基础模型正迅速走向同质化。参数规模可追赶、训练数据可扩充、榜单成绩可刷新，甚至模型架构也能在短时间内被复现。在此背景下，缺乏明确技术壁垒、成本优势、应用闭环或生态控制力的基础模型，难以具备长期价值。没有护城河的模型，终将陷入参数竞赛与价格战，失去独立发展的未来。
评判大模型公司的核心竞争力，已不能仅看参数量或榜单排名，关键在于是否构建了对手难以短期复制的“系统能力”。这种能力源于底层架构与推理效率、长周期 Agent 训练、国产算力适配、多模态交互，以及覆盖模型、工具、开发者与企业应用的完整生态。
纵观当前中国大模型格局，差异化护城河主要集中于三条路线：DeepSeek 的效率与长上下文工程、GLM 的 Agentic Engineering 与国产技术栈、Qwen 的模型生态、多模态能力与平台化布局。
2026 年 2 月至 5 月，智谱 AI 发布 GLM-5.2，DeepSeek 推出 DeepSeek-V4，阿里通义千问发布 Qwen3.7。这三款模型代表了三种不同的技术哲学，标志着中国大模型竞争逻辑的根本转变：从横向的参数与分数比拼，转向推理效率、长上下文、Agent 能力、多模态理解及工程部署的纵深优势构建。竞争重心已转移至谁能围绕基础模型构建足够深、宽且难以复制的系统护城河。
DeepSeek 押注极致的长上下文效率，实现 1M token 全线标配并大幅降低单 token 推理计算量；GLM-5.2 聚焦 Agent 工程与国产化，首日即适配 7 大国产芯片平台并构建完全异步的 RL 训练框架；Qwen 则经历激进架构革命，以线性注意力替代 75% 标准注意力层，并在 Qwen3.7 Plus 中首次实现跨文本、图像、代码的全域思考。
这一轮变革的核心，是从追求“模型更大”转向“更能执行复杂任务”。长上下文支撑完整代码库与多轮任务历史处理；推理模式保障复杂问题的稳定分解与验证；Agent 能力推动模型从回答问题走向调用工具与持续修正；多模态能力则让模型深入真实世界交互场景。2026 年的中国大模型已进入范式竞争新阶段，胜负关键在于能否在效率、推理、工具调用、多模态和部署生态间形成完整的系统能力。
DeepSeek-V4：将长上下文转化为可部署能力
DeepSeek-V4 的核心突破在于将长上下文推理从展示性能力转化为可落地的系统工程。传统自注意力机制在长序列下面临计算与显存瓶颈，导致成本失控。DeepSeek-V4 通过 CSA 与 HCA 结合的混合注意力结构，分层处理近邻信息、中长距离依赖及超长距离上下文，利用压缩、稀疏选择和全局建模，显著降低百万级上下文的计算负担。
该设计的关键在于认识到：长上下文并非要求每个 token 都与全部历史信息充分交互。真实任务中，大部分信息仅在局部相关，仅少数关键内容需跨越长距离调用。DeepSeek-V4 的稀疏化和压缩机制，旨在将计算资源集中於关键上下文位置，使百万级窗口从参数指标变为实际部署能力。
DeepSeek 的路线可概括为“效率工程驱动的前沿推理模型”。其未盲目扩张多模态或包装概念，而是专注解决长上下文、高并发与低成本推理的工程瓶颈。DeepSeek-V4 的价值不仅在于 1M token 或万亿级 MoE，更在于它将模型能力、注意力机制、推理成本与 Agent 场景进行系统性重构，代表了务实的大模型进化方向。
GLM-5.2：从 Vibe Coding 迈向 Agentic Engineering
GLM-5.2 定位明确，不追求最长上下文或最多语言，而是全力聚焦于“让模型像软件工程师一样工作”。它试图将大模型从辅助编码工具升级为能参与复杂软件工程的智能体系统。代码生成仅是起点，真正的挑战在于长周期任务执行：理解代码库结构、定位缺陷、跨文件修改、调用终端、验证结果并在多轮失败后调整方案。
GLM-5.2 引入 DSA 动态稀疏注意力，以更低的训练和推理成本维持长上下文能力。针对工程任务中包含的大量代码、日志与依赖关系，DSA 使模型能在长序列中有选择地分配注意力资源，从而将长上下文能力与 Agent 工作流深度融合。
在后训练方式上，GLM-5.2 采用面向长周期任务的异步强化学习框架，将生成轨迹与模型训练解耦。传统同步训练易受长尾任务拖慢，而异步框架允许推理端持续生成任务轨迹，训练端周期性更新模型，减少等待空转，使模型能从更复杂、更长链路的交互中学习。
GLM-5.2 代表了一条以"Agentic Engineering"为核心的路线：模型从回答者转变为工程流程的执行者。对企业而言，大模型进入生产系统的关键不仅是聊天能力，更是接入代码仓库、文档系统、终端环境、CI/CD 流程及内部工具链的能力。GLM-5.2 将模型能力、训练设施、工具调用与工程环境统一处理，体现了从对话智能向任务智能的转变。
Qwen3.7：线性注意力革命与全域思考
Qwen 系列经历了三者中最剧烈的变化。从 Qwen3 到 Qwen3.7，短短一年内完成了根本性的架构变革。理解 Qwen3.7 需先回顾 Qwen3.5 这一关键节点。
Qwen3.5 是 Qwen 从通用语言模型走向原生多模态 Agent 的重要转折，其在架构、模态融合和工程效率上同步推进。首先，延续混合注意力路线，引入 Gated Delta Networks，部分层以线性注意力替代传统自注意力，降低长上下文推理的计算与 KV cache 开销；其次，强化原生多模态建模；最后，扩展模型生态与语言覆盖。
Qwen3.7 的重点并非单一架构突破，而是向"Agent 平台化能力”的持续推进。Qwen3.7-Max 面向文本推理、代码任务及长周期 Agent 执行，支持 1M token 上下文，关键在于连续任务中保持上下文与推理状态的一致性；Qwen3.7-Plus 则支持文本、图像和视频输入，面向多模态理解与生产力场景，将视觉理解纳入 Agent 工作流，覆盖屏幕理解、图文任务、浏览器操作及 GUI 交互。随着 AI Agent 走向真实软件界面，模型需理解的不再仅是文本指令，还包括网页、表格、按钮及多模态文档。
Qwen 的优势在于生态完整性。与其依赖单一旗舰模型，不如构建一组互补模型，让用户根据任务复杂度、成本预算、输入模态和部署环境灵活选择。对企业而言，这种模型族思路更易落地，因为真实业务往往同时需要高性能推理、低成本调用、多模态输入及稳定 API。Qwen3.7 试图将大模型打造为可接入真实应用系统的智能中枢，体现了从基础模型向应用平台的演进趋势。
系统和环境成为新的加速度
综合 DeepSeek-V4、GLM-5.2 和 Qwen3.7 的表现，可见大模型竞争正从单点能力转向系统能力。评估标准已从参数规模、通用榜单转向模型能否在长上下文中稳定工作、在复杂任务中持续推理、调用工具并根据反馈修正，以及能否与真实软件、文档、代码库及多模态界面无缝连接。
当前呈现以下五大趋势：
- Agent 能力成为主战场。大模型价值体现于调用工具、读取文件、修改代码、运行测试、理解界面，并在多轮反馈中完成任务。
- 竞争延伸至后训练、多模态与生态部署。强化学习、蒸馏、可验证环境、芯片适配、API 稳定性及开源生态，共同决定模型能否进入生产系统。
- 长上下文成为基础设施。它是支撑代码仓库理解、长文档分析、多轮任务执行及复杂 Agent 工作流的底层条件。
- 模型架构围绕效率重构。压缩注意力、动态稀疏注意力、线性注意力及 MoE 稀疏激活成为新一代关键工程路线。
- 推理模式更加可控。通过思考模式、推理预算、反思机制等，用户可在速度、成本和准确性之间灵活权衡。
没有护城河的基础模型，没有独立的未来
DeepSeek-V4、GLM-5.2 和 Qwen3.7 象征着中国基础模型正在形成的三种护城河：
DeepSeek 构建的是以架构创新、长上下文效率和低成本推理为核心的技术护城河。其价值不仅在于扩展上下文窗口，更在于通过稀疏注意力、上下文压缩和系统级优化，使超长上下文具备部署价值。在能力趋同的背景下，更低的成本、更高的效率与更强的可扩展性本身就是最直接的壁垒。
GLM 构建的是以Agentic Engineering、长周期强化学习和国产算力适配为核心的工程护城河。它关注模型能否进入真实软件工程环境，完成工具调用、代码修改与结果验证的闭环。同时，对国产芯片与企业环境的深度适配，使其优势从模型层延伸至基础设施与产业部署层。
Qwen 构建的是以模型族、多模态能力、开发者生态和云平台为核心的平台护城河。它不依赖单一旗舰，而是通过不同规模、模态和部署方式的模型组合，覆盖从端侧到云端、从文本到多模态的完整链路。这种生态完整性意味着更低的接入成本、更丰富的应用选择及更稳定的长期支持。
这三条路线表明，中国大模型竞争已跨过单纯模仿与参数追赶阶段。未来的胜负不取决于某次榜单领先或短期突破，而取决于能否将架构、数据、后训练、推理系统、Agent 框架、硬件适配和开发者生态组织成相互强化的整体。
基础模型能力会不断扩散，标准能力将逐步商品化。真正不会消失的，是经过长期积累形成的成本结构、工程体系、数据闭环、应用入口和生态网络。
因此，基础模型市场最终无法容纳大量缺乏差异化的参与者。没有护城河的模型只会成为可替代的供应商；只有建立起系统级护城河的模型，才可能成为下一代人工智能基础设施。
Ref:
http://api-docs.deepseek.com/news/news260424/
https://z.ai/blog/glm-5.2
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.7
作者：Wang Shijie
