国内三家AI厂商发布大模型新版本：阿里Qwen3-Max-Thinking拥有1万亿参数，超越GPT-5.2；DeepSeek-OCR 2引入视觉因果流，准确率达91.09%；KIMI K2.5支持原生多模态和Agent Swarm。三款模型在推理、视觉理解和代码生成方面均有突破，展现国产AI技术实力。

🍾Qwen3-Max-Thinking（0123）

🚀今天阿里重磅发布Qwen3-Max-Thinking，多项基准测试碾压GPT-5.2-Thinking、Gemini 3 Pro和Claude-Opus-4.5！

💪 核心亮点

🧠 史上最强推理能力

• 预训练规模高达36万亿token，参数规模达1万亿
• 在Humanity’s Last Exam (HLE)测试中创下58.3分的惊人成绩，超越Gemini 3 Pro近13分！
• 复杂数学能力爆表：HMMT Feb测试拿下98.0高分

Qwen旗舰模型貌似一直都是不开放权重的，所以不要惊讶为什么不OSS

换句话说，确定你的设备能跑1T参数的大模型？？😏

⚡ 革命性"经验累积"测试时扩展技术 不同于简单的多轮采样，Qwen3-Max-Thinking采用智能迭代策略：

• 每轮推理后自动提炼关键洞见(Insights)
• 避免重复推导，专注攻克未解决难点
• 就像做题时专门检查不确定的地方，而不是盲目重做

最大亮点是用了“测试时扩展技术（Test-Time Scaling）” (此TTS非彼TTS🤣), 据说这是本次跑分飙升的秘密武器。不是简单地多跑几遍取最优，而是基于所谓的“经验累积式多轮迭代策略”，即每轮推理后提炼关键洞见，避免重复推导已知结论，专注攻克未解决的难点。

🤖 原生代理能力全面升级

• 自适应工具调用：智能Search、Memory、Code Interpreter
• 大幅减少幻觉，专业级准确度
• 真正实现"想到即做到"的AI助手体验

智能Search：无需手动打开搜索引擎，模型自行判断是否需要联网搜索

Memory：用户偏好可存储于平台端记忆模块，模型根据需要自动调用

Code Interpreter：允许模型在对话过程中编写、执行和验证 Python 代码，运行在安全的沙箱（sandbox）环境中。比如旧模型解决不了类似计算“内部收益率（IRR）”这种trial error类型的问题，现在可以完美解决。✨

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🍾视觉模型：DeepSeek-OCR 2

DeepSeek-OCR-2 是 DeepSeek AI 于今日（2026年1月27日）刚刚开源发布的新一代 OCR 模型（Hugging Face 和 GitHub 已上线，论文同步发布），社区讨论非常热烈，主要焦点集中在以下几点：

💎核心创新

• 打破“死板”的阅读顺序 > 传统的视觉模型(VLM)读图是“光栅扫描”式的(从左到右，从上到下)，这很机械。
• 模仿人类视觉逻辑 > 人看复杂的文档(比如带表格、插图的论文)是有逻辑跳转(标题 > 正文 > 查图表)。
• DeepSeek-OCR2的核心增量 = 引入了“视觉因果流”(Visual Causal Flow)。它不按像素位置硬读，而是先理解语义，再按逻辑顺序把视觉信息“重排”给大模型看。

💡性能表现

• OCR 准确率从上一代的 87.36% 提升至 91.09%（提升约 3.73-4%），编辑距离降低到 0.100。

• 在基准测试中超越 Gemini 3 Pro 等闭源模型，特别是在复杂文档布局、表格和数学公式识别上表现突出。

  📢社区反馈

• 许多人认为这是 OCR 领域的重大进展，“AI 阅读方式更接近人类”，为未来多模态模型铺路。

• 部分讨论提到发布时机巧妙（紧随阿里 Qwen 系列之后），显示 DeepSeek 在视觉领域的快速迭代。

• 开源友好：模型支持 vLLM/Transformers 推理，已有 Unsloth 等工具支持 fine-tune，社区期待本地部署和应用测试。

• 少量吐槽：视觉编码器仍基于较老的 Qwen2-0.5B（非最新版），但整体评价高度正面，被赞“低调却炸裂”。

  总之，静等Deepseek R2发布…

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🍾KIMI K2.5

月之暗面（Moonshot AI）这次没有大张旗鼓宣传，而是采用了“静默推送”（silent rollout）的策略：用户打开 kimi.com 官网聊天界面或App，发现原本的K2模型已经自动升级成了K2.5，无需手动操作或额外公告。这也是为什么社区讨论目前看起来不算特别爆炸——很多人在上午/中午才陆续发现，热议还在发酵中。

🎉核心亮点

• 模型定位：Kimi迄今为止最智能、最全能的开源模型，原生多模态（native multimodal），支持文本+图像+视频输入，同时支持思考模式（thinking mode）和非思考模式、对话模式与Agent模式无缝切换。
• 参数规模：基于Kimi K2的1T总参数MoE架构（激活32B），继续预训练了约15万亿混合视觉-文本token。
• 性能（开源SOTA级别）：

• Agent基准：HLE full set 50.2%、BrowseComp 74.9%（全球领先）
• 视觉理解：MMMU Pro 78.5%、VideoMMMU 86.6%
• 代码能力：SWE-bench Verified 76.8%（开源领先），特别强在“视觉编码”（visual coding），能直接从聊天、图片、视频生成美观的前端网站、带交互动画和动态布局。

• 最大创新：Agent Swarm（智能体集群，Beta）模型可以自主创建“分身”（sub-agents），最多并行调度100个子智能体，执行最多1500次工具调用，效率比单智能体提升最高4.5倍。适合处理超复杂、需要分解的任务（比如大型办公文档、研究项目）。
• 办公场景：号称“让人人精通Office”，能生成准专业水平的Word、Excel、PPT、PDF，甚至上万字论文、百页文档、金融模型、LaTeX公式等。

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