To C 赛道,试图用“技术+产品”的双轮驱动复刻移动互联网的奇迹。红杉、小红书、美团、阿里等巨头争相入局,将这家成立不到一年半的公司推向了估值高地。2024 年 2 月,Kimi 的月活用户数逼近 300 万,是两个月前的 6 倍。

QuestMobile 的数据线也画出过一道昂扬的阳线:2024年底,AI 原生 App 的月活规模突破 1.2 亿,同比增长 232%。其中豆包、Kimi、文小言月活跃用户规模分别为7523万、2101万、1224万。那也是“烧钱换增长”逻辑依然奏效的最后时光。彼时的媒体确信,2025 年将是三强争霸的决战时刻。

历史的转折往往比剧本更有戏剧性。2025年初,DeepSeek如同一场没有预兆的海啸,率先打响了“AI 普惠”的第一枪。

1月中旬,DeepSeek正式上线手机端 App,据相关数据,仅一个春节假期,其下载量便爆发式增长至 6400 万次,这几乎是同期国内其他 AI 应用周下载量总和的 6 倍。尽管“服务器繁忙”的提示频繁弹出,但用户对DeepSeek的热情却高位不减,人们将其称为“DeepSeek 时刻”。

腾讯迅速跟进,微信与元宝纷纷接入 DeepSeek R1 模型,将这场关于推理模型的竞赛推向高潮。QuestMobile 的数据显示,DeepSeek App 的日活在 2025 年 2 月底突破 5000 万。在开源普惠效应的冲击下,原生 AI App 的行业格局被彻底颠覆:原有的座次被重排,Top 3 更迭为 DeepSeek、豆包与腾讯元宝。

DeepSeek的威压之下,分化开始出现。零一万物率先选择了“务实”。它迅速将“DeepSeek Moment”纳入企业服务的话术体系,成为“六小龙”中第一家全面拥抱 DeepSeek、提供定制部署方案的公司。

在当时,零一万物还面临人才的流失,包括曹大鹏、戴宗宏在内的核心技术高管接连出走,模型预训练负责人谷雪梅也宣布离职。动荡同样发生在百川智能。2025 年 3 月,王小川在搜狗时期的老部下、负责大模型开发的联创陈炜鹏与焦可相继离开。

更残酷的数据体现在 C 端战场。《字母榜》报道,2024 年曾单月投流过亿的月之暗面,在 2025 年 2 月按下了暂停键。在停止了投放,纯粹依靠自然流量之下,Kimi 的 MAU 从峰值 2024 年 Q4 的 3600万 断崖式下跌至2025 年 Q3 的 967 万。用户规模的差距,被巨头无情拉大。

萧条之下,剩下的智谱AI、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰四家,尽管没有公开爆出放弃预训练的消息,但其在追赶OpenAI的进度上都有了明显的下滑。

故事在下半场发生了微妙的变奏。取得现象级成功后,DeepSeek 并未乘胜追击扩大 C 端版图,而是选择了一条更纯粹的道路:收紧市场推广,专注于底层能力与开放生态建设。甚至有观点认为,它正在退回到“纯粹智力供应商”的角色。

洗牌看似结束,但规则已被改写。生存下来的“小龙们”被迫放弃了单纯依靠烧钱换增长的幻梦。在Gross Margin(毛利率)被 DeepSeek 永久性压低的新常态下,它们开始寻找新的生存缝隙:月之暗面聚焦 Agent 的产品化;智谱与 MiniMax 相继上市,向公开市场寻求资金与品牌背书。

市场上不再有关于“六小龙谁能成为下一个 OpenAI”的猜测,纷纷讨论起一个关于“如何在巨头与开源的夹缝中,找到商业下限”的现实故事。

标尺之下的繁花与喘息

从最新的研究成果来看,DeepSeek依然是那个理想而坚定的技术信徒。

在其刚刚发布的论文《基于可扩展查找的条件记忆:大型语言模型稀疏性的新维度》中,DeepSeek 提出了 Engram 架构。旨在为现有 MoE(混合专家)架构“减负”。

论文指出,Engram 将主干网络的早期层从繁重的静态模式重建任务中解放了出来。换句话说,以前的模型要花大量容量去“死记硬背”静态知识,而现在 Engram 接管了这部分记忆,让早期层可以专注于语义理解。这相当于为推理任务有效地加深了网络,并通过预取机制实现了几乎零开销的访问。

长上下文(Long Context)的优势也因此变得显著。通过将本地短语的“粘合剂”卸载到内存中,模型释放了宝贵的注意力机制,专注于捕捉那些遥远而隐秘的关联。在“大海捞针”的多查询匹配测试中,结果从 84.2% 跃升至 97.0%。

在《新立场》看来,此次 DeepSeek V4 的专精化,也暗示了 Scaling Law 在通用领域的边际效应递减。DeepSeek 通过此举,实质上将自己定位为了“基础能力的供水厂”,而将那些复杂的、场景化的“产品定义权”和“市场接触权”,慷慨地让渡给了下游。

这种在商业边界上的主动“退让”,映射出的恰是 DeepSeek 与众不同的企业文化,在国内互联网流量为王的语境下,这家公司有些过于“低调且任性”。

创始人梁文锋鲜少站在聚光灯下。有报道称,他不仅公开反对大语言模型收费,甚至对送上门的外部投资持有排斥态度。在社交媒体上,DeepSeek 技术团队的账号屈指可数,且几乎只讨论硬核技术,对常规的用户反馈显得有些“钝感”。正如周鸿祎一针见血的评价:梁文锋根本不想做 APP,他的心思全在 AGI(通用人工智能)上。

这份“任性”,在2025下半年演变为一种“心系天下”的开源普惠。同源数据显示,2025 年下半年,第三方托管的 DeepSeek R1 和 V3 模型使用量呈指数级上升。

各行各业争相接入,有人惊呼“混元、通义的‘智商’正在迎头赶上”,有人开发出了技术小白也能用的 AI 智能体,甚至有人将推理模型植入到了人形机器人的大脑中。

DeepSeek的“胸怀”也给了垂直整合者——即“小龙们”一个 Product-Market Fit (被迫的市场匹配) 的窗口期。在此新命题下,幸存的玩家们依据自身禀赋,选择了差异极大的突围路径,最终在2026年初迎来了喘息之机。

月之暗面选择了“两手抓”。产品侧,Kimi从5月开始高频推出 Researcher、OK Computer、Kimi Code 等 Agent 新品;人事侧,引入投资人背景的张予彤任总裁,统筹战略与商业化。

创始人杨植麟也不再言必称 OpenAI,他在年终信中写道,公司的目标是超越 Anthropic 成为世界领先的AGI公司。凭借“长文本+Agent”的双轮驱动,月之暗面即将完成新一轮融资,估值攀升至 48 亿美元,这距离其刚刚完成5亿美元融资仅数周时间。

两家上市企业也登上了新的高度。截至发稿,智谱与 MiniMax 市值分别达到 895 亿与 1247 亿。上市解决了智谱持续研发的“弹药”问题,首席科学家唐杰随即宣布全面回归基础模型研究,即将推出 GLM-5。

而估值领跑的 MiniMax 则在视频生成领域发力,其新一代模型 Hailuo 2.3 在物理动作与微表情上效果显著,同时推出了更低价的 Fast 版本,将批量创作成本砍半。

但这片应用层的“繁花似锦”,本质上完全仰赖于 DeepSeek 所划定的新标尺,DeepSeek 用开源和低价,无情地剥夺了中间商赚取“信息差”的权力,迫使所有幸存者必须从“贩卖算力”转向“贩卖价值”。

而在划定完这条红线后,DeepSeek选择“高抬贵手”。

当然这并非出于商业上的仁慈,而更像是一种高维度的技术洁癖。在同行们还在为应用层的日活(DAU)沾沾自喜时,DeepSeek 已经转身,全力投身于那些更枯燥、更抽象、也更具决定性的难题——下一代稀疏架构的效率极限、推理强化的逻辑闭环、以及那个代号为“MODEL1”的未知架构。

这种“不在场”,反而构成了一种更为强大的压迫感。对于整个 AI 行业而言,DeepSeek平时静默无声,但它每一次参数的微调、每一篇论文的发布,都决定了生态圈里的空气是稀薄还是充沛,是晴空万里还是暴雨将至。

从这个意义上看,DeepSeek 更像是AI牌桌上发牌员手中那副不断变化的底牌。

写在最后

此外,《新立场》捕捉到一条被忽视的暗线,DeepSeek最新论文的核心思路是无限制地加大内存吞吐,这一思路,与大洋彼岸硅谷硬件巨头的顶层设计不谋而合。无论是谷歌 TPU 的双倍内存升级,还是英伟达下一代 Rubin 架构对上下文内存的堆砌,中美技术栈在解决瓶颈时达成了惊人的默契。

对于庞大的 MoE(混合专家)模型而言,单纯依赖显存已是死胡同,大量采购 DRAM 进行混搭成为刚需。这也解释了为何沉寂多时的内存市场,会在最近年突然迎来一波结构性暴涨。

历史总是押着相似的韵脚。2016 年 AlphaGo 的惊鸿一瞥,曾催生了上一代“AI 四小龙”的镀金时代。商汤与云从虽先后登陆资本市场,却在高昂的研发投入与惨淡的商业化回报中消耗了耐心。当 OpenAI 开启大模型时代,上一代的技术明星仍在潜心修炼“造血”能力。

作为本轮周期中率先转型的零一万物创始人,李开复曾在3月做过一个残酷的预判:中国市场最终能站稳脚跟的基础模型厂商只有三家——DeepSeek、阿里和字节。

站在 2026 年初的节点回望,预言部分应验,但结局比想象中温和。

幸存的“小龙们”呈现出一幅各得其所的图景:智谱与 MiniMax 借力资本市场实现了市值跃迁;月之暗面手握重金,继续在技术深水区进行下一场豪赌;而零一万物们则在企业服务的“绿地”里找到了务实的叙事。一种劫后余生的松弛感,开始在行业弥漫。

但这种松弛感,或许恰恰源于那个最紧绷的存在所主动选择的一次“退让”。

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