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DeepSeek V4、GLM 5.2、Qwen 3.7，国产大模型的三类护城河样本
文章指出中国大模型竞争已从参数和榜单转向系统能力，并提炼出三种差异化护城河：DeepSeek 押注架构创新与长上下文效率，GLM 聚焦智能体工程与国产算力适配，Qwen 构建模型族和平台生态。作者认为没有系统级护城河的基础模型将沦为可替代的供应商，首次将三家公司定义为三种不同技术哲学的代表，而非泛泛比较。适合关注中国AI产业格局、技术路线选择的从业者和投资者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍中国大模型竞争已从单点能力（参数、榜单）转向系统能力，只有建立系统级护城河的模型才可能成为下一代AI基础设施。
- ▍三种已形成的差异化护城河分别是：DeepSeek的效率工程路线、GLM的智能体工程与国产化路线、Qwen的模型生态与平台化路线。
- 01DeepSeek-V4通过CSA与HCA结合的混合注意力结构，将长上下文从展示能力变为可部署能力，降低百万级上下文的计算负担。
- 02GLM-5.2采用面向长周期任务的异步强化学习框架，将生成轨迹和模型训练解耦，并适配7大国产芯片平台。
- 03Qwen3.5起引入Gated Delta Networks，用线性注意力替代75%的标准注意力层，Qwen3.7 Plus首次实现跨文本、图像、代码的全域思考。
- 04DeepSeek-V4标准配置1M token上下文，GLM-5.2和Qwen3.7-Max也支持1M token上下文，长上下文已成为基础设施能力。
- 05GLM-5.2提出DSA动态稀疏注意力，以更低成本维持长上下文能力，并将其与Agent工作流结合。
- 06Qwen3.7-Plus面向屏幕理解、图文任务、浏览器操作和GUI交互等现实场景扩展，将视觉理解纳入Agent工作流。
反方 / 局限
- — 文章未讨论任何反方或局限，例如效率工程路线可能面临通用能力瓶颈，或平台化路线可能带来的生态锁定风险，也未提及这些护城河在实际部署中可能遇到的挑战。
DeepSeek-V4GLM-5.2Qwen3.7DeepSeek智谱AI阿里通义千问MoECSAHCADSAGated Delta Networks异步强化学习Agentic EngineeringWang Shijie
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