8月31日晚19點50分，當智譜財報會即將開始的時候，DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp正式開源。 事實上，這是DeepSeek-V4系列模型中的首個實驗性多模態模型，此前8月21日上線DeepSeek API平台，基於DeepSeek-V4-Flash架構，整合視覺模組、經過持續訓練、解鎖視覺理解能力。 與DeepSeek-V4-Flash-0731相比，V4-Flash-Vision-Exp在多模態智能體能力上有所提升，在真實世界軟體工程測試DeepSWE中，以59.3%的成績反超了Opus-4.8，成為第一名。 而與此同時，智譜發佈了2026年上半年財報，共計60頁——堪稱一篇大型Paper了。

AI奇點，已經臨近了！ 最近，人稱「矽谷巴菲特」的著名投資人Chamath Palihapitiya，在X上預言了關於「AI奇點」的終極路線圖。 1.人類建構出AGI。 2.AGI變得非常擅長做AI領域的研究。

就在剛剛，儘管超過了“中旬”，但“梁聖”也依然在7月公佈了正式版。 一小時前，Deepseek網站公佈，DeepSeek V4 Flash 更新到正式版，Agent 能力大幅提升，針對Codex做了適配，性能超過了 V4 Pro 的 Preview 版本。 具體來說，DeepSeek-V4新版本原生支援 Responses API，單模型結構和參數規模沒有變化，主要重新進行了後訓練。 DeepSeek-V4-Flash-0731 的模型結構、尺寸和 DeepSeek-V4-Flash-preview 保持一致，僅重新進行了後訓練。而本次只升級 API 介面，DeepSeek App 和網頁端沒有更新。V4-Pro 正式版仍未發佈，官方稱將盡快上線。

DeepSeek 之後，又一個中國模型讓美國緊張了。 7 月 22 日，同一天裡發生了四件事。 白宮科技政策辦公室主任 Michael Kratsios 在 X 上公開指控月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K3 涉嫌「大規模蒸餾」美國模型。 OpenAI 總裁 Greg Brockman，在接受 Bloomberg 採訪時承認 K3「是一個很不錯的模型，毫無疑問」。

7月以來，騰訊加快AI處理程序。 從人事變動看，騰訊AI研發正從分散探索轉向集中統籌，以應對大模型競賽中日益緊迫的效率與迭代要求。7月23日，騰訊宣佈將混元大語言模型部門與多模態模型部門合併，組建基礎模型部，由首席AI科學家姚順雨統一負責。 產品端同步提速。7月17日，騰訊雲WorkBuddy與李未可科技達成戰略合作，發佈首款接入WorkBuddy的X-AI記憶眼鏡，切入硬體生態；7月18日，WorkBuddy獨立App上線，覆蓋iOS、Android、鴻蒙三端。7月22日，騰訊旗下創意智能體Miora全量上線。據第三方報告，2026年6月WorkBuddy月訪問量已突破2000萬，居國內桌面端AI原生辦公智能體平台首位。 短短數周內，騰訊幾乎在AI賽道上同時扣動了扳機。但騰訊的AI野心與資本的耐心之間，正在上演一場微妙的博弈。

繼DeepSeek之後，Kimi K3又一次讓中國模型沖上全球討論的中心，OpenAI怎麼看這件事？ 在《Invest Like the Best》最新一期訪談裡，主持人帕特里克·奧肖內西（Patrick O'Shaughnessy）把這個問題拋給了薩姆·奧特曼（Sam Altman）。 奧特曼沒有繞開。他說開源模型一定會在AI生態裡佔一塊位置，有人想掌控權重，有人想按自己的需求改模型，這些需求都是真實的。OpenAI想做的，是在不同的能力、價格和延遲區間裡，都能給出足夠好的選擇。 比拚的不再只是"誰的模型最強"，還包括誰能在智能、成本和使用體驗之間找到更好的平衡點。

一位父親問Andrej Karpathy：如果AGI真的要來了，該教8歲的孩子什麼？這不是一個假設性的問題。Karpathy是OpenAI創始成員、前特斯拉AI負責人，如今全職投身AI原生教育。在近期與Dwarkesh Patel的訪談中，他給出的答案乾脆俐落：數學、物理、電腦科學。其餘的，等以後再說，如果還需要的話。 這句話之所以在社交媒體上被反覆轉述、層層加碼，是因為它戳中了一個普遍的焦慮：無數家長正在把孩子的童年兌換成競賽證書、排名和標準化考試成績單，卻沒有人認真問過——十年後，這些東西還值錢嗎？ Karpathy真正的邏輯，其實很樸素 細讀原始訪談會發現，Karpathy的論證並不神秘。他說自己選數學、物理、電腦科學，很大程度上是因為這塑造了他自己的思維方式——這三門學科訓練的不是知識的存量，而是處理問題的方式：抽象、嚴謹的邏輯鏈條，因果與系統的直覺，以及把一個模糊問題拆解成可執行步驟的能力。他的核心判斷是：在AGI真正落地之前，這種"思維核心"依然稀缺且有用；至於那些具體知識該學、那些可以往後放，取決於它們是"有用"還是"美好"，其餘的不必著急。

Kimi K3最近大火，美國科技圈的一些人開始反思：為什麼楊植麟卡內基梅隆博士畢業後，不留在美國創業？ 作為年度最強開源模型，Kimi K3的參數量達到了3T等級，並在各大基準測試中“屠榜”，一部分榜單表現甚至超越Fable 5這種美國實驗室的最前沿模型。 在算力不足的情況下，通過演算法、工程的最佳化，疊加參數的擴展，不僅追上前沿閉源模型的性能，打破Scaling Law“撞牆”一說，甚至還引發了一部分矽谷巨頭的焦慮與恐慌。 OpenAI戰略負責人迪恩·W·鮑爾說：“開源模型會阻礙人工智慧領域的進一步資本支出。”