2026年AI圈的“神仙打架”：GLM-5、Minimax 2.5与DeepSeek V4的百万上下文之战

2026年的春节还没到，本以为AI圈能稍微消停会儿，给大家留点喘息的时间。没想到，这几天简直是“神仙打架”，消息一个接一个，炸得人脑瓜子嗡嗡的。🤯

作为一个在代码堆里趴了十几年的老程序员，这两天光是看各种发布会、读技术文档、测模型，咖啡都多喝了好几杯。今天咱们不聊虚的，就聊聊最近这几个动静最大的“狠角色”：刚刚发布的GLM-5、Minimax 2.5，以及那个还在灰度测试、却已经让人背脊发凉的DeepSeek V4。

👬 难兄难弟的“高光时刻”：GLM-5 与 Minimax 2.5

首先得说说智谱的GLM-5。

这模型刚一发布，我第一时间就去试了试。说实话，这次GLM-5给我的感觉，就像是一个偏科生突然补齐了所有短板。以前我们总诟病国产大模型在多模态理解上差点意思，但GLM-5这次在视觉和复杂的Agent任务规划上，真的有点东西。它不仅仅是能“看懂”图片了，而是能理解图片背后的逻辑，甚至能帮你规划一整套工作流。🛠️

更有意思的是Minimax 2.5。

大家发现没有？Minimax 2.5和GLM-5简直就像是商量好的一样。这两家公司，产品发布时间咬得死死的，连上市的节奏都跟“双胞胎”似的。圈里都在传，这两家公司同时上市，模型同期发布，这背后是不是有什么资本层面的默契？🤔

不过对于我们开发者来说，资本的事儿咱们管不着，咱们看的是疗效。Minimax 2.5这次在语音交互和拟人化上，依然保持了它的强势基因。如果说GLM-5是个全能学霸，那Minimax 2.5就是一个情商极高的社交达人。这两兄弟一出，国产大模型的排位赛，恐怕又要重新洗牌了。

🕵️‍♂️ 潜行者 DeepSeek：V4 的百万级野心

如果说上面两位是在聚光灯下大秀肌肉，那DeepSeek（深度求索）就是在暗处磨刀的刺客。🗡️

最近在一些技术群里，已经有人在传DeepSeek V4的消息了。据说现在已经在搞灰度测试。最让我震惊的不是别的，是上下文窗口。

这几天在测试DeepSeek的时候，我隐约发现它的回复能力有点“超纲”了。之前DeepSeek一直稳扎稳打在128K上下文，虽然够用，但面对超长文档库还是有点捉襟见肘。但最近这一波灰度，明显感觉它在处理超长文本时的记忆力和召回率有了质的飞跃。

百万级上下文。 1 Million Context Window。📚

如果V4真的实装了百万级上下文，那意味着什么？意味着很多基于RAG（检索增强生成）的中间层应用，可能要面临“失业”了。你把整本书、整个项目代码扔给它，它能直接给你讲得头头是道，这谁顶得住？

🚀 憋大招？DeepSeek R2 或许才是终结者

但你以为DeepSeek这就完了？太天真了。

按照DeepSeek以往的调性，他们从来不按套路出牌。V4的百万上下文可能只是前菜，真正的大招，我猜测是 DeepSeek R2。

为什么这么说？

现在的DeepSeek R1在推理能力上已经很强了，但在处理极其复杂的逻辑链条时，偶尔还是会断。结合V4的底层能力提升，R2很有可能会同期推出。如果R2能把百万上下文和更强的CoT（思维链）推理能力结合起来……

画面太美，我不敢想。那可能不仅仅是“好用”，而是“可怕”了。它可以直接从海量的非结构化数据中，通过长逻辑推理，挖出你根本没注意到的隐形价值。💡

✍️ 写在最后

2026年的AI圈，注定不会平静。

左手是GLM-5和Minimax 2.5的资本与技术双重狂欢，右手是DeepSeek V4和R2的硬核技术突围。

对于我们普通开发者和用户来说，这当然是好事。工具越来越强，门槛越来越低。但反过想，当工具强大到一定程度，决定上限的，可能就不再是工具本身，而是我们提出问题的能力，以及将这些超级模型组合起来解决实际问题的想象力。

别光顾着看热闹，赶紧去试试新模型，想想怎么把它们用到你的副业、你的工作流里去。毕竟，能赚钱的AI，才是好AI。 💸