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　　而且，DeepSeek-R1、Qwen3 和 Kimi K2 代表着MoE路线下顶级规模的尝试，仅需激活少量参数，大幅减少计算量和HBM显存带宽的压力。

　　在Rubin暴力加成下，Kimi K2 Thinking推理吞吐量直接飙了10倍。更夸张的是，token成本暴降到原来的1/10。

　　这种「指数级」的降本增效，等于宣告了：AI推理即将进入真正的「平价时代」。

　　另外，在计算需求暴涨这页PPT上，480B的Qwen3和1TB的Kimi K2成为代表性模型，验证了参数规模每年以十倍量级scaling。

　　无独有偶，英伟达去年12月的一篇博客中，也将DeepSeek R1和Kimi K2 Thinking作为评判性能的标杆。

　　如今，随便拎出一款前沿模型，只要深入其内部结构，便会发现MoE（混合专家）成为了主流的选择。

　　据统计，自2025年以来，超60%开源AI采用了MoE架构，从2023年初，这一架构推动LLM智能水平提升近70倍。

　　此外，在权威机构Artificial Analysis（AA）排行榜上，最智能的TOP 10开源模型，也全都用的是MoE结构。

　　如此巨大规模的MoE，单GPU必然无法部署，英伟达GB200 NVL72却能破解这一难题。

　　如今，中国大模型闪耀全球舞台，它们令人惊叹的表现，开启了AI推理高效的新时代。

　　去年底，Anthropic发布了一项针对全球16个前沿模型的严苛行为基准测试。

　　在这一众顶尖高手中，DeepSeek与Kimi不仅是唯二入局的中国面孔，更交出了惊艳的答卷——

　　Kimi K2 Thinking凭借极低的被误导率，一举摘得「表现最佳的非美国模型」桂冠。

　　随后，Lambert更在专文中深入分析，高度评价了中国开源AI所具备的独特优势。

　　尽管最强闭源模型与开源之间仍存代差，但中国实验室正在以惊人的速度发布模型，大幅压缩了这一差距。

　　中国模型在基准测试上的表现愈发生猛，但更关键的是从「分高」到「好用」的转变。

　　我们见证了Qwen的进化：最初以「冲榜」闻名，如今已成为名副其实的优质模型。

　　顺着这一思路，K2 Thinking在后训练阶段原生采用4bit精度，显然是为了更高效地支持长序列RL扩展，使其更胜任实际的服务任务。

　　年初，外国用户可能叫不出任何一家中国AI实验室的名字；如今，DeepSeek、Qwen和Kimi已成为东方技术实力的代表。

　　它们各有高光时刻和独特优势。重要的是，这份名单还在不断变长，中国AI正在世界舞台占据一席之地。

　　虽然这在o3、Grok 4等闭源模型中已成标配（RL训练中的自然涌现），但这通过开源模型实现尚属首批，这对托管服务商的精准支持能力提出了极高要求。

　　此外，是「交错思考」（Interleaved thinking）——即模型在调用工具的间隙进行思考。

　　这是继Claude之后，强调 agentic 能力的模型都在跟进的新趋势，标志着模型逻辑链条的进一步成熟。

　　开源的激增让美国闭源实验室倍感压力——仅仅依靠基准测试分数已无法解释「为什么付费更好」了。

　　相比之下，中国模型或许在收入上暂未占优，但在全球市场的「心智份额」上，正在切走越来越大的一块蛋糕。

　　回看CES 2026这场演讲，老黄直接把「开源」讲成了全场最硬核的主线。

　　中国开源AI的表现足以令世界惊叹，随着更多开发者和企业拥抱这些模型，AI应用的全面爆发指日可待。