70 天超 10 款模型：CNBC 稱美國限制反而催化中國 AI 創新，加速進入全球企業業務體系

作者：故淵 責編：故淵 評論： 8 月 14 日消息，首爾經濟日報今天（8 月 14 日）發佈博文，報道稱自今年 6 月以來，9 家中國 AI 公司已推出 10 款 AI 模型，而且在推理、編程和智能體等關鍵領域正逐步逼近美國頂尖閉源模型。注：原文並非詳細羅列完整模型清單，以下根據本站發佈內容，簡要彙總梳理如下，而且這裡並未計入具身智能（面向機器人）等相關模型，實際推出的模型不止 10 款：MiniMax M3（6 月 1 日）：具備前沿的編程能力、100 萬超長上下文以及原生多模態特性。智譜 AI 的 GLM-5.

2（6 月 12 日）：新一代旗艦級基座大模型，專注於超長程任務與高級 AI 編程能力。美團的 LongCat-2.0（6 月 30 日）：總參數量達 1.6 萬億（激活參數約 480 億）的大規模混合專家（MoE）語言模型，支持 1M 超長上下文與原生多步推理。騰訊的混元 Hy3 正式版（7 月 6 日）：採用混合專家（MoE）架構，總參數量 295B，激活參數 21B，最大支持 256K 上下文長度。月之暗面的 Kimi K3（7 月 16 日）：擁有 2.8 萬億參數及 100 萬 Token 上下文窗口，是全球首個開源的 3 萬億參數級開源模型，性能對標全球頂尖閉源模型。

字節跳動的 Seedance 2.5（7 月 31 日）：Seedance 2.5 延續 Seedance 2.0 統一的多模態音視頻聯合生成架構，重點提升長敘事、多模態參考和編輯能力。深度求索的 DeepSeek-V4-Flash-0731（7 月 31 日）：模型結構、尺寸和 DeepSeek-V4-Flash-preview 保持一致，僅重新進行了後訓練。阿里巴巴的 Qwen3.8-Max（8 月 3 日）：該模型擁有 2.4 萬億總參數量，在編程、辦公及多模態智能體等綜合能力上實現了全面升級。

深度求索的 DeepSeek V4-Pro-0813（8 月 13 日）：原生支持 OpenAI Responses API 格式，並針對性適配 Codex。智譜 AI 的 GLM-5.3（8 月 14 日）：編程能力最強的開源模型，在內部自建體感評測中較 GLM-5.2 提升 50%。該媒體指出在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 中，DeepSeek V4 Pro 0813 的 AI 智能體得分為 53 分，落後於 GPT-5.6 Sol（61 分）和 Claude Opus 5（63 分），但其平均單次任務成本僅為 0.

06 美元，是 Claude Opus 5（2.34 美元）的 1/39。CNBC 昨日（8 月 13 日）發佈博文，報道稱美國持續收緊對中國先進芯片、芯片製造設備及部分投資的限制，但中國技術正加速進入全球大型企業的業務體系。福特藉助寧德時代的電池技術；大眾與小鵬合作開發中國市場所需的智能電動汽車；Stellantis 擴大與零跑汽車在電動車生產和聯合採購方面的合作。IDC 中國董事總經理 Kitty Fok 表示，中國在 5 年前是全球企業銷售產品的主要市場；如今，在部分行業，中國已經成為這些企業獲取技術能力的來源。

Counterpoint Research 首席分析師 Soumen Mandal 表示，2025 年比亞迪、長安汽車和奇瑞等中國汽車企業合計佔全球電動汽車市場近 63%；寧德時代、比亞迪、中創新航和國軒高科等電池企業合計佔據接近 70% 的市場份額。他認為，成本、規模、製造能力、供應鏈整合程度和創新速度，推動全球企業繼續與中國企業合作。中國技術崛起的重點，正從低成本製造轉向規模化製造，不斷深挖供應鏈深度並加速創新。中國人工智能模型的能力持續提升，全球企業採用中國技術的原因不再主要是價格。

IDC 今年早些時候對歐洲企業展開的調查顯示，安全與合規要求、性能優勢是大規模採用中國人工智能模型的最主要 2 個原因。Fok 表示有種聲音稱“西方企業使用中國 AI 模型，很大程度是因為便宜”，但這種說法並不準確，企業決策主要由性能驅動，並受到合規要求約束。與美國的 Anthropic 和 OpenAI 不同，阿里巴巴、DeepSeek 等中國企業重點發展開源模型，讓全球開發者更容易訪問和使用這些模型。Omdia 首席分析師 Lian Jye Su 表示，美國限制先進半導體出口雖然約束了中國在尖端芯片領域的發展，卻也加快了中國本土創新和效率提升。

中國供應商目前仍在人工智能、電池和汽車軟件領域保持競爭力。Mandal 預計，中國技術將在電動車、電池、消費電子、機器人、無人機，以及部分人工智能和半導體領域繼續擴大全球應用，推動形成更加碎片化、但更注重實際利益的全球技術生態。

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