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中国AI军备竞赛升级

中国AI军备竞赛升级热点解读

据农商网于2026年02月12日 22时39分14秒发现，中国AI军备竞赛升级热点，中国的AI战场在2026年2月进入白热化阶段。就在2月11日，DeepSeek悄然完成了一次震撼业界的升级，将其模型的上下文窗口从12.8万令牌暴涨至超过100万令牌，增幅接近10倍。几乎同一时刻，智谱AI在深夜发布了新一代旗舰模型GLM-5，参数规模扩展至7440亿。两家中国AI独角兽在不到24小时内相继出招，将中国大模型竞赛推向了一个全新的维度。

这不是一场偶然的技术竞速。当DeepSeek的聊天机器人在多次回复中证实上下文窗口已突破百万大关时，整个AI圈都意识到，这家以低成本训练震惊硅谷的中国初创公司，再次打出了一张王牌。

从12.8万到100万：记忆力的指数级跃迁

上下文窗口可以理解为AI模型的"工作记忆"。令牌是模型处理文本的最小单位，一个令牌可以是一个词、一个数字，甚至一个标点符号。中文环境下，一个汉字大约对应1到2个令牌。

DeepSeek此次更新意味着什么？如果按照一个令牌约等于0.75个英文单词的标准换算，100万令牌相当于75万个单词，大约是托尔斯泰经典小说《战争与和平》的全文长度。用户可以一次性将整本书、完整的代码库、数千页的法律文件或者企业的全部知识库扔给模型，让它在不遗忘任何细节的情况下进行分析、总结或推理。

更重要的是，DeepSeek同步将知识截止时间从2024年7月更新至2025年5月，为系统注入了近一年的新信息。这意味着模型不仅能"记得更多"，还"知道得更新"。这种双重升级在业界极为罕见，显示出DeepSeek在技术储备和迭代速度上的强大实力。

与此前版本相比，12.8万令牌的上下文窗口已经足够处理一篇中等长度的学术论文或者几十页的商业报告。但100万令牌的容量则彻底打开了应用想象空间。软件开发者可以将整个项目的源代码一次性输入，让模型理解代码架构、发现潜在漏洞、生成测试用例。律师可以上传案件的全部卷宗，让AI在几秒钟内完成跨文档的关联分析。研究人员可以输入数百篇论文，让模型提取共性规律或发现矛盾之处。

智谱GLM-5的深夜反击

就在DeepSeek宣布升级的同一天深夜，智谱AI正式发布了新一代旗舰模型GLM-5。时间点的高度重合绝非巧合，这更像是一场精心策划的反击战。

GLM-5的参数规模达到7440亿，其中激活参数为400亿，预训练数据量高达28.5万亿令牌。智谱将这款模型定位为"Agentic Engineering时代最好的开源模型"，强调其在编程与智能体能力上取得了开源领域的最佳表现。在全球权威的Artificial Analysis榜单中，GLM-5位居全球第四、开源第一。

智谱特别强调，GLM-5在真实编程场景中的使用体感已经逼近Claude Opus 4.5，这是Anthropic公司的顶级闭源模型。这一表述极具野心，意味着中国开源模型正在缩小与全球顶尖闭源模型的差距。更值得关注的是，GLM-5已完成与华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、燧原、海光等主流国产芯片平台的深度适配，这为其大规模部署铺平了道路。

GLM-5的核心突破在于从"写代码"到"写工程"的能力跃迁。传统AI模型擅长生成代码片段，但往往缺乏对复杂系统的整体把控。GLM-5则能够理解大型编程任务中的模块依赖、数据流转、错误处理等工程化要素，这使其更适合企业级应用场景。

技术军备竞赛背后的战略考量

DeepSeek和智谱的相继出招，折射出中国AI产业的两个重要趋势。

首先是长上下文能力已成为大模型竞争的新战场。过去一年，全球主要AI厂商都在疯狂扩展上下文窗口。谷歌的Gemini 2.5 Pro支持100万令牌，OpenAI的GPT-4 Turbo支持12.8万令牌，Anthropic的Claude 3.5则支持20万令牌。DeepSeek此次直接跃升至百万级别，意味着它在这一维度上已与谷歌并驾齐驱，超越了OpenAI和Anthropic。

其次是开源与闭源路线的分化。DeepSeek采取闭源策略，通过API提供服务，这使其能够快速迭代并保持技术领先。智谱则选择开源GLM-5，试图通过社区力量加速生态建设。两种路径各有利弊，但都在用实际行动证明，中国AI企业已经有能力在全球顶级玩家的牌桌上争夺话语权。

更深层次的考量在于成本控制与效率提升。DeepSeek此前因用低成本训练出顶尖模型而震惊业界，其公开的训练成本仅为约600万美元，远低于OpenAI的数亿美元。此次升级是否继续贯彻低成本路线，将成为业界关注的焦点。智谱GLM-5与国产芯片的深度适配，则体现了中国AI产业在供应链安全与成本优化上的双重考虑。