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乐易四川麻将是一种广受欢迎的扑克游戏，而淬毒的乐易四川麻将奇数则是该游戏中显眼并也让高手的特殊情况。


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二、乐易四川麻将抢眼的技巧
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　　（来源：极客公园）

　　国产大模型春节集体转向‘实干派’，全球 AI 变革看北京。

　　作者|李苏

　　编辑|郑玄

　　2026 年开年的科技圈，一场静默的排位赛正在悄然改写 AI 大模型世界的规则。

　　1 月 27 日，月之暗面开源 Kimi K2.5，以‘Agent Swarm’技术实现 100 个子智能体并行协作，将复杂任务执行效率提升数倍；2 月 7 日，字节视频生成模型 Seedance 2.0 正式上线，凭借多模态参考系统与原生音视频同步能力引发全球创作者追捧；2 月 11 日深夜，智谱 AI 发布新一代旗舰模型 GLM-5，在全球权威榜单 Artificial Analysis 中位居全球第四、开源模型第一。此外，阿里 Qwen3-Max-Thinking、DeepSeek-OCR2、生数、银河通用、智源等模型也在同一时段密集亮相。

　　海外厂商同样动作频繁。2 月 5 日，OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 编程模型，并推出企业级 AI Agent 平台；同日，Anthropic 发布 Claude Opus 4.6，不到半月后又推出定价更低的 Claude Sonnet 4.6 主攻智能体场景。

　　诸神之战，不一而足。

　　几乎所有公司都选择在一个特殊的时间窗口登场——春节前后。传统认知中，春节是用户注意力分散、媒体曝光度下降的时段，并非科技产品发布的黄金窗口。但 2026 年的这波集中发布，恰恰利用了春节的场景丰富性：充裕的假期时间、家庭聚会、出行规划、内容创作、社交娱乐。在全民行为高度集中的这一档口，正是检验大模型能否从实际应用层面解决复杂任务的最佳测试时机。

　　现在看来，这个时间节点绝非巧合，其背后的产业升级意义意味深长——这是国产大模型的一次集体转型。在过去两年，国产大模型更像是实验室里的‘做题家’，核心解决的是用户提问到模型作答的及时交付，比拼的是 benchmark 分数与响应速度；而这一波 AI 大战，已经能够清晰地看到，国产大模型正在向能真正处理复杂任务的‘实干派’转变。模型不再满足于给出答案，而是要独立完成从理解需求、拆解任务、调用工具到交付成果的全流程。

　　而我们发现，在这轮‘实干能力’的竞赛中，一个值得注意的现象是，领跑者的地理坐标高度重合——它们大多聚集在北京海淀区。理解这种‘海淀基因’，才能厘清国产大模型转型的深层原因。

　　01

　　更加务实的智能军团

　　虽然这一轮国产大模型的集中发布尚未结束，不过一个显著的趋势已经展现——更务实的评测维度正在取代传统指标。

　　过去对 AGI 的乌托邦式憧憬，正被算力成本与落地成效的硬约束快速拉回地面。无论是旧金山湾区还是中国一二线城市，资本与产业都已不再为单纯的规模扩张叙事支付溢价——大模型正在从单纯的技术探索，加速进入技术与需求双向赛跑的商业化深水区。

　　通俗一点来说，大模型不再只追求标准答案，更在考察在开放环境中的任务完成度，以及如何直接应用到普通人的生活中。

　　此刻扎堆发布的大模型，纷纷顺势而为。

　　智谱发布的 GLM-5 在这一轮的表现中颇为抢眼，其在 HumanEval 代码通过率达到 96.2%，不但超越前代 GLM-4.7 的 88.5%，更是超越了强劲的 Claude Opus 4.5（95.8%）。但比分数更重要的是，GLM-5 原生支持跨文件代码重构，并能处理复杂系统工程代码仓。

　　这意味着，智谱大模型已完成从‘初级程序员’到‘总架构师’的进化，重新定义了编程领域的生产力。

　　而在过去专注‘聊天’和提供情绪价值的字节，也同样呈现务实转向。

　　以前做 AI 视频，用户得跟机器猜谜——写一堆提示词描述‘夕阳下的古风少女’，结果出来可能是古装也可能是和服。而在 2 月初发布的字节 Seedance 2.0，则让指向更清晰明确——用哪个色调、某个角色的脸、哪一段视频里的动作，甚至放段音乐让它跟着节奏剪。

　　这种多模态参考机制将创作主动权交还用户，降低了反复调试的试错成本，使电商广告、短视频制作等商业场景的产出更为稳定。也与海外模型形成对照：当 OpenAI 的 Sora 和谷歌 Veo 2 仍主要依赖文本提示词时，Seedance 2.0 将创作更贴近商业场景对确定性的需求。今年春晚舞台视觉《贺花神》的四季花神场景，正是该能力的落地展示——以四时花卉为主题，十二位演员对应十二种花神，每一个出场都伴随着专属场景。这背后正是字节大模型的图像与视频生成能力起到的作用，为节目定制‘一月一人一景，一花一态一观’的视觉效果。

　　打破边界的，还有大模型的另一种存在载体——具身智能。1 月 8 日，银河通用发布重载机器人 Galbot S1，实现零遥操全自主作业，双臂负载达 50 公斤。与特斯拉 Optimus 等海外人形机器人侧重工厂场景不同，Galbot S1 的手脑协同设计更聚焦室内泛化能力——春晚上银河通用与沈腾、马丽的互动展示，正让我们看到了机器人手脑一体的无限可能，未来无数室内场景的泛化能力正源于具身智能大脑模型的布局。

　　银河通用春晚节目图

　　AI 从数字世界来到物理世界，大模型公司正在用一条相对扎实的路，在填补过往实用性不足的坑——听懂人话、把事情干成。

　　这和人们通常所理解的商业溢价的区别是，AI 普惠化不是市场竞争手段，而是技术发展的目的。

　　2025 年，国产大模型对行业标杆的理解发生了根本转变。技术评测的领先仅证明能力上限，而商业价值的衡量标准已转向规模化的可及性与经济性——单位算力所能支撑的实际产出效率，成为更具分量的评判维度。

　　市场端的反馈更为直接。经过两年多的技术演示期，无论是企业还是终端市场，都在提出更为具体的需求：模型能否自动处理报销流程，能否协调多个软件完成市场调研，能否在无人监督的情况下执行周期较长的项目。大模型的实际执行能力已成为企业采购决策的核心考量，推动研发方向从追求技术突破转向保障交付质量。

　　春节场景为产品实用验证提供了特殊环境。家庭聚会涉及菜谱生成、采购规划、智能设备控制等协调需求；长途出行需要整合交通预订、酒店比价、行程优化等多平台信息；内容创作则要求模型理解节日文化、平台调性及传播规律。

　　这些任务无法通过单次问答完成，需要模型具备任务分解、工具调用、异常处理及结果整合能力。2026 年春节的集中发布，实质是厂商将产品置于真实场景的压力测试，假期积累的用户反馈将为后续产品迭代提供数据支撑。

　　02

　　海淀基因

　　当技术理想主义与商业现实主义融合时，‘觉醒’往往发生在一片让创新既能扎根又能拔节生长的土壤上。

　　放眼全球，人工智能的竞赛早已超越单一企业的角力，演变为区域创新生态的系统较量。

　　硅谷凭借斯坦福-伯克利的人才输送、风投体系的成熟配套、以及‘快速试错’的文化基因，长期占据全球 AI 产业的高地。但 2026 年春节档的集体爆发，清晰地显示出中国创新版图正在形成自己的‘强节点’——北京海淀便是其中最具代表性的样本。

　　在这片 430 平方公里的地界上，创新的密度可以被具象化地测量出来，在这里，15 分钟车程几乎就能构成一个创新单元——智谱 AI、百川智能、面壁智能……他们齐聚在清华科技园里。往东一公里，生数科技在中关村东路 8 号东升大厦探索多模态生成，与智源研究院的成府路 150 号（清华南门）隔街相望。

　　往南一点，月之暗面在知春路 76 号京东科技大厦迭代长文本模型，与字节跳动的大钟寺工区直线距离不到 3 公里——后者旗下的 Seedance 团队正依托这片人才密度，在多模态视频生成领域快速推进。

　　更具纵深感的是人才的流动与重组。爱诗科技创始人来自字节视觉团队，办公室设在苏州街，与原工区直线距离 2 公里；而银河通用、星动纪元、灵心巧手三家具身智能公司，则集中在海淀区的核心地段，彼此车程都在 15 分钟内，却各自探索重载机器人、人形机器人、灵巧手等不同路线。

　　这种集聚并非偶然，而是产业生态的必然结果。北京海淀，作为全国人工智能产业的核心集聚区，其角色值得客观审视——它并非简单的‘政策普惠’或‘资本密集’，而更像是基础研究到真实落地的完整链条。

　　具体而言，海淀区已经构建了一个基本自主可控的全产业链技术体系，底层有清华、北大等高校的前沿研究输出人才和方法论；中间层由芯片、云计算等基础设施企业提供算力支撑；应用层则有大量场景型企业提供测试环境和需求反馈。这种密度使得技术迭代周期显著缩短。

　　生态的成熟度，直接塑造了国产大模型的差异化路径。与硅谷巨头追求‘通用智能’的宏大叙事不同，海淀系企业更强调‘垂直穿透’：在这里，百度布局全栈、寒武纪布局芯片、智谱清研专注 B 端、快手可灵偏向文娱落地、字节偏向 C 端、月之暗面偏向长文本思考。各寻其位，各尽其能。

　　事实上，政策环境的演进同样关键。2023 年，北京市率先出台地方性大模型产业支持政策，海淀区同步提出建设 2300 亿元规模的核心产业集群，配套人才落户、资金扶持、场景开放等综合措施。如今这一数据已经超过 3500 亿。同时，海淀推出中关村科学城科技成长基金，经过三期发展规模已达 200 亿元，明确将投资重心前移，聚焦早期项目、小型企业、长期价值及硬科技领域。这种‘耐心资本’的供给，显著改善了创新型企业的心理预期与风险偏好。

　　但海淀的真正价值，或许不在于政策红利的独享，而在于其作为‘创新方法论’的输出地。从 2010 年代中关村的创业大街，到移动互联网时期的‘巨头摇篮’，再到如今的大模型集聚区，海淀始终扮演着技术商业化‘加速器’的角色。早期的互联网创业培育了风险资本的敏锐度、工程师文化的务实性，以及对‘快速迭代、小步快跑’方法论的路径依赖。这些基因延续至今，使得中国企业在面对大模型这一颠覆性技术时，表现出更强的工程化能力和商业化嗅觉。

　　AI 原点社区

　　将视野拉宽，这种‘强节点’的崛起并非孤例。上海的张江、深圳的南山、杭州的余杭，同样在 AI 产业链的不同环节都形成特色优势——这些都是值得区域学习的样本。但海淀的独特性在于其‘全栈覆盖’——几乎每一环都有代表性企业布局。这种完整性，使其成为全球 AI 版图中少数能与硅谷形成系统性对话的区域之一。

　　传统认知中，技术创新高度集中于少数全球城市；但大模型时代的竞争，越来越依赖‘数据-场景-算力’的本地化闭环。中国庞大的数字化应用场景、完整的制造业体系、以及政策驱动的算力基础设施，为区域创新生态提供了独特的养分。海淀的集聚效应，正是这种国家能力在微观层面的投射。

　　当全球大模型产业进入‘实干能力’的比拼阶段，区域生态的质量将直接决定企业的竞争力上限。

　　03

　　更好的时代

　　所有技术革命的最终走向，一定承载着产业实践的阶段性注脚。

　　这场集中爆发的转型给产业和区域都提供了新的机会。

　　春节档的 AI 大战，标志着国产大模型进入产业价值验证的关键周期。短期内，市场将迎来一次实干能力的集中检验。期间积累的真实用户数据与实际交付体验，将帮助企业精准识别产品短板，加速迭代优化。例如，多智能体协作的稳定性、长视频生成的时序一致性、复杂代码重构的可靠性等问题，只有在海量真实交互中才能充分暴露和修正。

　　但大模型军团现在的表现，已经影响深远——目前，OpenAI、Google 等巨头纷纷调转船头，开始密集推出针对企业级市场的高性价比推理模型。

　　很长时间以来，全球人工智能的聚光灯多投在硅谷。而 2026 年这个乍暖还寒的春天，分水岭已经有了能捕捉的痕迹——算力封锁没有击垮国产大模型，反而带来了一抹得天独厚的韧性。

　　这注定是一条长期主义的道路，但不妨碍国产模型技术迭代节奏持续加快，产品更新周期从以年为单位缩短至以月甚至以周计算。这种敏捷响应能力的形成，客观上为中国人工智能产业提供了弯道超车的窗口期。

　　而从管理者的角度来看，当大模型从‘对话工具’进化为‘数字员工’，‘人’的身份也将发生变化，其社会影响将呈指数级放大——对于所有区域性政府而言，都需要在新阶段里寻找定位——这要求政策层面在持续降低创新成本的同时，建立适配新技术形态的治理框架。

　　而经验老道的管理者，显然能更快提供合格的样本。

　　至少，站在 2026 年的端头，国产大模型发展的重要节点。人们已经可以确定，全球新一轮大模型产业变革的方向与节奏，正日益取决于中国创新体系的突破能力与本土生态的支撑强度。