2026 年 10 月 26 日至 11 月 2 日這一週，中國 AI 技術堆疊迎來密集擴張：Baidu 發布了 2,800 億參數模型，Meituan 推出 1.6 兆參數多模態系統，晶片可移植性在產品路線圖中的優先度提升，而監管機構的關注範圍也從模型擴大至 Agent、就業、出口及加速器。
以下是我們對本週中國 AI 最關鍵發展的專業分析。對 CTO 與工程主管而言，訊號很明確：如今在中國選擇模型，必須同時評估能力、硬體相容性、監管風險及商業化成熟度。
Baidu：2,800 億參數的效率策略
ERNIE 5.5 每個 Token 啟用 140 億參數
Baidu 發布了 ERNIE 5.5 Flash Base。Recode China AI 將其描述為一個擁有 2,800 億參數的混合專家基礎模型，每個 Token 有 140 億個活躍參數。同一份報導指出，該模型在訓練與推論期間支援最長 100 萬 Token 的上下文長度。
此架構將營運重點放在稀疏啟用，而非僅著眼於總參數量。醒目的數字是 2,800 億，但基礎設施決策取決於 140 億參數的活躍路徑會如何影響實際工作負載下的記憶體、延遲與服務成本。
這為何重要：企業團隊不應只透過總參數量比較中國模型。您的評估計畫需要分別衡量活躍參數、上下文利用率、推論吞吐量及部署硬體。100 萬 Token 的上限並不自動代表生產環境需要 100 萬 Token。
這不只是規模競賽，更是在受限運算環境中進行的效率競賽。
Meituan：1.6 兆參數多模態模型
LongCat-2.5 鎖定長流程、多步驟工作流
Meituan 推出了 LongCat-2.5。Recode China AI 將其描述為原生多模態模型，擁有 1.6 兆總參數。該模型專為長流程、多步驟任務設計，包括納入視覺回饋的程式設計工作流。
China AI Bulletin 報導稱，Meituan 完全使用國產硬體訓練 LongCat-2.5。這項揭露具有策略重要性，因為它將前沿模型開發與在地運算供應鏈連結起來，而不是將硬體自主視為未來目標。
對工程主管而言，多模態程式設計改變了評估範圍。能夠同時解讀視覺回饋與程式碼的系統，必須測試其狀態追蹤、動作排序、介面辨識，以及從錯誤中間步驟復原的能力，而不只是程式碼補全品質。
這為何重要：考慮採用 LongCat-2.5 的團隊，應設計工作流層級的評估，而非提示詞層級的展示。實際問題在於，該模型是否能夠跨越文字、程式碼及視覺介面，可靠地完成受控的步驟序列。這是 Agent 基礎設施，而不是更大的聊天機器人。
MiniMax 將支援延伸至 九個晶片平台
同時，根據 China AI Bulletin，MiniMax 發布了針對 九個晶片平台調整的 M3.1 Flash 版本。這將競爭邊界從模型品質擴展至部署可移植性。
支援九個平台可降低對單一加速器家族的依賴，但每項調整都會帶來驗證義務。您的團隊仍需在為生產環境選定的精確平台上，衡量數值一致性、吞吐量、記憶體行為及營運工具。
或許最具影響力的轉變是，國產硬體支援正成為模型發布本身的一部分。根據 Recode China AI，DeepSeek 據報也計畫在 Huawei Ascend 晶片上預訓練其下一個模型。若完成，這將加深中國前沿模型開發與國產加速器之間的一致性。
Moonshot、Ant 與 Tencent：開放權重結合 Agent
Kimi K3.1 Pro 新增網路資料篩選
根據 Recode China AI 與 China AI Bulletin，Moonshot AI 在篩選網路安全相關訓練資料後，發布了 Kimi K3.1 Pro 的權重。此次發布擴大了模型可近性，同時使資料集治理成為發布決策的一部分。
Tencent 也發布了具備視覺推理與電腦操作能力的 Hy4。China AI Bulletin 報導，Tencent 將其網路安全訓練資料描述為防禦性質，並表示內部安全實驗室已對該模型進行稽核。
這些是供應商報告的控制措施，而非獨立安全調查結果。企業採用者應將其視為盡職調查的輸入，而不能取代紅隊測試、權限邊界及受監控的執行環境。
這不是傳統的模型治理，而是 Agent 治理；在這裡，輸出可能成為行動。
Ling-3.2-Flash 擴展至 5,600 億參數
根據 Recode China AI，Ant Group 推出了 Ling-3.2-Flash，這是一個擁有 5,600 億參數的多模態模型，目標應用包括視覺推理、3D 互動及醫療領域。
這些目標領域承擔不同的失敗成本。視覺推理基準測試無法證明其適合醫療用途，而 3D 互動的效能也無法證明它能在企業應用中安全運作。
這對 IT 主管的意義：每個預定領域都需要獨立的評估軌道。存取控制、人工審核、記錄及升級處理政策，應依循工作流的風險，而非模型寬泛的多模態標籤。
監管：監督跨越 AI 生命週期
就業與 Agent 審查納入專案規劃
根據 Recode China AI，中國國家發展和改革委員會表示，將加速推動綜合性 AI 立法，並制定生命週期安全標準與倫理規範。China AI Bulletin 也報導，國務院辦公廳要求審查部分 AI 專案的機關考量就業風險，尤其是在可能造成大規模職位替代的情況下。
中央網信辦呼籲強化涵蓋 AI Agent、裝置端模型及重點產業應用的安全評估與備案要求。根據 China AI Bulletin，出口管制草案的變更也將要求，在出口某些列管 AI 技術之前進行登記。
對 CTO 而言，合規規劃不能再從模型發布時才開始。它必須涵蓋訓練資料、模型能力、Agent 權限、部署產業、勞動力影響及跨境分發。
新的市場監管標準與指引也涉及 AI 加速器如何連接及交換資料。這使底層運算層與模型及應用程式一同納入政策範圍。
這為何重要：架構審查應記錄模型來源、加速器依賴關係、Agent 權限、預定使用者及出口路徑。這些正成為治理欄位，而非可選文件。
商業化：MaaS 營收成長 9.6 倍
營收達 人民幣 106 億元
根據 Futu 產業預覽引用的 IDC 資料，2026 年上半年，中國模型即服務營收達到 人民幣 106 億元，高於 2025 年同期的 人民幣 11 億元。這約為前一年水準的 9.6 倍。
這不僅是模型可用性的擴張，也證明圍繞 API、託管推論及企業使用所形成的商業交付層正在成形。
根據 InjazAI，Apple 據報已獲准透過涉及 Alibaba 的 Qwen 與 Baidu 的合作夥伴關係，在中國推出 Apple Intelligence。據報的結構強化了在中國市場營運的外國科技公司對在地模型及合規合作夥伴的需求。
同時，根據 Stratechery，Alibaba 據報預覽了 Qwen3.8 Max，這是一個 2.4 兆參數模型，並計畫提供更廣泛的開放權重存取。計畫中的存取不代表已發布，因此採購團隊應等待已發布的權重、授權條款及部署需求，才將其視為可用選項。
儘管如此，整體方向是一致的：更大的模型、更廣泛的模態、國產運算及更嚴格的治理正在同步推進。中國 AI 市場正在建立一套平行的營運堆疊——模型、晶片、服務及規則——而非僅在模型基準測試上競爭。
本週分析基於近期塑造中國 AI 發展軌跡的市場動態、技術發布及政策公告。