竞争焦点从参数规模转向长上下文、代码能力、工具调用、复杂任务完成率。
GPU/NPU、互联、内存、机架级系统和推理成本成为产业落地关键。
MCP、A2A、LangGraph、vLLM、Ollama 等工具链让模型能力变成可交付系统。
国内路线
开源供给、国产算力适配与行业落地并进
国内大模型生态在 2026 年更强调开源、低成本推理、国产芯片适配和行业应用。DeepSeek、Qwen、混元、文心、GLM、Kimi 等模型持续围绕长上下文、代码、Agent 与多模态能力迭代。
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闭源前沿、开放权重与企业 Agent 平台并行
海外生态由 OpenAI、Google、Anthropic、Meta、Mistral、xAI 等推动，NVIDIA、AMD、Google TPU 等算力平台加速迭代，企业级 Agent 平台与模型服务成为主要落地方向。
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先看总览
从国内与海外两个 Hub 页面建立大局判断，避免陷入单一模型发布新闻。
再看三层拆解
分别阅读模型、硬件、软件生态页面，将厂商动态放回产业链位置。
最后看对比
通过国内 vs 海外路线对比，判断未来 6-12 个月值得关注的技术变量。
参考与核对方向
以下链接用于后续事实核对与持续更新，页面内容采用公开资料概括，不替代厂商正式公告。