DeepSeek 700亿融资+API永久降价、字节开源Lance 3B统一多模态、Codex锁屏远程工作、Qwen3.7-Max全平台接入
DeepSeek 700亿融资创中国AI纪录同时V4-Pro API永久降至原价1/4；字节跳动开源原生统一多模态模型Lance 3B打破理解与生成壁垒；OpenAI Codex新增锁屏远程工作能力推进自主智能体演进；千问Qwen3.7-Max全平台接入位列全球第五国产第一
DeepSeek 以 700 亿融资与 API 永久降价双线出击重塑行业定价权，字节 Lance 3B 以 3B 参数打通理解与生成证明小模型也能全栈，Codex 锁屏远程工作标志着 AI 编程从辅助走向自主，千问 Qwen3.7-Max 登顶国产第一——本周大模型行业从价格战到技术战全面升级。
DeepSeek 700 亿融资曝光 + V4-Pro API 永久降至原价四分之一
事件概述
2026 年 5 月 23 日，彭博社报道 DeepSeek 正在进行约 100 亿美元（700 亿元人民币）融资谈判，估值约 450 亿美元。创始人梁文锋计划亲自出资最高 200 亿元，占整轮融资的 40%。潜在投资方包括国家人工智能产业投资基金、腾讯、IDG 资本及砺思资本。若交易达成，将是中国 AI 初创公司有史以来规模最大的单轮融资。同日，DeepSeek 官方宣布 V4-Pro 模型 API 在 5 月 31 日限时优惠结束后转为永久降价，价格固定为原定价的四分之一——输入缓存未命中每百万 tokens 0.435 美元，输出每百万 tokens 0.87 美元，支持 1M 上下文。
技术解析
DeepSeek-V4-Pro 此前已实现从英伟达 CUDA 到国产算力的全栈迁移，支持百万 token 超长上下文，其稀疏注意力机制与细粒度专家并行技术将长上下文推理成本降低超 50%。此次永久降价至 1/4，本质上是对”推理成本革命”的激进加注——当模型架构优化使边际推理成本大幅下降，降价不再是补贴性亏本策略，而是规模化变现的理性选择。梁文锋向投资者明确表示将继续优先推进 AGI 研究而非短期商业化，同时坚持开源路线，这意味着降价的战略意图更偏向于生态占领和开发者锁定。
行业影响
这组组合拳的冲击波覆盖三个层面：定价层面，V4-Pro 的永久低价对 OpenAI、Anthropic、Google 的 API 定价形成持续压力，尤其是对同档位推理模型的性价比比较；资本层面，700 亿融资若达成将重塑中国 AI 投资格局，国家人工智能产业投资基金的参与意味着 DeepSeek 获得了国家层面的战略背书；生态层面，创始人自投 40% 的结构确保了技术路线的独立性，避免了资本方对研发方向和开源策略的干预。在腾讯云刚宣布 Hy3 preview 和 DeepSeek-V4-Pro 即将结束免费公测转商用的节点上，这次降价对商业化的信号意义更加明确。
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字节跳动开源 Lance 3B：原生统一多模态模型打破理解与生成壁垒
事件概述
2026 年 5 月 22 日，字节跳动智能创作实验室（ByteDance Intelligent Creation Lab）正式开源原生统一多模态大模型 Lance。该模型仅 3B 激活参数，在单一框架内实现了图像/视频的理解、生成和编辑全链路支持，采用 Apache 2.0 协议，权重已上线 Hugging Face。完整训练预算仅需 128 张 A100 GPU，推理最低仅需 40GB 显存（单张消费级显卡可驱动）。
技术解析
Lance 的核心创新在于原生统一架构——从训练起就将 X→T（文/视理解）、X→I（图生成/编辑）、X→V（视频生成/编辑）三类输出任务放入同一体系，而非将”理解模型”和”生成模型”拼接组装。具体架构上：文本标记来自 Qwen2.5-VL 嵌入层；偏理解的视觉输入由 Qwen2.5-VL ViT 提取语义视觉标记；偏生成的视觉输入由 Wan2.2 的 3D 因果 VAE 编码。模型采用双流混合专家（MoE）架构，通过解耦理解与生成的计算路径，引入模态感知旋转位置编码（MaPE），有效解决异构视觉 Token 间的信号干扰问题。训练方面，预训练使用约 10 亿图文对、1.4 亿视频文本对，总计 1.5T tokens，随后进入持续训练、SFT 和 RL 阶段。
评测表现亮眼：VBench 总分 85.11 超越纯视频生成模型 HunyuanVideo（83.33）和 Wan2.1-T2V（83.69）；GenEval 图像生成 0.90 并列开源前列；GEdit-Bench 图像编辑均分 7.30；MVBench 视频理解 62.0 超越体积大一倍的 Show-o2（7B，55.7 分）。
行业影响
Lance 的开源对行业有三重冲击：架构层面，它证明了理解与生成不需要分治，原生统一在 3B 参数量就能跑通全链路，这动摇了”理解模型和生成模型必须分开训练”的行业共识；成本层面，128 张 A100 的训练预算和 40GB 显存的推理门槛，使得中小团队和学术机构首次能完整复现和迭代全功能多模态模型，部署成本断崖式下降；生态层面，在 AI 短剧、智能体协作、互动媒体等场景中，多个专用模型的管道对齐一直是工程噩梦，Lance 用一个模型替代整条流水线，直接改变了多模态应用的产品架构逻辑。
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OpenAI Codex 新增锁屏远程工作能力：AI 编程从辅助走向自主
事件概述
2026 年 5 月 23 日，OpenAI 更新 Codex 编程智能体，新增多项重要能力：锁屏远程工作（locked computer use）允许 Codex 在 Mac 锁定后继续安全地执行远程任务；目标模式（Goal mode）支持用户设定高层目标后由 Codex 自主规划执行路径；浏览器标注改进和更丰富的上下文理解也同步上线。这些更新将 Codex 从”单次执行工具”推向”长任务托管”场景。
技术解析
锁屏远程工作（locked computer use）的技术关键在于安全沙箱设计——Codex 需要在 Mac 锁定状态下维持远程会话，同时确保不暴露用户桌面内容、不触碰锁屏前的未加密数据。这要求操作系统的辅助功能 API 与 Codex 的沙箱环境建立安全通道，仅允许预定义的工具调用（如代码编辑、测试运行、依赖安装）通过，而非完整的桌面控制。Goal mode 则引入了目标分解与任务编排能力，用户只需描述”修复这个仓库的所有 TypeScript 类型错误”，Codex 即可自主拆解为文件扫描、类型分析、逐文件修复、验证测试等子任务流水线。配合此前上线的 ultrafast 模式（2-3 倍提速），Codex 的自主编程闭环已趋于成熟。
行业影响
Codex 锁屏远程工作是一个标志性节点——它意味着AI 编程智能体从”需要人类盯着”进化到”可以独自干活”。这与 Anthropic 的 Claude Code Agent View（一人调度 10 个 AI 编码智能体）和 Cognition AI 的 Embedded Devin（IDE 内自主长时运行 Agent）形成了三条并行的自主编程演进路线。从商业模式看，OpenAI 的补贴策略（向迁移企业提供两个月免费 Codex 使用权）正在与 Anthropic 的编程额度提升形成正面交锋。更深层的趋势是：当 AI 编程智能体可以在锁屏后继续工作，“8 小时工作制”的编程范式正在被 24 小时自主执行替代，这对软件工程的组织方式和人力结构将产生深远影响。
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千问 Qwen3.7-Max 全平台接入：全球第五、国产第一
事件概述
2026 年 5 月 22 日，千问宣布新一代旗舰模型 Qwen3.7-Max 已接入千问 App、PC 端和网页端，用户更新至 6.9.7 版本后即可切换使用。在 Artificial Analysis 最新全球大模型榜单中，Qwen3.7-Max 得分 56.6，位列全球第五、国产第一。该模型在 GPQA Diamond、HLE、HMMT 2026 Feb 和 IMOAnswerBench 等评测中超过 Claude Opus 4.6。
技术解析
Qwen3.7-Max 的定位是”智能体时代的基础模型”，专为 Agent 工作负载设计，覆盖编程、办公效率、工作流自动化和长程自主任务。其核心能力在 35 小时自主内核优化任务中得到验证——模型自主完成超过 1000 次工具调用，实现了对比 Triton 参考实现 10 倍的加速。这表明 Qwen3.7-Max 在长时任务中的工具调用规划、错误恢复和上下文维持能力达到了新高度。两代并行迭代策略（3.6 与 3.7 同时推进）也反映了阿里在大模型研发节奏上的加速——不再等待完整大版本，而是通过连续小步快跑保持竞争力。
行业影响
Qwen3.7-Max 的全平台接入标志着国产大模型在”智能体能力”维度上进入全球第一梯队。在 Artificial Analysis 榜单上超过 Claude Opus 4.6 是一个重要的心理关口——它证明中国模型不再只是在”性价比”或”中文场景”上竞争，而是在通用推理和编程智能体等核心能力上直接对标顶级闭源模型。结合阿里财报 AI 收入占比首超 30%（连续 11 季度三位数增长）和千问在淘宝的 Agentic AI 搜索整合，Qwen 正在构建从模型能力到商业变现的完整闭环。对行业而言，全球前五中出现两个国产模型（Qwen + DeepSeek）意味着大模型竞争格局已从”中美两极”演变为”多极均衡”。
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