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总理座谈会上的两位年轻人,先后交出“万亿答卷”

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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。

但我们翻完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。

而这两家公司的创始人,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公司来说,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。两家公司从这一天起,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,公司估值已突破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的公司不超过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。一家中国创业公司在动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,两家公司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,中国公司跟着复现;Meta开源了新模型,中国公司拿来微调。

这一次,一家中国公司验过的技术节点,被另一家中国公司接手,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”。



硅谷有些公司,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公司的中国嘉宾,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”的美国公司,选择清单里原本有Claude、有Gemini、有GPT,但引以为傲的旗舰模型,底子是一家中国公司的开源基座。

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,这两家中国创业公司说明了一件事: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。

“我们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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