DeepSeek-V4终于来了，有人却在互撕

DeepSeek-V4终于发布了。

百万字超长上下文、适配国产算力、突出的性价比，我们熟悉的那个DeepSeek，在4月24日那天回来了。

回来的不只DeepSeek，过去十天内，中美两国大模型团队新品频发。

4月16日，Anthropic发布旗舰新模型Claude Opus 4.7。

4月20日，月之暗面发布并开源Kimi K2.6模型。

4月23日，OpenAI公布了新模型GPT-5.5。

新模型密集发布，整个行业竞争之激烈可想而知，在竞争中，AI技术正不断突破旧有的极限，变得更强大、更适配、性价比更高。

然而在技术竞争之外，另一种冲突在大洋彼岸的AI圈爆发。

“他们的故事建立在恐惧、限制，以及一小群精英应该控制AI的理念之上。”

OpenAI在4月12日发布内部备忘录，直接炮轰另一家AI巨头Anthropic，其中这句话直指Anthropic的安全叙事是虚伪的。

这份内部备忘录迅速被媒体公开，显而易见，OpenAI和Anthropic之间的竞争，早已上升到舆论战层面。

好好的卷技术，怎么打起口水战了？

闭源围城：

OpenAI与Anthropic的"信任绞杀战"

如果从更高层次的“闭源vs开源”视角，审视OpenAI和Anthropic的互撕，会发现OpenAI提到的“安全叙事”不是技术事实，更像是商业叙事。

因为Anthropic和OpenAI推出的最新模型都是闭源的，外界无法直接检查它们的对齐机制、训练数据或推理逻辑。

没有外界验证，OpenAI在安全问题上对Anthropic的言论缺少可信第三方判断，只是某种舆论战。

Anthropic此前也攻击过OpenAI。

在2026年超级碗期间，Anthropic投放广告，嘲讽OpenAI在ChatGPT中插入广告。

Anthropic从广告角度攻击OpenAI，也是利用了用户对闭源模型的无力感。你无法本地运行模型，也就不能确认OpenAI是否真的在拿你的对话训练广告模型，ChatGPT回复你什么就是什么，你摆脱不了广告。

OpenAI和Anthropic这你来我往，攻击的往往不是模型能力，而是对方的商业动机和信任根基。

重点不是“你技术不行”，而是“你不值得信任”，Anthropic和OpenAI上升到直接针对品牌的争吵，以打击对方的用户基础。

美国的两家闭源AI大厂，攻击对方，动摇对方用户的信心，本质上还是都想成为AI时代独大的那个闭源操作系统，控制入口、标准乃至定价权。

一旦你选择了某家的API或订阅服务，数据、工作流、生态集成的迁移成本被刻意设计得极高。所以它们必须在用户做出选择前，用"信任/不信任"来抢占心智。

而赢家通吃的前景，自然会驱使闭源AI巨头展开排他性极强的商业竞争。

开源接力：

没有口水，技术共享

在美国两大闭源AI巨头陷入口水战的时候，中国的开源大模型却形成了微妙的默契。

四月份，Kimi K2.6和DeepSeek V4，两大国产领先开源大模型先后发布。

因为开源，这两款最新模型都容易受到外界检视。

像Tuki这样的技术大佬惊讶地发现，在Anthropic和OpenAI在互相攻击的时候，Kimi和DeepSeek居然在技术上互相借鉴，协同进化，还把成果大大方方开源了。

早在Kimi K2时期，月之暗面就用了DeepSeek开源的MLA架构。

MLA架构是把KV Cache压缩率做到93%以上的注意力机制，DeepSeek就这么开源了，月之暗面也就这么用了。

就这么简单，没有授权谈判，没有专利纠纷，更没有冗长无聊的口水战。

DeepSeek的原创，别人用多了就是业界标准。

而月之暗面团队对开源的Muon优化器做出关键改进，推出MuonClip，在万亿参数规模上验证了稳定性。DeepSeek也直接跟进，把Muon优化器用在了DeepSeek V4上。

‌“想学啊？我教你啊。”

一切就是这样的单纯，直接，光风霁月，仿佛回到了互联网刚出现，人人都无私分享‌的美好日子。

这是开源社区开放包容，共筑生态的基础设施民主化精神。

Kimi和DeepSeek都得益于开源，作出的成果也无私地回馈开源社区，不搞排他式竞争，用技术说话。

闭源锁用户，开源建生态：

AI权力的重新分配

表面上看，美国模型大厂陷入内斗，中国大模型则互鉴共进。

但要是看到更深一层，就会发现，这就是闭源和开源两条路线的必然结果。

闭源路线的竞争是排他的、零和的。

选择一家闭源大模型，你的数据、工作流和生态集成被锁定在一个封闭系统中，高迁移成本让你难以中途跳船。

这也就意味着闭源模型厂商必须在用户决策前争夺信任，否则就有很大可能永久错失用户。

所以OpenAI和Anthropic走上了品牌攻击的舆论战，这是闭源商业模式的必然产物。

开源路线的逻辑则不同。

锁定用户并不是最首要的，更重要的是共同建设一个开放的AI基础设施层。

模型的权重公开、代码开源，意味着任何人都可以fork、修改、部署，改进的成果也自然回馈社区。这种飞轮效应让生态整体的创新速度超过了任何一家封闭公司，甚至会驱使参与者作出有利于上下游整体发展的艰难探索。

比如芯片短缺，成了大模型发展的瓶颈，阻碍智能向上突破和成本向下削减。

月之暗面最近发布了一篇题为《Prefill-as-a-Service》的论文，提出了大模型推理的新方案，让预填充和解码可以在不同的芯片上分别运行，推理过程也就可以采用谷歌、AWS、华为昇腾、阿里巴巴平头哥等供应商的更多类型的芯片，缓解缺芯问题。

新发布的DeepSeek-V4，在华为昇腾950上实现了高吞吐、低时延的推理部署。这是实实在在提供了英伟达之外的适配选项，下半年昇腾950超节点批量上市后，DeepSeek-V4的API调用价格还有望大幅下调。

这就是共同建设开源生态，在增量市场中扩大蛋糕的具体体现。没有内卷，只有生态互补。

DeepSeek-V4聚焦基础模型的核心能力提升，提供性能紧追闭源先进水平、性价比高的开源选项。

Kimi K2.6则专注Agent工程化落地，为模型在真实工作场景下的应用落地打通了路径。

两者共同探索AI能力边界，不仅是为中国，也为全世界提供了美国闭源大模型之外的开源先进选项。

当然，或许有人依然认为国产模型落后，但这就像当年的“两弹一星”工程，更关键的是，拥有自研模型，提供另一种可能，这本身就是意义。

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