北京
新智元報道
編輯：好困 桃子
【新智元導讀】CES巨幕上，老黃的PPT已成中國AI的「封神榜」。DeepSeek與Kimi位列C位之時，算力新時代已至。
萬眾矚目的2026 CES科技盛宴上，一張PPT瞬間燃爆AI圈。
老黃主旨演講上，中國大模型Kimi K2、DeepSeek V3.2，以及Qwen赫然上屏，位列全球開源大模型前列，性能正在逼近閉源模型。
這一刻，是屬于中國AI的高光時刻。
另外，OpenAI的GPT-OSS和老黃自家的Nemotron，也做了標注。
而且，DeepSeek-R1、Qwen3 和 Kimi K2 代表著MoE路線下頂級規(guī)模的嘗試，僅需激活少量參數，大幅減少計算量和HBM顯存帶寬的壓力。
在下一代Rubin架構亮相的核心環(huán)節(jié)上，老黃還選用了DeepSeek和Kimi K2 Thinking來秀性能。
在Rubin暴力加成下，Kimi K2 Thinking推理吞吐量直接飆了10倍。更夸張的是，token成本暴降到原來的1/10。
這種「指數級」的降本增效，等于宣告了：AI推理即將進入真正的「平價時代」。
另外，在計算需求暴漲這頁PPT上，480B的Qwen3和1TB的Kimi K2成為代表性模型，驗證了參數規(guī)模每年以十倍量級scaling。
不得不說，老黃整場發(fā)布會上，中國AI模型的含量超標了。
推理狂飆十倍
中國模型成老黃「御用」AI？
無獨有偶，英偉達去年12月的一篇博客中，也將DeepSeek R1和Kimi K2 Thinking作為評判性能的標桿。
實測顯示，Kimi K2 Thinking在GB200 NVL72上性能可以暴增10倍。
另外，在SemiAnalysis InferenceMax測試中，DeepSeek-R1將每百萬token的成本降低10倍以上。包括Mistral Large 3在內同樣獲得了十倍加速。
這意味著，復雜的「思考型」MoE部署到日常應用，成為了現實。
如今，隨便拎出一款前沿模型，只要深入其內部結構，便會發(fā)現MoE（混合專家）成為了主流的選擇。
據統計，自2025年以來，超60%開源AI采用了MoE架構，從2023年初，這一架構推動LLM智能水平提升近70倍。
此外，在權威機構Artificial Analysis（AA）排行榜上，最智能的TOP 10開源模型，也全都用的是MoE結構。
如此巨大規(guī)模的MoE，單GPU必然無法部署，英偉達GB200 NVL72卻能破解這一難題。
DeepSeek R1和Kimi K2 Thinking實測結果，恰恰證明了英偉達Blackwell超算性能的強大所在。
如今，中國大模型閃耀全球舞臺，它們令人驚嘆的表現，開啟了AI推理高效的新時代。
開源AI扛把子，震驚歪果仁
去年底，Anthropic發(fā)布了一項針對全球16個前沿模型的嚴苛行為基準測試。
在這一眾頂尖高手中，DeepSeek與Kimi不僅是唯二入局的中國面孔，更交出了驚艷的答卷——
Kimi K2 Thinking憑借極低的被誤導率，一舉摘得「表現最佳的非美國模型」桂冠。
注：得分越低性能越強，越不容易被誤導
這種技術實力也迅速轉化為國際影響力和落地應用。
從「硅谷風投教父」Marc Andreessen的公開盛贊，到OpenAI前CTO的新產品Thinker上月官宣接入Kimi K2 Thinking，中國AI的硬實力正在被全球核心圈層接納。
權威評測進一步印證了這一趨勢。
在知名AI大佬Nathan Lambert與Florian Brand聯合發(fā)布的「2025年度開源模型回顧」中，DeepSeek、Qwen和Kimi強勢包攬Top 3。
隨后，Lambert更在專文中深入分析，高度評價了中國開源AI所具備的獨特優(yōu)勢。
1. 開源模型的「唯快不破」
盡管最強閉源模型與開源之間仍存代差，但中國實驗室正在以驚人的速度發(fā)布模型，大幅壓縮了這一差距。
在技術飛速迭代的當下，「更早發(fā)布」本身就是一種巨大的先發(fā)優(yōu)勢。
2. 始于「沖榜」，終于「體驗」
中國模型在基準測試上的表現愈發(fā)生猛，但更關鍵的是從「分高」到「好用」的轉變。
我們見證了Qwen的進化：最初以「沖榜」聞名，如今已成為名副其實的優(yōu)質模型。
順著這一思路，K2 Thinking在后訓練階段原生采用4bit精度，顯然是為了更高效地支持長序列RL擴展，使其更勝任實際的服務任務。
3. 中國力量的品牌崛起
年初，外國用戶可能叫不出任何一家中國AI實驗室的名字；如今，DeepSeek、Qwen和Kimi已成為東方技術實力的代表。
它們各有高光時刻和獨特優(yōu)勢。重要的是，這份名單還在不斷變長，中國AI正在世界舞臺占據一席之地。
4. 突破：海量工具調用與穿插思考
Kimi K2 Thinking支持「數百步穩(wěn)定工具調用」引發(fā)熱議。
雖然這在o3、Grok 4等閉源模型中已成標配（RL訓練中的自然涌現），但這通過開源模型實現尚屬首批，這對托管服務商的精準支持能力提出了極高要求。
此外，是「交錯思考」（Interleaved thinking）——即模型在調用工具的間隙進行思考。
這是繼Claude之后，強調 agentic 能力的模型都在跟進的新趨勢，標志著模型邏輯鏈條的進一步成熟。
5. 倒逼美國閉源巨頭
開源的激增讓美國閉源實驗室倍感壓力——僅僅依靠基準測試分數已無法解釋「為什么付費更好」了。
相比之下，中國模型或許在收入上暫未占優(yōu)，但在全球市場的「心智份額」上，正在切走越來越大的一塊蛋糕。
回看CES 2026這場演講，老黃直接把「開源」講成了全場最硬核的主線。
中國開源AI的表現足以令世界驚嘆，隨著更多開發(fā)者和企業(yè)擁抱這些模型，AI應用的全面爆發(fā)指日可待。
參考資料：
https://blogs.nvidia.com/blog/mixture-of-experts-frontier-models/
https://www.interconnects.ai/p/kimi-k2-thinking-what-it-means
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