2026年4月AI大模型热点速览:DeepSeek V4 与 GPT-5 Turbo 同台

文章目录

  • [2026 年 4 月 AI 大模型热点速览:DeepSeek V4 与 GPT-5 Turbo 同台](#2026 年 4 月 AI 大模型热点速览:DeepSeek V4 与 GPT-5 Turbo 同台)
    • [1. DeepSeek V4:4 月下旬发布,万亿 MoE,深度适配昇腾](#1. DeepSeek V4:4 月下旬发布,万亿 MoE,深度适配昇腾)
    • [2. GPT-5 Turbo:4 月 7 日发布,原生图像与音频生成](#2. GPT-5 Turbo:4 月 7 日发布,原生图像与音频生成)
    • [3. Claude Opus 4.7:4 月 16 日发布,3x 分辨率视觉,CursorBench 70%](#3. Claude Opus 4.7:4 月 16 日发布,3x 分辨率视觉,CursorBench 70%)
    • [4. Gemini 3.1 Pro:GPQA Diamond 94.3% 登顶](#4. Gemini 3.1 Pro:GPQA Diamond 94.3% 登顶)
    • [5. Meta Llama 4:Scout 10M Context、Maverick MoE 400B](#5. Meta Llama 4:Scout 10M Context、Maverick MoE 400B)
    • [6. Qwen 3.6-35B-A3B:4 月 16 日发布,Apache 2.0,SWE-bench 73.4%](#6. Qwen 3.6-35B-A3B:4 月 16 日发布,Apache 2.0,SWE-bench 73.4%)
    • [7. 国产双响:智谱 GLM-5.1 与阿里 HappyHorse-1.0 视频](#7. 国产双响:智谱 GLM-5.1 与阿里 HappyHorse-1.0 视频)
    • 本月观察

2026 年 4 月 AI 大模型热点速览:DeepSeek V4 与 GPT-5 Turbo 同台

这是配套上一篇《2026 年 4 月算力热点速览》的姐妹篇:只看 4 月模型与产品侧的大事。每条都附原始链接 + 简短点评。

一句话总结本月:闭源三巨头(OpenAI / Anthropic / Google)集体迭代到下一代,开源阵营(DeepSeek / Llama / Qwen)第一次在主流榜单上正面超车。


1. DeepSeek V4:4 月下旬发布,万亿 MoE,深度适配昇腾

链接

要点

  • 万亿参数 MoE ,每次推理激活约 320 亿~370 亿

  • 百万级 Token 上下文

  • 原生多模态(文本 / 图像 / 视频 / 代码)

  • 首次深度适配华为昇腾 950PR,是国产卡第一次承接一线大模型训练

  • 推理成本号称海外同级 1/70

  • 网页端已上线「快速模式 / 专家模式」,V4-Lite API 测试中

点评 :V4 的意义有两层。一是MoE 工程化 已经从炫技变成主流路线(激活 3% 左右参数是这一代几乎共同的设定);二是国产卡 + 国产顶尖模型第一次闭环,云厂商接下来的推理算力采购会直接反映在上一篇里国产 GPU 板块的持续涨幅上。


2. GPT-5 Turbo:4 月 7 日发布,原生图像与音频生成

链接Fazm · LLM New Releases in April 2026

要点

  • GPT-5 Turbo 4/7 上线,主打原生图像和音频生成(从「调用工具」变成「模型内建模态」)

  • 3 月 5 日发布的 GPT-5.4 在 GPQA Diamond 拿到 92.8% ,SWE-Bench Verified 77.2%

  • 定价 2.50 / 2.50 / 2.50/15.00 每百万 token

点评 :GPT-5 Turbo 最值得关注的不是分数,而是模态统一 ------以前的"多模态"是多个模型拼装,这一代开始真正把图像/音频/文本放进同一个解码器。对开发者来说,最直接的变化是再也不用接 DALL·E、TTS、Whisper 三套 API


3. Claude Opus 4.7:4 月 16 日发布,3x 分辨率视觉,CursorBench 70%

链接Awesome Agents · Overall LLM Rankings April 2026

要点

  • Claude Opus 4.7 4/16 发布,引入新的 xhigh 努力等级、3x 分辨率视觉

  • CursorBench 70%,是当下 agentic coding 的参考基准

  • 月初(4/2)已先发 Opus 4(SWE-bench Verified 72.1%)和 Sonnet 4

  • Opus 定价 15 / 15 / 15/75 每百万 token ,Sonnet 3 / 3 / 3/15

点评 :Anthropic 这一代的策略很清楚:不打通用榜单第一,只死磕 agentic coding。在 Cursor、Claude Code、各类 agent 框架里,Opus 4.7 的"敢干"程度仍然是行业最高的------xhigh effort 就是明牌告诉你「要准就贵,要便宜就降档」。


4. Gemini 3.1 Pro:GPQA Diamond 94.3% 登顶

链接Google DeepMind · Gemini

要点

  • Gemini 3.1 Pro 本月在 GPQA Diamond 拿到 94.3%SWE-Bench Verified 80.6%

  • Gemini 2.5 Pro(4/1)提供 1M token context

  • Gemini 2.5 Flash(4/3)定位低延迟、低成本

点评 :Gemini 3 把 Google 从「追赶者」拉回并列第一梯队。Flash 这一档尤其重要------1M 上下文 + 低价意味着很多原本走 RAG 的小场景,现在可以直接塞进 prompt,工程上省下一整套向量检索。


5. Meta Llama 4:Scout 10M Context、Maverick MoE 400B

链接Meta AI Blog

要点

  • Llama 4 Scout (4/5):10M token context,长上下文的新天花板

  • Llama 4 Maverick (4/5):MoE 400B 总参 / 17B 激活,覆盖 128 种语言

  • 继续走开源路线

点评 :Llama 4 Scout 的 10M 上下文不是秀肌肉,是给代码库级别的任务(比如整个 monorepo 的理解)做了可行性验证。配合 Cursor / Cline 这一代编码 agent,它很可能是 2026 年「整仓上下文」这个产品形态的关键底座。


6. Qwen 3.6-35B-A3B:4 月 16 日发布,Apache 2.0,SWE-bench 73.4%

链接Qwen 官方

要点

  • Qwen 3.6-35B-A3B 4/16 发布,35B 激活 MoE

  • SWE-bench Verified 73.4%Apache 2.0 许可

  • Qwen 3 全系列(4/8)覆盖 0.6B - 72B,支持混合思维模式(hybrid thinking)

点评 :Qwen 这一代最狠的是许可证 ------Apache 2.0 意味着商用零门槛,这和某些「开放但限商用」的"伪开源"模型形成鲜明对比。加上 35B 激活在单机 8×H100 上能跑,是当下自建私有推理的首选底座之一。


7. 国产双响:智谱 GLM-5.1 与阿里 HappyHorse-1.0 视频

链接AI Code · 国产大模型密集发布,全球 AI 监管加速落地(2026-04-10)

要点

  • 智谱 GLM-5.1 :在 SWE-bench Pro 测试中首次超越 Claude Opus 4.6 ,能连续工作超 8 小时(长程 agent 方向)

  • 阿里 HappyHorse-1.0 :视频生成模型,在 AI Video Arena 排行榜登顶 ,胜率 80%

  • 腾讯混元团队 4 月也有新模型计划

点评 :这两个组合起来很有意思。GLM 走的是长程 agentic (对标 Anthropic 的 agentic coding),HappyHorse 走的是视频生成(对标 Sora / Veo)。配合上一篇国产 6 万卡和 DeepSeek V4,一个「国产模型 + 国产卡 + 国产云」的三件套在 4 月基本补齐。


本月观察

  • 闭源阵营分工清晰:OpenAI 打模态统一,Anthropic 打 agentic coding,Google 打长上下文 + 价格

  • 开源阵营第一次在主流榜单上用 DeepSeek V4 / Llama 4 / Qwen 3.6 正面超车闭源,而且许可证普遍宽松

  • 国产首次出现"模型 + 芯片 + 云"的闭环(V4 + 昇腾 + 国内云)

  • token 经济学成为共同语言:不管谁家发模型,对外说的第一句话都是「每百万 token 多少钱」

工程侧的启示也非常明确:模型这层正在高速商品化 ,差异化越来越靠后端(上下文管理、工具链、agent 框架、共绩算力 这种按秒计费的弹性推理平台)。如果你在做 AI 产品,2026 年 Q2 值得做的事:

  1. 把你的 prompt 层脱耦,今天用 Claude,明天能一行配置切到 Qwen / DeepSeek

  2. 把推理部署往按秒计费的 GPU 容器上迁,吃掉 token 价格下行的红利

  1. 重要场景多跑一次 GLM-5.1 / Qwen 3.6 的基线,别默认 GPT 最好

下一个月还会更精彩。

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