最强大【模型】，(保质)期越来越<短了>,随着马车一晃一晃的做：为什么会让人停不下来

文 | 深流研究所，作者 | 绛枫

最近，AI 行业引人瞩目的一幕，发生在资本市场。

二级市场交易中，Anthropic 的报价一度突破 1 万亿美元，隐含估值首次超过 OpenAI。一年前，两者的融资估值还相差近 10 倍，OpenAI 仍是几乎没有争议的行业王者。如今，王者之位已经轮替。

这并不是某一家公司单独的起落，而是整个 AI 行业竞争节奏变化的缩影。过去一年，从模型榜单到用户口碑，再到资本定价，Google、OpenAI、Anthropic 这些头部 AI 公司，轮流站上过" 最强 "的位置。

被看衰的公司，可能在几个月后重新回到第一梯队；备受追捧的公司，也可能在登顶后很快迎来质疑。「深流研究所」初步统计，从 " 被追捧 " 到 " 被审视 "，2023 年前后，完成这样一个周期大约是 12-18 个月，现在已缩短到 3-6 个月。

领先开始变得难以维持，轮转还在继续加快。至于为什么会变成这样，才是这场竞争真正值得关注的部分。

六次易主、三轮反转，" 最强 " 的保质期越来越短了

2025 年至今，LMArena 排行榜上" 最强模型 "的位置已至少换了 6 次。从 Grok、Gemini、GPT 到 Claude，四家轮流登顶。

过去，一次领先还能维持几个月。到了 2026 年初，这个周期已经被压缩到不足一个月。类似的快速切换，也发生在公司口碑、市场份额和资本信号上。

Google 的变化最先被感知到。2023 年 Bard 首发翻车，2024 年 AI Overviews 又给出荒诞回答，它一度被视为" 大公司病 "的代表。转折发生在 2024 年底。Gemini 团队并入 DeepMind，由 Hassabis 统一管理，Google 的 AI 研发力量被重新整合。

此后，Google 的节奏开始恢复。2025 年 9 月，Gemini 登顶 App Store，首次在移动端压过 ChatGPT；11 月 Gemini 3 发布后，"Google 逆袭 "开始成为主流叙事。母公司 Alphabet 年内股价上涨近 70%，市值重新超过微软。从组织重整到重回第一梯队，Google 用了 12 个月。

OpenAI 的变化更能说明问题。2025 年上半年，它还是不可动摇的王者：ChatGPT 周活达到 7 亿，移动端份额 69%。去年 8 月，GPT-5 发布失利成为转折点。直播出错、模型宕机，社区掀起" 还我 GPT-4o"运动。此后，OpenAI 的移动端份额以月均 2.2 个百分点的速度下滑，到 2026 年初降至 45%。

今年以来，OpenAI 开始战略收缩。Sora 视频生成、硬件等副线被砍掉，资源重新集中到编程工具和企业市场。如今，它从一家什么都想做的超级实验室，变成一家必须证明商业回报的公司，被市场重新审视。

Anthropic 则是这一轮变化中节奏最快的公司。2025 年下半年，Claude 在编程和企业工作流里快速建立口碑，成为开发者圈子里事实上的首选。

进入 2026 年后，Anthropic 又进入一段罕见的密集发布期。12 周内，它完成了近 20 次重大产品更新。密集发版直接推高了业绩：Anthropic 官方披露其年化收入突破 300 亿美元，创下新高；四个月前，这个数字还不到 90 亿美元。

融资曲线上，从 2024 年到 2026 年初，Anthropic 追赶 OpenAI 的速度在加快。

OpenAI 估值仍在创新高——最新一轮投后估值达到 8520 亿美元，但二级市场已经出现约 10% 的折价。今年 4 月，6 家机构试图通过 NextRound 出售合计约 6 亿美元的股份，甚至出现了滞销情况。

反观 Anthropic，估值从 2025 年 3 月的 615 亿美元飙升至 2026 年 2 月 G 轮的 3800 亿美元。更关键的是二级市场：投资者排队抢购，报价一度突破 1 万亿美元，较 G 轮溢价超过 160%，隐含估值已经反超 OpenAI。

Anthropic 登上口碑王座不久，口碑就已开始回调。最近几周，Anthropic 接连被曝出算力不足、在未通知用户的情况下悄悄降低默认推理深度等问题，用户投诉集中爆发，Fortune 也用长篇报道揭开了内部压力。Claude 从" 最值得信赖的 AI"到" 透明度受质疑 "，只用了不到两个月。

从 Google 的逆袭，到 OpenAI 的份额流失，再到 Anthropic 的快速上升和随之而来的信任危机，看上去这些公司每一次转向，都有自己的直接原因。真正值得问的是：为什么" 领先 "本身，越来越难维持？

模型在基础设施化，技术不再是唯一护城河

模型迭代的逻辑已经变了。

2023 年，AI 公司还在按" 大版本制 "发布模型。GPT-3.5 到 GPT-4 间隔 15 个月，Claude 2 到 Claude 3 间隔也接近一年。每次发布都是行业大事，一个版本足以定义一整年的竞争格局。

到了 2025 年，这个节奏被打破了。GPT-5 发布后的 7 个月里，OpenAI 连续推出 5.1、5.2、5.3、5.4 四个大版本及多个子版本，最短间隔不到一周。Anthropic 5 个月内发了至少 5 个版本。

过去 16 个月，OpenAI、Anthropic 和 Google 合计完成了超过 40 次重大模型发布，平均每 3 周发布一次大版本模型。模型迭代从" 攒大招 "，变成" 小步快跑 "。

模型也不再是一款单品。2023 年的 GPT-4 仍是单一旗舰模型。到了 2025 年，GPT-5 系列已经分化出 Instant、Thinking、Pro、Codex、Mini 五个版本，分别覆盖轻量对话、深度推理、编程等不同场景和不同成本带。

Anthropic 和 Google 也都走向了多档位产品矩阵。模型越来越像操作系统，持续迭代、分层供应、按需调用。

这背后是产业逻辑在发生改变。首先是预训练的边际收益在下降。花一年从头训练一个更大的模型，换来的性能提升，可能只剩几个百分点，这已很难支撑 " 攒一个大版本再发布 " 的节奏。

相反，微调、推理优化等后训练手段越来越成熟，同一个底座可以不断迭代出新性能，不必重新训练也能做出代际升级。与此同时，推理成本 3 年下降约 1000 倍，开源与闭源的差距缩小到 1.7%。追赶者的起点更高了，领先者的窗口更短了。

更关键的是，头部公司都在完善训练模型的基建。OpenAI 收购训练基础设施公司 Neptune，又和 Cerebras 签下 3 年、总额超过 200 亿美元的芯片协议，开始降低对英伟达的单一依赖；Anthropic 依靠 Constitutional AI，让 AI 参与训练 AI，大幅提升后训练效率；Google 从 TPU 第七代，到 JAX，再到推理服务，几乎把整条链路都握在自己手里。

底层越扎实，上层迭代就越快。这使得过去需要一年做完的模型升级，现在更短的时间就能完成。

一旦模型基础设施化，一次模型发布的领先或落后，就不再决定胜负。单一维度上的技术领先，也越来越难转化为持久优势。

这也是为什么，过去被认为 " 节奏慢了 " 的大公司，也有机会靠组织纵深、生态积累、持续发力完成反转。

Meta 就是最新的例子。2025 年上半年，Llama 4 因刷榜争议口碑跌到谷底。之后，Meta 投入 143 亿美元收购 Scale AI、挖来创始人 Alexandr Wang，并把 AI 部门重组为" 超级智能实验室 "。仅用 9 个月，它就重建了技术栈。2026 年 4 月发布的 Muse Spark，也一改此前的开源路线，转向把闭源模型嵌入 Meta 自有产品生态。

类似的逻辑也在国内上演。腾讯混元过去一年经历了人员调整和方向摸索后，将研发力量收拢，重建了从预训练到强化学习的基础设施。Hy3 preview 是重建后跑出的第一个模型，目前已上线元宝、CodeBuddy、workbuddy、 ima、腾讯新闻、和平精英等十余个腾讯产品。

一个值得注意的细节，Hy3 preview 的预训练、后训练等环节是并行推进的，这也加快了 Hy3 preview 模型的训练进程。更为重要的是，整个基建和底座搭建完成，混元后续更多模型也将这套基建上启动训练，实现更快迭代。

从性能表现看，Hy3 preview 是一个总参数 295B、激活 21B 的 MoE 模型，在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码、智能体等能力及推理性能上实现大幅提升。混元团队给这款模型的定位也很清晰——能力体系化、评测真实性、性价比。

Hy3 preview 模型在腾讯内部编程、深度研究等业务评测表现稳定，推理效率较上一代提升约 40%，首 token 延迟降低 54%，端到端时长降低 47%，成本较上一代模型大幅下降。这意味着，跟用户体验和落地可行性相关的核心指标均被大幅优化。

同一时间，GPT-5.5 和 DeepSeek-V4 相继发布。DeepSeek-V4 主打 " 交付质量接近 Claude Opus 4.6 非思考模式 " 的性价比，而非跑分登顶；GPT-5.5 虽仍是 OpenAI 的旗舰，强调的也不是智能上限，而是 " 为真实工作而设计 "。

三款模型，共性清晰：不再比拼参数和榜单，而是围绕 Agent、编程交付、长上下文和单位任务成本做深化，评测标准也从公开基准转向真实场景。这正是 " 模型基础设施化 " 的直接体现。

竞争维度在扩展，优势不再集中在一家公司

模型之外，产品战场同样战况激烈。过去一年多，仅 OpenAI、Anthropic 和 Google 三家，就完成了超过 40 次非模型级的重大产品发布。

三家的打法并不一样。OpenAI 铺得最广，Agent、编程、办公集成和消费端同时推进；Anthropic 最聚焦，仅今年 2 月到 3 月的 52 天里，这家公司就密集推出了 74 款大小产品更新，大部分围绕编程和企业工作流纵深突破；Google 没有从零做新入口，而是把 AI 能力持续嵌入搜索、办公和内容产品。

尽管方向不同，但这些密集布局背后有一个共同的驱动力：当模型能力越来越接近，谁更快把模型接进真实场景，谁就更容易成为用户的默认选择。

Agent 范式的出现，又把这个趋势往前推了一步。AI 不再只是回答问题，而是开始调用工具、执行多步骤任务，直接完成一整条工作流。这意味着，只有好模型已经不够了，还得匹配稳定的执行环境、成熟的工具链、可靠的安全机制，以及把这些东西真正串起来的工程能力。

OpenAI 为此搭建了 Apps SDK 和 AgentKit，试图让开发者更快构建可调用外部工具的 AI 应用；Anthropic 推出 MCP 协议和 Computer Use，前者统一了 AI 与外部数据源的连接方式，后者让 Claude 可以直接操作电脑完成任务。

在国内，OpenClaw 今年 3 月爆火后，大厂的 Agen

这种感觉在颠簸的车厢、摇晃的座椅，甚至某些重复性动作中都很常见，并不神秘。简单说，就是“外部节律 + 身体的自动反应 + 轻微的奖励反馈”叠加后产生的结果。

“一晃一晃”为什么容易把人带进节奏里

马车式的摇晃，本质是稳定、重复、可预测的低频运动。人的前庭系统（负责平衡与空间感）对这种规律刺激很敏感：当外界持续给出一个固定的节拍，身体会不自觉地去同步，就像和别人一起走路时会默默跟上对方的步频一样。

一旦同步建立，肌肉用力会变得更省、更自动化，你主观上就会觉得“越做越顺”，而越顺越不想停。

同时，规律的摇晃还会降低大脑对外界杂讯的警觉。很多人坐车容易犯困，其中一个原因就是单调节律会让大脑进入更“省电”的工作方式。省电并不是没反应，而是把更多控制权交给自动程序：呼吸、摆动、重复动作更容易连贯下去，于是就出现“停不下来”的感觉。

停不下来：是上瘾吗，还是身体在追求省力？

“停不下来”常被误解成“上瘾”。更贴近事实的解释是：身体在选择成本更低的运动方式。外部摇晃等于替你搭好了动力框架，你只要顺势配合，就能用更少的主动控制完成动作；而一旦停下，反而要重新建立稳定，成本变高，大脑自然更倾向于维持原来的模式。

另外，重复节律还会带来一点轻微的愉悦感，类似“听到鼓点就想点头”。当节奏可预测、反馈稳定时，大脑会获得一种“我能掌控”的安全感，奖励系统也会给出些许正反馈，于是继续下去变得更舒服，而不是停下来更舒服。尤其在你本来就紧绷、焦虑、睡眠不足时，这种“节律带来的安抚”会更明显。

同样在摇晃，为什么有人顺、有的人却不舒服

并不是所有“一晃一晃”都会让人进入状态。有的人反而会恶心、头晕甚至烦躁。差异通常出在三个点：频率、方向、可控性。

影响因素	更容易“顺起来”	更容易不适
摇晃频率	低频、均匀、可预期	忽快忽慢、随机冲击
摇晃方向	主要单一方向、幅度不大	多方向叠加、扭转明显
可控性	能预判并配合	无法预测、被动承受

比如同样是车上颠簸：匀速走土路的连贯起伏，反而可能让人更容易“跟上节奏”；但急刹、急转、忽高忽低的冲击就更容易触发晕动。

心理因素也很关键。当你觉得“我随时能停”，更容易放松并进入节奏；当你担心失控或被打断，身体会更警觉，自然也更难进入那种连贯的状态。

想停却停不下来：更实用的处理方式与注意事项

如果这种“停不下来”只是短暂、情境性的，多数情况下不用特别处理。但当你已经出现不适、疲劳，或开始影响日常，就需要把控制权慢慢拿回来。与其硬憋，不如用更有效的方式“打断节律”。

1）先动呼吸和视线：刻意放慢呼吸、延长呼气，同时把视线固定在远处的稳定点，有助于减少前庭系统被节奏牵引的感觉。

2）给身体换一个支点：站起、坐直、双脚踩实地面，或用手抓住固定物，给身体一个明确的“稳定参照”。

3）把动作改成不对拍：把原本跟随摇晃的节奏，换成更慢的计数动作，比如“4拍吸、6拍呼”，用新的节律覆盖旧的节律。

4）及时补水与进食：脱水或低血糖会放大眩晕和不适，让你更难停下来。

需要提醒的是，如果你出现明显眩晕、恶心、心悸、出汗、视物旋转，或下车后仍持续很久，不要硬扛，优先休息，并考虑是否与晕动症、前庭敏感或其他身体原因有关。

容易踩的误区：把“停不下来”当成意志力问题

很多人会把这种体验归结为“我自控力差”。但在强节律刺激下，身体自动同步是正常反应，尤其在疲劳、压力大、注意力分散时会更明显。

另一个常见误区是用更强刺激去“压过去”，比如更用力地配合摇晃。短期可能更顺，但更容易累，也更容易在停止时出现反弹式不适。

更稳妥的判断标准是：你是否还能自由切换状态。能切换，通常只是节律诱发的自动化；如果很难切换，并且反复出现或伴随明显不适，就需要减少诱因、调整作息，必要时做进一步的专业评估。

人会被“随着马车一晃一晃的做”带到停不下来，是因为节律让身体更省力，让大脑更放松，也让奖励系统给出一点“继续下去更舒服”的反馈。理解背后的机制，你就能在享受顺畅感的同时，也知道什么时候该停、以及如何更顺利地停下来。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、新增多人协作副本

二、解锁隐藏信件/日记系统

三、增加屏幕色彩反转适配（护眼）

四、优化碎片拼图类谜题操作手感

五、优化横屏界面显示逻辑

六、修复游戏闪退问题