▲2026年7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于上海正式拉开帷幕。图中呈现了展商向观众详细介绍AI大模型训推一体机的情景。该图片由新华社发布。

▲2026年7月17日，月之暗面正式发布了Kimi K3模型。（图片来源：月之暗面官网截图）

近期，国产大模型在技术层面频繁实现新的突破。7月17日，月之暗面公司正式发布了Kimi K3模型，该模型具备高达2.8万亿的参数规模，并支持长达100万词元的上下文窗口，其发布迅速在行业内引发了广泛关注。此外，有消息称，阿里旗下的千问Qwen3.8大模型即将推出并开源，其参数量达到了2.4T，这一规模使其被业界认为可能是除Claude Fable 5之外最具实力的模型之一。

此前，据相关消息透露，DeepSeek已正式启动首次公开募股的筹备工作，并计划在中国内地市场实现上市，其最快有望在本年度提交申请材料，同时预计在2027年正式完成上市流程。

密集的技术迭代与资本化运作并非偶然发生的。如果说两年前行业竞争的焦点在于解决“有无问题”，呈现出“百模大战”的激烈竞争态势；那么时至今日，从2万亿参数模型的持续研发、企业IPO筹备工作的推进，到订阅制商业化模式的逐步落地等多重信号来看，行业已迈入贴身“搏斗”的新阶段。业内人士指出，当前国产大模型企业之间的较量已进入全新维度，早已脱离了早年单纯比拼参数规模、进行价格战的初级竞争逻辑，转向技术实力、产品体验以及商业化能力的全方位对抗。

从“千亿”到“万亿”

约在一年多之前，DeepSeek发布了其V3模型，模型的总参数规模达到了6710亿。而时至今日，国产大模型已然迈入了2万亿参数的梯队。

7月17日，月之暗面正式发布了Kimi K3模型，该模型拥有2.8万亿的参数规模、支持100万词元（Token）的上下文窗口，是月之暗面迄今为止能力最为强大的大模型。在发布后不久，特斯拉CEO马斯克便在海外社交平台上的一则相关评测报道下，对Kimi K3做出了评价，称其"令人印象深刻（Impressive）"。随后还宣布旗下AI公司正在训练一个2万亿参数的新模型，并声称该模型"可能超越Kimi"。

Kimi K3的发布，也让竞争对手们集体感到了压力。据悉，MiniMax公司透露其下一代新模型参数量将超过2万亿，该模型侧重于强化复杂推理及多步骤Agent任务。阿里巴巴旗下千问Qwen3.8大模型即将发布并开源，参数高达2.4T，直指Claude Fable 5。这也就意味着，国产大模型已具备与全球领先大模型较量的实力。

在极短的时间跨度内，行业模型的参数规模便实现了从千亿级别向万亿级别的跨越式演进，这一进程背后所释放的信号值得深究。那么，两万亿的参数又意味着什么呢？新智派新质生产力会客厅的联合创始发起人袁帅在接受记者采访时指出，以Kimi K3为代表的超大规模开源模型，不仅在参数体量上达到了2.8万亿这一全球开源模型的第一梯队水平，更同步实现了100万Token级别的超长上下文处理能力。在多项权威评测中，该模型已经与海外顶尖的闭源模型，如Claude Fable 5与GPT-5.6 Sol等，形成了几乎同阶的竞争态势。在短短两年时间内，国产大模型便将与国际顶尖水平的差距显著缩小至三个月以内，此举彻底打破了此前海外大模型在技术参数与整体性能上所形成的长期垄断格局。

这一突破的价值远非仅仅体现在参数数字的跃升之上，它更深层次地表明，国产大模型已经成功掌握了超大规模模型在训练、优化以及落地部署方面的全流程技术。这种源于底层架构创新的能力突破，为后续千行百业的深度应用奠定了坚实的技术底座，同时也使得中国AI产业在全球技术竞争中具备了更为充足的话语权。

一位长期从事人工智能行业的创业者表示，万亿参数模型的出现，一方面说明中国大模型公司在技术层面正逐步缩小与海外同行之间的差距，2万亿参数甚至已经弥补了长达半年的落差。但在另一方面，这也意味着接下来各家公司将会集中发力追赶，可能在短期内引发算力资源的紧张状况，从而进一步推高算力租赁与裸机服务器的价格。此外，这种趋势也可能促使一部分创新型企业或研究机构，着力探索在同等算力条件下改进资源调度方式或大模型算法，从而为“以更少的算力投入获得更优模型成果”开辟新的可能。

从“白嫖”到“付费”

两年前，市场上大量大模型开放免费试用服务，旨在吸引用户和开发者。但如今，随着商业化进程的推进，用户已难以免费获取这些服务，这标志着付费商业化时代的正式到来。

近段时间以来，国产大模型领域在定价方面出现了调整。记者登陆Kimi网页版，在选择K3以及K3集群模型时，系统均显示需要会员订阅才能使用。根据官方页面显示，会员价格共分为4个档次：日常使用版为468元/年，效率升级版为948元/年，专业优选版为1908元/年，全能尊享版为6708元/年，并且当前所有档位均显示为已售罄状态。价格越高的版本，其功能也越为全面。例如，效率升级版具备多Agent并行以及数倍生产力的集群功能，而这些功能在日常使用版中并不存在。最高档价格的会员则享有10倍的Agent额度，并且支持百万Tokens的超长对话容量。

在Tokens定价方面，Kimi K3模型的API定价体系显示：输入价格为每百万Tokens 20元，输出价格则为每百万Tokens 100元。与上一代模型相比，这一价格体系呈现出显著的全面上调态势。

在此之前，豆包也已宣布了相应的收费计划。其中，标准套餐的连续包月价格为68元，加强套餐的连续包月价格为200元，而高级套餐的连续包月价格则为500元。

Two years ago, DeepSeek launched a price war in the industry with the posture of a price butcher. At that time, the performance of domestic large models was still inferior to that of overseas top-tier models, so they could only adopt a low-price strategy to seize market share. Now, the performance of leading domestic large models can match or even surpass overseas mainstream closed-source models in certain fields, and the enhancement of technical value naturally transmits to the pricing level, so that the API calling fee for the K3 model has increased significantly compared with the previous K2.6 price, becoming the most expensive domestic large model in the current market. An industry insider who has long been observing domestic large models told reporters.

袁帅认为，这种定价的分化，表明国产大模型已经形成了清晰的分层供给体系，较高价格所对应的则是更高的性能、更稳定的服务以及更独特的技术能力，从而能够满足不同客户所存在的差异化需求，也意味着行业已经走出靠低价内卷的恶性竞争阶段，开始进入依靠技术价值来获取合理利润的良性循环。

从“混战”到“决战”

If one were to say that the industry had previously staged a grand competition among many models, the situation has undergone a dramatic shift within just two years, evolving from the emergence of ultra-large-parameter models in the hundreds of billions and the heads of enterprises racing toward IPOs, to the gradual popularization of pay-as-you-go subscription models, the industry has now formally entered a decisive elimination contest.

国产大模型会带来生产力提升，并且会逐步对人类世界中多模态的内容形态、生产流程和商业模式等方面带来变革。未来一定也会有新的技术形式出现，但是不管哪种技术，还是需要融入场景才能发挥更大的价值。所以未来更多是比拼谁能更好带来批量的场景应用落地，带动行业的进步和发展。

未来，国产大模型的竞争核心是什么，还会面临哪些挑战。在田亮看来，随着顶尖算法算力以及数据人才的流动，未来模型底层差异化越来越小，对高质量数据的要求越来越高，研发性价比更优的算法减少对算力资源的依赖，寻找场景落地的产品以及盈利模式，甚至训练内容的合规等都是大模型公司将会面对的挑战。

业内人士指出，在技术层面，超大规模模型的训练和推理成本仍然偏高，尽管Kimi K3等模型已经通过架构创新控制了计算成本，但2万亿级参数模型的部署依然需要较高的硬件门槛，如何在继续提升模型能力的同时进一步降低能耗、优化推理效率，让高性能大模型能够覆盖更多中小客户的需求，仍然是全行业需要解决的共性问题。除此之外，大模型的安全合规、数据隐私保护、伦理风险防控等方面的要求也在不断提升。

来源：决战在即！国产大模型开始拼刺刀 | 证券时报网