千呼万唤，4月24日上午，DeepSeek终于扔出重磅炸弹，全新系列模型DeepSeek-V4预览版正式上线并同步开源，在Agent能力、世界知识和推理性能三大维度宣布达到国内及开源领域领先水平。从2月8日上线测试版至今，其始终保持着神秘的姿态。就在四天前的周一晚上，月之暗面同样发布并开源了Kimi K2.6模型，主打长程编码和Agent集群能力，在多项基准测试中持平甚至优于GPT-5.4、Claude Opus 4.6等闭源模型。凤凰网科技统计发现，这已经是Kimi和DeepSeek的第五次撞车。不仅如此，这一次双方在架构层面有了更多吸纳与借鉴。就连在资本市场，二者也被拿来并列。据Theinformation报道，DeepSeek正在寻求首轮外部融资，在估值方面就参考了Kimi。一次两次的撞车或许是巧合，但这两支中国队伍显然已在过去两年的摸高探索中形成了一种默契。开源策略叠加创新互惠，让双方都比既定路线走的更快。中国最强的两个开源模型，正以一种心照不宣的方式，从两个不同的方向合力包抄海外巨头的腹地。五次撞车，蛛丝马迹越来越多先说前几天的Kimi K2.6。月之暗面已经有段时间不在单个模型上堆参数了。但从2.5到2.6，模型却越来越会干活了。据称2.6在单个工程任务中持续12小时、发起4000多次工具调用，在官方测试中完成从零构建SysY编译器到通过140项功能测试的复杂任务官方估算，这相当于4名工程师两个月的工作量。用杨植麟之前概括的三个词来说，就是Token效率、长上下文、Agent集群。DeepSeek V4也有三个关注点，即百万上下文，万亿参数和下半年适配国产算力（核心股）。在架构层面，V4采用大规模混合专家（MoE）架构，完整版总参数高达1.6万亿。创新注意力机制在Token维度进行压缩，结合DSA稀疏注意力，相比传统方法大幅降低计算与显存需求，1M上下文正式成为DeepSeek所有官方服务的标配。新模型的看点不展开说了，这次想回顾下几个巧妙的撞车点。Kimi和DeepSeek的撞车史，最早可以追溯到Kimi 1.5与DeepSeek R1的发布时间重叠，当时大家还替Kimi惋惜，认为强者遇强者，是一种压力。此后，两边的发布节奏重叠次数越来越多，凤凰网科技此前也报道过《Kimi和DeepSeek又又又撞车》。就拿上下文来说，Kimi其实
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