国庆假期过半，大厂们的AI争霸赛并未因假期停歇。今日 ，腾讯宣布 ，其发布仅一周的混元图像3.0，在文生图领域的“权威竞技场 ”LMArena中 ，从全球26个大模型里突围 ，登顶第一，成为目前效果最好的开源生图模型 ，效果可对标业界头部闭源模型 。腾讯混元团队透露 ，混元图像3.0目前的版本仅开放了文生图能力，图生图、图像编辑 、多轮交互等版本将于后续发布 。
近期 ，国内头部AI公司在模型研发上动作频繁 ，竞争焦点已从单纯扩大参数规模，转向提升推理能力 、推动多模态融合以及加速智能体（Agent）应用落地。据《科创板日报》梳理，腾讯、阿里 、DeepSeek 、智谱、蚂蚁等节前集体进行了一波更新——
上文所述的腾讯混元图像3.0于9月28日正式发布并开源 ，这是首个工业级原生多模态生图模型 ，参数规模80B，具备语言模型的思考能力和常识 。
9月24日阿里巴巴召开的云栖大会上 ，阿里巴巴集团CEO 、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭发表主旨演讲 ，阿里巴巴判断，大模型是下一代的操作系统 。基于这个判断 ，阿里做出战略选择：通义千问选择开放路线 ，打造AI时代的Android。通义大模型团队发布了6款模型和1个全新品牌，覆盖文本 、视觉、语音 、视频 、代码、图像全场景 ，其中最新亮相的阿里通义旗舰模型Qwen3-Max ，性能超过GPT5、Claude Opus 4等，跻身全球前三 。
9月29日 ，DeepSeek正式发布DeepSeek-V3.2-Exp模型 ，该模型在V3.1-Terminus的基础上引入了DeepSeekSparse Attention（一种稀疏注意力机制），针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证；该模型API价格大幅下降，官方百万token的输入价格从4元降至2元（缓存未命中）/0.5元降至0.2元（缓存命中） ，输出价格从12元降至3元；当日寒武纪与昇腾均实现对DeepSeek-V3.2-Exp的适配 。
另外 ，9月29日，快手可灵2.5 Turbo模型发布 ，视频效果更好同时定价下调30%。9月30日 ，智谱AI正式推出新一代旗舰大模型GLM-4.6，该模型在高级编码能力上实现对齐Claude Sonnet 4 ，在真实编程任务中表现更优；同日 ，蚂蚁集团开源自研的自然语言推理大模型Ring-1T-preview（Ling 2.0系列最新成果），成为全球首个开源的万亿参数推理大模型……
与已经成熟的搜索引擎或操作系统不同 ，大模型的技术路径（如MoE架构 、多模态融合 、Agent能力等）仍在快速演进中 。技术范式尚未固化 ，没有一家大厂敢停下脚步 。
在iPhone和安卓确立统治地位之前，也曾有诺基亚、黑莓 、Palm 、微软等众多系统混战。如阿里所说 ，大模型是下一代的操作系统 ，是运行于AI Cloud之上新的OS。谁的标准和生态成为主流，谁就掌握了巨大的话语权和商业价值 。上述头部公司密集发布、开源，都是为了尽可能快地吸引开发者 ，构建自己的应用生态 ，形成网络效应 。
大厂激烈角逐大模型，会带来怎样的繁荣业态？
开源证券表示 ，全球主流大模型通过算法优化与数据积累实现快速迭代 ，随着大模型压缩和量化技术的不断提升，知识密度持续增大 ，终端搭载的模型能力值逐步增强。2024年2B参数量的大模型MiniCPM能力与2020年GPT-3175B大模型能力接近 。往后看 ，大模型的规模化扩展需依赖云端和终端的协同工作，通过云端搭配终端进行AI计算工作负载的分流 ，带来成本 、能耗 、性能等方面的优化 ，AI处理的发展重心有望逐步从云端向手机、PC等终端载体转移 。
该机构进一步称，终端硬件入口重要性凸显 ，各家大模型厂商加速导入助力各场景应用落地随端侧AI模型性能及端云协同等模式迈向成熟 ，各家AI大模型厂商开始布局硬件入口，推动各类AI功能和应用场景的快速落地，端侧AI飞轮效应可期 ，如：
（1）谷歌在硬件入口方面 ，其Gemini已经入驻三星，能够通过分享屏幕和相机画面进行即时互动；应用创新方面 ，谷歌推出Nano Banana图片生成模型 ，一周内为Gemini吸引超千万粉丝；
（2）阿里与荣耀达成AI战略合作，主要针对出行导航 、旅游服务 、本地生活、移动办公 、电商购物 、电影演出等多个核心服务场景；
（3）苹果方面 ，其已发布Apple Intelligence系统 ，高阶AI功能预计将在2026年春季推出。
天风证券也表示，OpenAI或将开发一系列端侧AI新设备并于2026年底-2027年发布 ，大模型与硬件厂商共进 ，2026年有望成为端侧AI大年 。
另有多家机构看好随之而增的国产算力、存力空间 。长城证券认为，当前全球AI浪潮持续加速 ，催生算力需求指数级提升 ，同时国产诸如DeepSeek等大模型加速推进，考虑地缘政治及产业链稳定等因素，必定带来国产算力需求的持续攀升 ，在国产算力基础设施逐步建设充分AI芯片技术上逐步提升 ，将带来充分的算力国产自主化空间，持续看好算力自主化相关投资机会。
招商证券称 ，AI软硬件结合与端侧AI生态成为未来人工智能的核心产业趋势 ，大模型部署在端侧的主要瓶颈是算力、内存 、能耗 、散热、传感以及系统协同，相关硬件厂商有望获得新的生态位 ，当下是从“存量竞争 ”走向“增量盛宴”的难得机遇 。
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