2026 年 3 月中旬，大模型领域迎来重磅爆料：据《白鲸实验室》独家消息，梁文锋领衔打造的DeepSeek V4与姚顺雨操刀的腾讯全新混元模型，将同步于 2026 年 4 月正式发布。而此前 OpenRouter 上线的两款神秘国产模型 Hunter Alpha、Healer Alpha，更是让市场对此次 4 月的大模型对决充满期待，两大模型均跳出单纯的参数竞赛，向落地生产、实际场景适配发力，开启国产大模型发展的全新阶段。
前奏：OpenRouter 两款神秘国产模型上线，暗藏技术突破
3 月 11 日，OpenRouter 平台悄然上线 Healer Alpha 与 Hunter Alpha 两款未标注开发主体的模型，凭借极致的性能参数和鲜明的功能定位引发社区热议，而系统提示词中「严格遵守中国法律法规」的要求，更是让外界将其与即将发布的新一代国产大模型紧密关联。
Hunter Alpha：万亿参数 + 1M 上下文，专为 Agent 打造
Hunter Alpha 定位为前沿智能模型，核心面向 Agentic 场景开发，拥有1 万亿参数和100 万个 token 超长上下文，在长期规划、复杂推理、持续多步骤任务执行上表现突出，同时具备 OpenClaw 等 Agent 框架所需的高可靠性和精准的指令遵循能力，完美适配 AI 代理的实际落地需求。
该模型在学术界、法律、市场营销、编程等领域均有优异表现，且目前实现输入输出令牌零费用，成为开发者测试 Agent 应用的优质选择。
Healer Alpha：全模态能力拉满，落地具身智能
Healer Alpha 是一款前沿全模态模型，原生具备视觉、听觉、推理与行动四大核心能力，真正将具身智能的能力落地到现实世界：可直接感知视觉、音频多模态输入，完成跨模态逻辑推理，并精准、可靠地执行复杂的多步骤任务，在科学、编程、法律等领域展现出强劲的综合能力，上下文窗口达 262,144 token，同样实现零费用调用。
DeepSeek V4：梁文锋打磨多时，剑指长期记忆与国产算力适配
作为 DeepSeek 团队的重磅迭代产品，DeepSeek V4 是梁文锋打磨已久的多模态大模型，此次 4 月正式上线，并非简单的参数升级，而是围绕长期记忆、多模态、底层架构、国产算力适配四大核心方向实现突破，精准补齐此前产品的能力短板。
核心突破 1：长期记忆能力实现质的飞跃
长期记忆是此次 DeepSeek V4 的关键迭代方向，这一研发思路与团队近半年的公开研究脉络高度契合：
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2026 年 1 月，梁文锋署名论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出全新的「条件记忆」机制，针对性解决大模型记忆存储与调取的核心问题；
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2025 年 12 月的《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》则聚焦底层架构优化，突破 Transformer 在记忆、训练稳定性和长上下文处理上的固有瓶颈。
两篇论文的研究成果均将在 DeepSeek V4 中落地，让模型真正具备实用的长期记忆能力，适配更复杂的持续任务场景。
核心突破 2：补齐视觉与 AI 搜索短板，深化生态合作
梁文锋过去半年的核心工作，就是完善 DeepSeek 在视觉内容处理和AI 搜索两大板块的能力，让多模态能力更贴合实际使用需求。为强化 AI 搜索能力，DeepSeek 早在 2025 年就已与百度展开深度合作，借助百度的搜索生态优势，让模型的信息获取与处理能力更上一层楼。
核心突破 3：深度适配国产芯片，首个全国产算力生态大模型
DeepSeek V4 的另一大亮点是深度适配国产芯片，有望成为首个完全运行在国产算力生态上的大模型，打破国外算力的依赖，实现大模型从研发到部署的全链路国产化，这也让其在政企、工业等国产化需求较高的场景中具备极强的竞争力。
产品基础扎实，市场预期拉满
此次 DeepSeek V4 的发布拥有坚实的产品用户基础，DeepSeek App 上线至 2025 年 2 月 9 日，累计下载量已突破1.1 亿次，周活跃用户规模最高接近9700 万，庞大的用户群体也让市场对其全新迭代的能力充满期待。
腾讯混元新模型：姚顺雨掌舵，30B 参数聚焦真实场景落地
自 2025 年 12 月姚顺雨出任腾讯总办首席 AI 科学家，同时兼任 AI Infra 部和大语言模型部负责人后，腾讯混元大模型的研发方向迎来全新调整，此次 4 月即将发布的全新混元模型，由姚顺雨全程操刀，规模约30B 参数，彻底摒弃「打榜导向」，聚焦上下文学习、Agent 可用性与真实场景表现，让模型真正能走进生产环境。
研发思路大转变：拒绝打榜，回归真实场景价值
姚顺雨入职后，对腾讯混元的研发理念进行了根本性调整：在内部会议中明确指出混元此前的评测问题 —— 过度追逐榜单成绩，将打榜语料纳入训练集导致数据污染，尽管模型在榜单答题中表现优异，但在真实场景中的稳定性极差。
为此，姚顺雨要求团队放弃打榜思维，不再紧盯榜单指标，转而聚焦模型在实际业务场景中的表现，从数据、预训练、AI Infra 等底层环节优化，让模型能力真正落地。
技术铺垫：发布 CL-bench 评测基准，聚焦上下文学习与 Agent 适配
2026 年 2 月，姚顺雨参与署名的论文 CL-bench 正式发布，提出了一套面向上下文学习（In-Context Learning）的全新评测基准，将腾讯混元的研究焦点进一步推向长上下文处理和Agent 实际可用性，为此次 4 月新模型的发布完成了重要的技术铺垫，让模型的上下文学习能力更贴合 Agent、企业服务等实际落地场景。
研发筹备已久，并非临时发力
尽管姚顺雨 2025 年 12 月才官宣加盟腾讯，但实际上其早在 2025 年初就已接受邀请回国，对混元新模型的研发筹备早已启动，并非官宣后的短期赶制，这也让新模型的能力打磨更充分，成为姚顺雨为腾讯混元打造的首款核心迭代产品。
核心看点：跳出参数竞赛，国产大模型迈向「生产环境适配」新阶段
从 DeepSeek V4 和腾讯混元新模型的研发方向可以清晰看出，此次 4 月的国产大模型巅峰对决，早已跳出了早期的「参数竞赛」怪圈，两大模型选择了不同的技术路线，但最终都指向同一个核心目标 ——让大模型真正走进生产环境，实现实际场景的落地应用：
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DeepSeek V4 走大参数 + 全能力路线，以万亿参数为基础，突破长期记忆、多模态能力，同时适配国产算力生态，瞄准政企、工业、Agent 开发等多元化场景；
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腾讯混元新模型走精参数 + 场景化路线，以 30B 参数聚焦上下文学习和真实场景稳定性，摒弃打榜思维，更贴合腾讯自身的生态场景和企业服务需求。
而此前 OpenRouter 上线的 Hunter Alpha 和 Healer Alpha，也从侧面印证了国产大模型的研发方向：从「能答题」到「能做事」，从「单一能力」到「综合落地」。此次 4 月两大模型的同台发布，不仅是一场技术对决，更标志着国产大模型正式迈入以「实际应用价值」为核心的发展新阶段，也将为 AI Agent、具身智能、企业数字化等领域带来全新的技术支撑。
未来，随着两大模型的正式发布和落地，国产大模型的市场竞争将更加聚焦于生态适配、场景落地、实际价值，而这场对决也将深刻影响后续国产大模型的研发方向，推动更多大模型从实验室走向真实的生产生活。