2026春节AI圈新动向：Qwen3.5与DeepSeek V4的技术对决
2026-02-14 22:03
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过年本该是放松的时候，AI圈却没闲着。2月份，阿里千问Qwen3.5的代码在HuggingFace上意外曝光，DeepSeek也传出要发V4的消息。这两家的动作，基本代表了国产大模型在2026年的发展方向——不再盲目堆参数了，开始玩真正的技术创新。
一、Qwen3.5：从代码提交看新一代模型的技术升级
1.混合注意力机制：兼顾性能与效率的技术突破
2月9日，HuggingFace的Transformers项目里突然出现了Qwen3.5的代码合并申请。从代码来看，这次升级挺有意思的——用了全新的混合注意力机制，把密集注意力和稀疏注意力结合起来，处理长文本的时候既准又快。据说采用了3:1的混合策略，配合GatedDeltanet的优化设计，处理256K甚至更长的上下文时，速度能比传统模型快好几倍，理解能力还不掉线。
2.原生VLM多模态：从文本到视觉的原生融合
更值得关注的是，Qwen3.5很可能原生就支持视觉理解。代码里出现了Qwen3_5VisionModel、Qwen3_5ForConditionalGeneration这些类名，说明它从设计之初就考虑了多模态融合，不是后期硬加的那种。这样的好处显而易见，处理图像、视频的时候能跟文本理解无缝衔接，像OCR识别、图表解析这类任务的精度应该会高不少。你想想看，扫描个古籍文档，模型直接就能看懂，不用再做一堆预处理了。
3.家族化模型布局：覆盖不同场景的需求
Qwen3.5这次会推家族化的模型，计划开源2B参数的密集模型和35B-A3B架构的MoE模型。2B那个体积小，能在手机上跑，以后手机AI助手的能力可能真的会逼近顶级大模型。35B-A3B的MoE模型则是给高性能场景准备的，通过稀疏激活的专家网络，在成本可控的情况下拉高性能上限。
二、DeepSeek V4：架构创新打破算力内卷
1.mHC架构与Engram记忆模块：底层架构的革新
和Qwen3.5几乎同时，DeepSeek也爆出要发V4的消息。这次主打架构创新，用了两项自研技术：mHC（流形约束超连接）架构和Engram记忆模块。mHC架构改变了传统大模型的连接方式，通过流形约束减少冗余连接，训练的时候算力利用效率更高。Engram记忆模块让模型能更好地存储和调用历史信息，多轮对话或者长任务处理的时候，前后文衔接会更流畅。
2.成本革命：低训练成本与推理成本
V4在成本控制上确实狠。内部数据显示训练成本只要557万美元，传统大模型动不动就上亿，这直接降了几十倍。推理成本更夸张，每百万Token才16元，大概是GPT-4 Turbo的1/70。成本降到这个程度，意味着中小企业和个人开发者也能用得起高性能大模型了，AI落地的门槛又低了一大截。
3.编程能力的突破：瞄准代码生成赛道
V4的核心定位是编程专家，内部测试显示编程能力已经超过了ChatGPT和Claude这些顶级模型。能处理30万行以上的代码逻辑链，在代码生成、调试、优化上表现都不错。DeepSeek本来在代码领域就有积累，V4这一发布估计会进一步巩固他们在这个赛道的优势。
三、国产大模型的新趋势：从参数竞赛到技术创新
1.架构创新成为核心竞争力
过去几年，大模型发展有点陷入参数内卷的怪圈，大家都在比谁的参数多，但算力成本飙升、部署难度也在增加。现在Qwen3.5的混合注意力、DeepSeek V4的mHC架构，都说明国产大模型开始在底层架构上做文章了，通过优化结构来提升性能，而不是无脑堆参数。
2.多模态成为标配
从Qwen3.5的原生VLM设计能看出来，多模态已经是新一代大模型的标配了。未来的AI模型不会只是个聊天工具，而是能处理文本、图像、视频、音频的综合智能体。这对智能办公、智能教育、智能医疗这些场景来说，实用价值会大很多。
3.成本优化推动商用落地
DeepSeek V4在成本上的突破，预示着大模型商用会进入新阶段。训练和推理成本大幅降低后，大模型能更广泛地应用到中小企业甚至个人开发者的项目里，AI技术的普及速度肯定会再快一档。
从Qwen3.5和DeepSeek V4的动向来看，2026年的国产大模型已经走出了单纯的参数竞争，开始在架构创新、多模态融合和成本优化上发力。这种转变，可能才是真正推动AI技术大规模落地的关键。
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