1. DeepSeek V4 发布，首度优化华为昇腾，API 永久降价 75%
一句话: DeepSeek 发布 V4-Pro（1.6T 参数）与 V4-Flash，全面适配华为昇腾芯片，API 价格永久下调 75%，在中国 AI 市场引爆价格战。
DeepSeek 在 2026 年 4 月 24 日正式发布 V4 系列模型，包含 V4-Flash（2840 亿总参数）与旗舰版 V4-Pro（1.6 万亿总参数、490 亿激活参数）。两款模型均采用混合专家（MoE）架构，支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，成为目前开权重模型中上下文长度最长的选手。此次发布距 DeepSeek V3 面世整整 484 天，技术报告中详细公开了换代历程，技术透明度在业内属于顶尖水准。
与前代 V3 相比，V4-Pro 在编程、推理、多语言及长文本处理等核心指标上全面提升，在主流基准测试上接近甚至追平 OpenAI GPT-5.4 和 Google Gemini 3.1 Pro。然而 MIT Technology Review 的独立评测指出，V4 系列在知识密集型测试上仍落后前沿闭源模型约 3 至 6 个月，说明与顶级闭源模型之间存在可见差距，但差距正在快速缩小。
本次发布另一大亮点是华为昇腾芯片适配。这是 DeepSeek 首次针对华为昇腾 Ascend 950 进行深度软件栈优化，不止于基本兼容，而是实现了硬件专属调优。量子位的技术分析显示，适配昇腾后推理效率可达 Nvidia A100 的 80%-90%，这对中国 AI 产业摆脱 Nvidia 算力依赖具有重要的战略意义，也是在美国芯片出口管制背景下的关键里程碑。与此同时，DeepSeek 宣布对 V4-Pro API 永久降价 75%，缓存命中价格进一步打至原价 1/10，实测编程场景成本骤降约 83%。
来源: Bloomberg · TechCrunch · 量子位
2. OpenAI 发布 GPT-5.5，六周两版本创历史最快迭代节奏
一句话: GPT-5.5 距 GPT-5.4 仅六周即发布，OpenAI 正式进入「月更」节奏，AI 军备竞赛的迭代速度已超出绝大多数行业观察者的预期。
OpenAI 于 2026 年 4 月 23 日发布 GPT-5.5 与 GPT-5.5 Pro，这距 GPT-5.4 的发布仅过去六周，刷新了 OpenAI 旗舰模型的最快主版本迭代纪录。GPT-5.5 在 ChatGPT 所有付费套餐中上线，同步于 4 月 24 日在 API 向开发者开放。GPT-5.5 Pro 针对重度专业用户，在前沿任务上提供进一步增强的推理能力。OpenAI 形容这款模型「更聪明也更直觉化」，能更快理解用户意图并自主承担更多工作流任务。
从能力维度看，GPT-5.5 在代码撰写与调试、联网研究、数据分析、文档与表格生成、软件操控以及跨工具流程自动化上均超越前代。这些增益并非均匀分布，而是在需要多步骤规划和长程记忆的 Agent 场景中提升最为显著，与整个行业向「Agentic AI」迁移的方向高度一致。CNBC 的分析指出，六周迭代周期已接近「持续部署」而非传统的「大版本发布」，说明 OpenAI 内部的研发管线已形成高度工业化的节奏。
这种节奏背后是 OpenAI 与微软签订修订协议后获得的更大云资源灵活性——新协议允许 OpenAI 在 Azure 之外使用 AWS、GCP 等云服务，意味着 OpenAI 可以更快地将训练和推理规模扩展到全球。值得注意的是，本次发布公告同步披露了 GPT-Rosalind 生命科学专版与面向企业网络安全的 Codex 新版本，说明 OpenAI 的垂直化战略与通用模型升级同步推进。
3. Google 官宣 Gemini 赋能新版 Siri，苹果 AI 底座正式易主
一句话: 苹果放弃自研大模型路线，与 Google 正式合作将 Gemini 植入新版 Siri，苹果 Intelligence 的 AI 底座由 Apple 自研切换为 Gemini 驱动。
2026 年 4 月下旬，Google 官方确认正与苹果展开深度 AI 合作：Google 将作为首选云合作伙伴，与苹果联合开发下一代 Apple Foundation Models，Gemini 技术栈将驱动更个性化版本的 Siri，并支撑未来 Apple Intelligence 的核心功能。MacRumors 率先报道了这一合作细节，Google 随后通过官方博客正式确认。与此同时，Gemini 应用本月正式登陆 Mac 平台，提供原生 macOS 支持，并更新了多项新功能，包括基于用户生活兴趣的个性化图片生成（Personal Intelligence）与音乐创作功能。
苹果此番转向意味深长。过去两年，苹果投入重金自研 AI 基础模型，但 Apple Intelligence 发布后被用户和媒体广泛批评为「不够聪明」，与 GPT-4o 和 Gemini 相比体验差距明显。苹果选择与 Google 深度合作，承认了通用前沿大模型研发的资源门槛远超其当前的投入意愿。对 Google 而言，借助苹果生态进入数十亿台 iPhone、iPad 和 Mac 设备，是 Gemini 从「智能手机助手」跃升为「全球个人 AI 入口」的关键一步，其长期战略价值极可能超过 Google Search 广告。
SiliconAngle 的分析指出，Gemini 3.1 Pro 在深度研究基准上超越 Gemini 3 Pro 逾 25 个百分点，正是此次苹果合作的技术底气所在。Gemini 主动助手（Proactive Assistance）功能同步测试中，可主动读取 Gmail、日历及屏幕内容并生成实时建议——这将让 Siri 从「被动回答」转变为「主动预测用户需求」。
来源: MacRumors · Google Blog · SiliconAngle
4. Meta 发布 Muse Spark，首款闭源前沿模型颠覆开源传统
一句话: Meta 正式发布 Muse Spark，这是其新成立的超级智能实验室的首款产品，采用闭源策略，标志着 Llama 开源路线遭遇战略动摇。
Meta 于 4 月 8 日发布 Muse Spark，这是该公司超过一年来推出的首款主力 AI 新模型，由首席 AI 官 Alexandr Wang 主导，其所领导的 Meta Superintelligence Labs 成立于 Wang 加入 Meta 的九个月后。Muse Spark 代号曾被内部称为「Avocado」，是 Meta Muse 系列的第一款产品，专注于创意生成、多模态理解和复杂推理任务。与 Meta 此前发布的所有主力模型不同，Muse Spark 采用完全闭源策略，不提供权重下载，仅通过 API 和 Meta AI 应用提供访问。
这一转变被 AI News 等媒体评为「Meta 开源身份的牺牲」。Llama 系列凭借开源策略成为全球下载量最高的大模型之一，为 Meta 赢得了大量开发者生态和研究社区的善意。但 Muse Spark 的闭源说明 Meta 判断：在当前前沿竞争强度下，开放权重意味着为竞争对手「免费训练教师」——尤其是训练数据和架构一旦公开，对手可以在此基础上快速追赶。Understanding AI 的 Tim O'Reilly 指出，Meta 的开源曾是其差异化护城河，如今这道护城河已被 Llama 自身的成功所侵蚀。
对 LlamaCon 大会刚刚宣布的 150 万美元开源生态奖项而言，Muse Spark 的闭源决定颇为讽刺。Meta 试图两面下注——用 Llama 系列维护开发者社区，用 Muse 系列参与前沿竞争——但这种双轨战略能否长期维系，目前仍是未知数。
来源: CNBC · AI News · Understanding AI
5. 微软 OpenAI 重签合作协议，多云开放换停止分成至 2030
一句话: 微软与 OpenAI 修订七年独家合作框架，OpenAI 获多云自由、可服务 AWS 和 GCP，微软换取停止向 OpenAI 支付收入分成并保留 Azure 首发优先权。
4 月 27 日，微软官方博客正式宣布双方修订合作协议，从根本上重构了这段自 2019 年以来全球最重要 AI 商业合作的边界。核心条款包括：OpenAI 产品在 Azure 之外可自由选择任意云服务商部署，但 Azure 保留「首发且首选」地位（除非 Azure 无法满足相关技术需求）；微软即刻停止向 OpenAI 支付收入分成；作为对等安排，OpenAI 将向微软支付一定比例分成直至 2030 年，且设有上限。此前 OpenAI 与 Amazon 签订的 500 亿美元合作曾令微软产生法律层面的重大不确定性，此番新协议一并化解了这一隐患。
TechCrunch 的分析认为，这是 OpenAI 为其上市路径铺路的关键步骤——独家云绑定对潜在机构投资者和企业客户是一个负面信号，多云自由度大幅提升了 OpenAI 的市场估值逻辑。对微软而言，虽然失去分成收入，但换回的是法律确定性、Azure 的技术优先权以及与 OpenAI 长期深度绑定的合法性。这也意味着 Microsoft 365 Copilot、Azure OpenAI Service 等核心产品线的底层模型供应稳定性得到保障。
从更宏观视角看，此次协议修订折射出 2026 年 AI 基础设施市场的权力再平衡：OpenAI 已不再是微软的独家被投企业，而是具有独立议价能力的平台级公司；微软则从「AI 基础设施的独家提供商」向「最核心但非唯一的合作伙伴」转型。这一变化将对整个云计算市场的 AI 基础设施竞争格局产生深远影响。
来源: Microsoft Blog · TechCrunch
