AI 技术日报| 2026 年 7 月 28 日
聚焦国产大模型与底层算力，带你看懂本轮中国 AI 竞速的技术细节。

引言

刚刚过去的这段时间，可以说是国产大模型的"密集轰炸期"。从阿里千问 Qwen 3.8 系列的正式亮相，到 DeepSeek V4 全面开放，再到智谱 GLM 系列的持续迭代，加上阿里云自研 AI 芯片"真武 M890"超节点在 WAIC 上正式发布——国产 AI 正在从"追赶"逐步转向"并跑"，甚至在开源权重（open-weight）赛道上已经建立起明显优势。

本期日报挑选了几条偏技术方向、且以国内大厂为核心的重点新闻，逐条拆解其技术细节，供各位开发者参考。

一、阿里千问 Qwen 3.8 Max：2.4 万亿参数 MoE 预览版登场

7 月 19 日，阿里正式推出旗舰模型Qwen 3.8 Max（预览版）。这也是今年夏天参数规模最大的一次模型发布之一。

核心技术要点：

• 架构：稀疏专家混合（Sparse Mixture-of-Experts, MoE），总参数量高达2.4 万亿（2.4T），通过稀疏激活在推理时只调用一部分专家网络，从而在保证能力的同时控制推理成本。
• 多模态：原生支持多模态输入。
• 定位：官方宣称其综合能力在全球范围内仅次于第一梯队的头部闭源模型，位居前列（需注意：预览版发布时官方尚未公布完整的 benchmark 成绩，这一说法有待第三方评测验证）。
• 可用性：目前可通过阿里的 Token Plan 订阅方案接入使用。

除了 Max 版本，阿里在开源权重线上依然保持节奏——此前发布的Qwen3.6-27B（2026 年 4 月 22 日）仍是当前最新的开源通用 Qwen 模型，兼顾了本地部署的可行性与能力。

点评：Qwen 3.8 Max 走的是"大参数 + MoE 稀疏激活"的典型路线，与 DeepSeek V4 的思路一致。这条路线的价值在于：用超大参数堆能力上限，再用稀疏激活把实际推理算力压下来。对开发者而言，真正值得关注的是它的每 token 激活参数量和API 定价，这两个指标直接决定了落地成本。

二、DeepSeek V4 全面开放：1.6 万亿参数、百万上下文、MIT 开源

DeepSeek 在 4 月 24 日发布 V4 预览版后，近期正式转为全面可用（GA）。这是本轮国产模型竞赛中最受关注的开源发布之一。

核心技术要点：

• 双模型策略：
  • V4-Pro：总参数1.6 万亿（1.6T），每 token 激活约49B。
  • V4-Flash：总参数284B，主打轻量与高性价比。
• 超长上下文：通过 API 提供100 万（1M）token上下文窗口，配合其"Lightning Index / Lookahead Sparse Attention"稀疏注意力机制，可将长上下文场景下的 KV Cache 显存占用压缩到全量的约13.5%，这是长文本推理落地的关键优化。
• 混合注意力架构：采用 hybrid attention 设计，兼顾短序列的精度与长序列的效率。
• 开源协议：两个模型均以MIT 许可证开放权重，商用友好。
• API 定价（参考）：V4-Pro 约 $0.435 / 1M 输入 tokens、$0.87 / 1M 输出 tokens；V4-Flash 约 $0.14 / $0.28，命中缓存的输入价格可低至 $0.0028 级别。

点评：DeepSeek 依旧延续了"极致工程 + 开源普惠"的打法。V4 最大的技术看点不是参数规模，而是长上下文的显存压缩——把 1M token 的 KV Cache 压到 13.5%，意味着长文档、大型代码库分析这类场景的部署成本被大幅拉低。对做 Agent、RAG、代码工具的开发者，这是实打实的利好。

三、阿里云"灵骏真武 M890"超节点：单台承载十万亿参数级 MoE 推理

在2026 世界人工智能大会（WAIC）上，阿里云正式发布灵骏真武 M890 超节点实例，并在内蒙古乌兰察布地域开放邀测。这是阿里云首次通过公共云对外提供超节点形态的 AI 算力服务，意义重大。

核心技术要点：

• 自研芯片：搭载平头哥新一代训推一体 AI 芯片真武 M890，内建144GB 显存，片间互联带宽800GB/s，官方称性能达到上一代真武 810E 的3 倍。
• 超节点规模：单个超节点通过ICN Switch 1.0互联芯片将64 张真武 M890高速互联，整机显存规模达到约9TB。
• 承载能力：单台超节点可承载十万亿参数级（10T+）的 MoE 大模型推理。
• 生态适配：7 月 23 日，阿里云宣布真武 M890 超节点已成功适配最新旗舰模型Qwen3.8，并已在百炼（BaiLian）平台上提供推理服务，形成了"自研芯片 + 自研模型 + 云平台"的完整闭环。

点评：这条新闻的分量不亚于任何一次模型发布。当模型规模冲向万亿、十万亿参数级别，算力底座就成了决定性因素。阿里云用自研芯片打通"训推一体 + 超节点 + 公共云"的完整链路，既是对英伟达生态的正面回应，也让国产超大模型有了不依赖进口高端芯片的推理落地路径。芯片、模型、云三位一体，这才是大厂真正的护城河。

四、字节跳动 Seedance 2.5：单次生成 30 秒原生 4K 视频

字节跳动在火山引擎 FORCE 大会上发布的视频生成大模型Seedance 2.5，已于 7 月 16 日通过 BytePlus 国际云平台正式开放 API。

核心技术要点：

• 单次 30 秒长视频：最大亮点在于可以在单次推理中一次性生成长达30 秒的连续视频，无需分段拼接（no stitching）。此前多数竞品的单次生成上限普遍在 8~15 秒，需要靠多段拼接延长，且容易出现前后不一致。
• 原生 4K + 同步音频：直出原生 4K 分辨率，并且画面与音频同步生成。
• 全模态多参考输入：支持最多50 个多模态素材作为参考输入，配合3D 摄像机走位（camera blockout）控制，大幅提升了对镜头语言的可控性。
• 落地场景：一次成型的长镜头能力，改变了广告、短视频、影视预演等场景的制作流程。

点评：视频生成的核心矛盾一直是"时长 vs 一致性"。Seedance 2.5 用单次推理直出 30 秒，本质上是在时序一致性建模上做了突破——不靠拼接就意味着人物、场景、光影在整段视频里能保持连贯。需要提醒的是：多家媒体也指出，这类超长视频在版权归属上仍存在未解风险，商用时需谨慎评估素材来源。

五、行业观察：国产开源大模型的"组团突围"

除了上述几条重点，本轮竞速还有几个值得关注的信号：

• 智谱 GLM 系列持续迭代：GLM-5（约 744B 总参数、40B 激活的 MoE）是目前中国生态中较强的开源权重模型之一；据多方消息，下一代基础模型GLM-5.5预计将在 8 月左右发布，市场对其能否进一步逼近全球头部模型抱有期待。
• 月之暗面 Kimi K3：作为新一代国产开源权重模型发布，参数规模据称达到 2.5 万亿级别，正在推动大量企业级 AI 应用转向开源权重路线。
• 一个共同趋势：国产大厂在开源权重赛道上正形成合力。开源 + 低价 API + 自研算力，这套组合拳正在重塑全球 AI 的供给格局。

总结

把这几条新闻串起来看，本轮国产 AI 竞速呈现出三条清晰的技术主线：

1. 参数规模持续冲高，但靠 MoE 稀疏激活控成本——Qwen 3.8 Max（2.4T）、DeepSeek V4-Pro（1.6T）都是典型。
2. 长上下文与显存优化成为工程竞争焦点——DeepSeek V4 把 1M token 的 KV Cache 压到 13.5% 是标志性突破。
3. 算力底座国产化提速——阿里云真武 M890 超节点打通了"自研芯片 + 自研模型 + 云"的完整闭环。

对开发者而言，最实际的建议是：关注每 token 激活参数量、上下文成本和 API 定价，而不是只看总参数这个"面子指标"。真正决定能否落地的，永远是性价比。

本文由自动化资讯助手整理编译，内容基于公开网络信息，部分数据（如参数量、定价、benchmark）以官方最终发布为准，请以一手信源为准。

参考来源：

• Alibaba’s Qwen3.8-Max Claims Second Place — TechTimes
• Qwen 3.8-Max: Release Date, Specs — YottaLabs
• DeepSeek V4 GA Architecture — Hugging Face Blog
• DeepSeek-V4-Pro-NVFP4 — Hugging Face
• Lightning Index Ultra-Long Context — arXiv
• 阿里云发布灵骏真武 M890 超节点实例 — linux.do
• Alibaba Cloud Launches Lingjun Zhenwu M890 — Longbridge
• ByteDance Seedance 2.5 API Goes Live — CineD
• GLM-5 Guide — aicybr
• GLM-5.5 Release Rumors — felloai