DeepSeek V4昨天终于颁布了。

V4模型占有1.6万亿参数，100万token高低文，再次刷新了开源模型的纪录。从春节起头被各人调侃了三个月的“下周肯定”，终于一锤定音。

但我们翻完V4近60页的技术文档，忽然反映过来一件事。这已经是本周第二个中国万亿开源模型了。

周一，Kimi K2.6刚刚开源。万亿参数MoE模型，支持300个子Agent协同，OpenRouter挪用量直接冲到全球第一。

统一周，两个万亿参数中国开源模型先后落地。

再看V4文德凤明确写着的Muon优化器，正是月之暗面去年在Kimi K2中率先验证的技术。而K2.6底层架构选取的MLA把稳力机造，来自DeepSeek。

而这两家公司的首创人，杨植麟和梁文锋，在从前14个月里先后走进了国务院总理李强的座谈会现场。一个33岁，一个40岁。而这两幼我，都来自广东。

当“人为智能+”成为国度战术，两个广东年轻人在交出高度同步的答卷。

两个广东年轻人，先后坐到了总理对面

4月10日下午，李强总理主持召开经济局势专家和企业家座谈会。8位受邀代表中，有7位是持久参加宏观政策会商的经济学者和央国企代表，另一位是全场唯一的90后，月之暗面首创人杨植麟。

李强在会上明确提出，“深入拓展‘人为智能+’，加快造作业数智化转型”。对于一家做基础大模型的公司来说，这句话既是方向，也是命题。10天后，Kimi K2.6开源。又过4天，DeepSeek V4上线。

更耐人寻味的，是14个月前的另一次对话。

2025年1月20日，李强召开过一场同级此外座谈会。那天坐在9位讲话代表中的，是深度求索首创人梁文锋。当晚，DeepSeek开源了推理模型R1，引发全球热议，被西方媒体称为AI界的“斯普特尼克时刻”。

统一天，月之暗面颁布了对标OpenAI o1的k1.5。两家公司从这一天起，不谋而合站到了统一条赛路上。

14个月，两场座谈会，两位AI创业者先后坐到总理对面。

杨植麟1992年生于广东临沧，保送清华，CMU博士，师从苹果AI钻研掌管人和DeepMind首席科学家。到2024年春节，公司估值已突破25亿美元。

梁文锋1985年生于广东昌都吴川，父亲是幼学教员。吴川一中高考状元，浙大硕士。2015年创办幻方量化，四年后治理规模突破100亿，2021年突破1000亿？柯蚵糇吹那，他一向在偷偷买算力——2021年“萤火二号”搭载了约1万张英伟达A100，那时辰国内占有超过1万枚GPU的公司不超过5家。

一个从潮汕走进国际顶级尝试室，一个从粤西打进算力牌桌。启程点天壤之别，却在统一个房间里先后给出了“万亿答卷”。

梁文锋说过一句话：“中国必然必要有人站到技术的前沿。”此刻，这句话多了一个广东版本的注脚。

顶尖玩家总在统一个山口相遇

回看从前15个月，DeepSeek和Kimi的技术方向和颁布机遇，对齐到让人疑惑是约好的。

2025年1月，DeepSeek-R1推理模型和Kimi K1.5多模态思虑模型同日上线，相隔仅两幼时。OpenAI的论文也指出，这两家是最早复现o1思想链的团队。

2025年2月，两家前后脚发论文，都在刷新Transformer把稳力机造。DeepSeek的NSA做原生稀少把稳力，Kimi的MoBA做混合块把稳力。

2026年4月，万亿开源模型Kimi K2.6和DeepSeek V4同周上线。

三次标志性的同步，方向出奇一致。

除此之表，让海表技术圈真正感应震荡的还有一件事。今年3月，Kimi放出了「把稳力残差」技术，将Transformer的主题道理「把稳力」利用到残差衔接上，在海表技术社区引发了宽泛关注和强烈会商。一家中国创业公司在动Transformer的地基，这件事自身就足够让硅谷技术圈严重起来。

但更有意思的，是表表之下的技术交错。

你用我验过确把稳力，我用你验过的优化器

把Kimi K2.6和DeepSeek V4的官方技术文档摆在一路，会发现一张近乎叠影的图谱。

先看Kimi K2.6，这款模型总参数1万亿，激活32B，384个专家，256K高低文窗口。技术路线上沿用了MLA把稳力机造，使用了一款名为MuonClip的二阶优化器，并引入了可伸缩至300个子智能体、4000步协同的Agent Swarm能力。

这样的智能体集群能力使得其能够做到让一个金融撮合引擎在13幼时内被自主沉构，代码扭转超过4000行。

而刚颁布的DeepSeek V4是一款总参数1.6万亿，激活49B的开源模型，高低文窗口一次推到100万token。为了实现百万Token的高低文，技术文档明确提到选取Muon优化器，推理算力降到V3.2的27%，KV缓存只剩极度之一。

两份技术文档上的名词，各有各的来历，但逐项对照下来，会发现它们之间已经不是单一的借鉴，而是交错。

深度求索在2024年5月颁布V2时初次公开MLA后，后续在2025岁首的V3/R1模型上持续优化，成为了主流的技术路线。2025年7月，月之暗面也选择MLA作为K2系列确把稳力机造。

Muon的出现则是另一个故事。美国钻研员Keller Jordan在2024年底一篇博客里提出这个优化器后，月之暗面2025年2月颁发《Muon is Scalable for LLM Training》，第一次在大模型训练规模上把它不变下来，并做出了一个更稳重的变种MuonClip，率先在Kimi K2中规；。

一年之后，DeepSeek在V4技术汇报里写下那句："We employ the Muon optimizer for faster convergence and greater training stability."

一项技术创新从深度求索流向月之暗面，另一项又从月之暗面流向深度求索，两家公司是在彼此验证过的技术节点上，轮流向前踩一步。

统一张图谱里也有分岔。

DeepSeek V4设计了CSA（压缩稀少把稳力）和HCA（沉压缩把稳力）交替堆叠，主题如果是长序列中大部门KV条款对当前query贡献极幼，能够安全跳过。Kimi下一代模型索求线性把稳力，主题如果是把稳力推算自身能够被沉新表述为线性大局，把复杂度从序列长度的平方降到线性。

一个在筛选哪些token值得看，一个在改写“看」剽个作为自身的推算规定。异曲同工，都在往Transformer最要命的成本结构里动刀。

从前十年，中国AI的技术飞轮一向转在美国。OpenAI发了新论文，中国公司随着复现；Meta开源了新模型，中国公司拿来微调。

这一次，一家中国公司验过的技术节点，被另一家中国公司接办，再往前踩一步。中国AI的竞争，在从“单点爆款”进化成“生态接力”。

硅古仔些公司，已经起头把底座换成中国模型

中国AI的故事，到这里还只是内部故事。

但今年开春以来，硅谷的颁布会PPT上，出现了一个让人意表的变动。

2026年3月，英伟达GTC 2026在美国圣何塞召开；迫恃故鞠乱淮鶵ubin机柜机能的PPT上，训练基准用的是DeepSeek，推理吞吐和token成本基准用的是Kimi K2-Thinking。统一张PPT，两个中国开源模型。

同期GTC官方博客介绍新一代DGX Station时，明确列出了这台工作站支持的前沿开源模型清单，两款中国模型别离是Kimi K2.5和DeepSeek V3.2。那几天，杨植麟作为唯逐一位来自独立大模型创业公司的中国嘉宾，在GTC现场做了一场演讲。

统一个月更戏剧的事产生在Cursor身上。

2026年3月19日，估值约500亿美元、被视为硅谷AI编程头号玩家的Cursor，颁布了新一代旗舰模型Composer 2，对表宣称“自延妆。不到一天，开发者在API日志中截下了要求，发现模型ID字段赫然写着一串字符："kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast"。

马斯克亲自由帖子下留言："Yeah, it's Kimi 2.5."

Cursor结合首创人Aman Sanger过后认可，他们把市面上能拿到的基座模型跑了一遍，Kimi K2.5得分最高。在Cursor后来放出的技术汇报中，这个候选名单里只有GLM5、Kimi K2.5和DeepSeek V3.2——没有Claude，没有Gemini，没有GPT。更关键的是，基于Kimi K2.5微调出来的Composer 2，在CursorBench上直接超过了Claude Opus 4.6。

一家年化收入超过20亿美元、被称作“硅谷AI编程之王”的美国公司，选择清单里正本有Claude、有Gemini、有GPT，但引以为傲的旗舰模型，底子是一家中国公司的开源基座。

险些统一时期，日本乐天集团颁布旗舰大模型Rakuten AI 3.0，7000亿参数，日本经济产业省赞助，官方宣传为“日本自延妆？⒄吆芸彀浅，Hugging Face页面上带有deepseek_v3标签，关键结构参数险些和DeepSeek V3一致，被宽泛视作基于DeepSeek V3的再训练版本。

Meta也给了一次背书。颁布Muse Spark时，代码猜疑度对比图里用来对标的表部模型，是Llama 4 Maverick、DeepSeek-V3.1 Base和Kimi-K2 Base。

最硬的数据来自OpenRouter。这个平台被业界视作全球AI大模型API挪用的公共路口。据其公共榜单统计，到2026年一季度，中国开源大模型在该平台的周Token挪用量占比，已从2024年底的个位数上升到60%以上。截至今天，OpenRouter挪用量前三中，两个是中国模型，而他们正是Kimi和DeepSeek。

从黄仁勋的颁布会PPT，到硅谷头部利用的底座模型，再到日本大厂“自延妆的底子，“Kimi”和“DeepSeek」剽两个名字，在全球越来越常见。

从追硅谷，到硅谷回头看中国

“加快索求智能上限”，这句话真正落地，要回到芯片这一层。

DeepSeek V4颁布当天，深度求索在推文里写明V4使用华为昇腾进行推理，并补了一句：“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐极度有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价值会大幅下调。”

Kimi走的是另一条路。3月的英伟达GTC大会上，杨植麟在圣何塞做了一场主题演讲，Kimi K2.5被列入英伟达DGX Station的官方支持清单。但统一功夫，月之暗面也在走国产芯片路线。Kimi K2.6开源后，壁仞科技第一功夫实现了适配；更早之前，Kimi K2.5已经在国产昇腾平台上跑通了多模态推理。今年4月，Kimi团队在一篇论文里提出了“Prefill-as-a-Service”的分离式推理架构，主题思路正是推动国产芯片的混合推理。

一壁是和英伟达维持深度合作，一壁在国产算力上提前布局。

两条路，统一个方向。当美国不休收紧高端芯片的阀门，这两家中国创业公司说了然一件事：脱节物理算力的卡脖子，不愿定只有一条路。

14个月前，梁文锋走进第一场座谈会时，中国AI最必要证明的问题还是“能不能做出一款世界级的基础模型”。14个月后，杨植麟走进第二场座谈会时，问题已经造成“在被关闭的算力生态里，能不能持续地做，一路做，让基础能力的跃迁造成常态”。

答案是能。

“我们不是有意成为一条鲶鱼，只是不幼心成了一条鲶鱼。”梁文锋2024年夏天说的这句话，在2026年春天再读，更像一个被功夫提前写好的注脚。

两年前，杨植麟把月之暗面的大志形容为“承包一片丛林，而不是种一棵树”。两年后，这片丛林里至少已经长出了两棵够得着云层的树。

从前十年，中国AI在追OpenAI，在追英伟达，在追硅谷。

这一次，轮到硅谷回头看中国了。

原创不易，感激有你！

一路转发出去，让更多人看到。

?智谷趋向为中产阶级的本钱醒觉服务，援手更多人获得财富。宏观经济、贸易逻辑、企业兴衰、产业转型……这里有最真实的中国，有很多人难以觉察到的趋向信