DeepSeek新模型悬念升温：开源生态保卫战一触即发

自去年DeepSeek用R1模型在全球AI界掀起轩然大波以来，转瞬已是一年。

从年中开始，DeepSeek的新模型便如同“狼来了”的故事，每隔一两个月，市场便传来新模型即将落地的消息。

在2026年初的这个月内，DeepSeek动作频频——

1月中旬，它开源了名为Engram的“条件记忆”架构；1月27日，发布了《DeepSeek-OCR 2：Visual Causal Flow》论文，并同步开源了新一代文档理解模型。看来，那个传说中的新模型轮廓已初步显现，仿佛正处于点火前的最后一刻。

将这些零散的技术更新串联起来，可以发现DeepSeek不再满足于仅仅作为“聊天机器人”的基座。在算力受限的现实条件下，它正通过架构层面的技术优化，重塑大模型的能效极限。

去年年末，谷歌、OpenAI等海外公司接连放出大招。单从性能上看，DeepSeek的V3.1和V3.2似乎已有些落后。不论是捍卫行业地位，还是满足公众对国产AI技术的期待，DeepSeek的新模型都已是箭在弦上。

DeepSeek按兵不动的半年，虽然给了“六小龙”们喘息和融资的机会，但随着新模型轮廓的清晰，一场更残酷的洗牌似乎不可避免。

依旧以巧取胜

“少花钱办大事”，依旧是DeepSeek的核心理念。

1月12日，创始人梁文峰亲自签发的Engram架构论文发布。根据内容显示，DeepSeek通过Engram架构为模型规模化扩展提供了新的技术路径。简单来说，就是DeepSeek设计了一种新架构，将大模型的“条件记忆”和“计算”分开，最终达到了降低错误、节省算力的目的。

目前技术社区对最新曝光的“MODEL1”有两种猜想：一种认为它可能是一个追求极致效率的轻量级模型，更适合边缘设备部署；另一种分析则表示它很可能是一个“长序列专家”，专为处理超长文档或代码项目而生。

尽管路线尚不明朗，但DeepSeek继续走极致性价比路线已是技术社区的共识。

“效仿谷歌、OpenAI那样高举高打，烧算力、烧训练，很容易将DeepSeek带入死胡同。”某国内智能体开发者坦言，DeepSeek对社区的最大贡献是将Token成本打了下来，让更多开发者能够接触AI开发。如果学习海外顶级模型烧算力，这种低Token成本时代将不复存在。

摩根士丹利的报告指出：“DeepSeek正在证明，AI能力的下一次飞跃可能不是来自更多的GPU，而是来自学会如何在约束条件下思考。”

就在前几天，外媒传出英伟达将对华出售H200芯片的消息，规模达数十万片。

“即便DeepSeek采购了部分H200芯片，也不会贸然烧算力玩火力覆盖那一套，这会破坏已经建立好的开源生态。”上述开发者坦言。

低廉的Token成本、高性能模型的开源以及核心技术的分享，有助于DeepSeek建立起一个去中心化与实用主义结合的技术生态，直接吸引大量渴望自主可控、私有化部署、魔改模型的开发者。其开源模型DeepSeek-V3、R1在Hugging Face累计下载量超千万次，迅速积累了大量开发者生态。

1月20日，全球最大的AI开源社区Hugging Face发布深度文章——《“DeepSeek时刻”一周年》，详述了中国AI力量在过去一年如何重塑全球开源生态。

文章指出，去年1月DeepSeek R1模型成为业界的重要时刻，它降低了技术与应用门槛。不仅是中国AI发展的转折点，更在全球范围内引发了开源模式的深刻变革，促使中国模型在下载量和影响力上全面崛起。

开源的命门

尽管DeepSeek在开源界拥趸无数，但危机感从未消失。

实际上，开源生态的技术上限往往滞后于闭源。DeepSeek必须保持迭代速度，以确保其开源模型的能力不被GPT-5、Gemini 3等最新一代闭源模型拉开差距，否则开发者会因为性能差距而回流。

从实际杀伤来看，Gemini 3已展示出碾压姿态。根据谷歌披露的测试数据，Gemini 3 Pro毫无悬念地成为目前地球上数学最强的AI。在数学竞赛的“地狱模式”MathArena里，当包括GPT-5.1在内的其他大模型还在1%上下挣扎时，Gemini 3 Pro直接达到了23.4%。

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