果然太高调坏大事！印度吹嘘超过中国：结果套壳大模型被扒光底裤

景点排名 2026年08月04日 23:48 3 aa

文丨山海

本文为深度观点解读，仅供交流学习

特别声明：本文内容均引用权威资料结合个人观点进行撰写，文末已标注文献来源及截图，请知悉。

大家好，欢迎观看【山海点评】印度AI圈因一场乌龙成为全球AI界的笑谈。

2月18日，班加罗尔AI初创公司SarvamAI推出两款大语言模型，一个300亿参数模型和一个1050亿参数模型，并高调表示其1050亿参数的巨型模型“在大多数测试中击败了DeepSeekR1”。

联合创始人PratyushKumar在德里AI峰会上兴奋地宣称：“这款1050亿参数模型的性能超越了去年发布的6000亿参数DeepSeekR1，为印度AI技术书写了历史新篇章。”

本土媒体纷纷报道，Sarvam一时间炙手可热。这场声势浩大的宣传很快被全球开发者拆穿，全程堪称“翻车手册”。

事实证明，Sarvam的105B模型存在多个硬伤。尽管模型参数看似“硕大无比”，但实际激活参数仅90亿，和DeepSeek的6000亿参数R1根本不在一个量级。

这款模型的上下文窗口仅为12.8万token，与DeepSeekR1的1M窗口相比几乎“缩水至看不见”。模型架构也未展现出任何创新，反而与DeepSeek高度雷同：同样采用MoE（混合专家）架构、类似的路由机制、相似的训练策略。

更离谱的是，所谓“击败R1”的测试结果，特意挑选的是DeepSeekR1的初版性能，而忽视了发布后多轮技术升级。

被扒出这一系列“造假操作”后，Sarvam迅速修改宣传措辞，不敢再碰瓷DeepSeek最新版本的性能。

更具讽刺意味的是，外界推测Sarvam此举或许意在博取印度政府的资金支持。有报道称，印度政府今年正资助国内12家企业研发主权AI，而Sarvam的高调宣传可能是为争抢补贴。这一猜测至今缺乏实锤证据。

原本这件事已沉寂，然而7月31日再度成为话题焦点。原因很简单：同一天，DeepSeek正式发布了号称“革命性”的V4-Flash大语言模型，其无与伦比的性能和极致低价，让Sarvam所谓的“突破”看起来颇为可笑。

四大维度改写AI行业规则

DeepSeek-V4-Flash保留了284B总参数规模，每次任务仅激活13B参数，拥有1M上下文窗口。这看似与以往版本差别不大，但通过新一轮后训练，模型在四个核心维度上实现了重大突破。

超高速度震撼开发者

许多开发者对V4-Flash发布后第一时间进行了测试，中国AI开发者张泽在体验其API时表示：“相同任务下，V4-Flash+Hermes只用40秒，而GPT-5.6Sol+Codex花了1分47秒。

虽然Codex的质量稍高，但V4-Flash已经达到了实用水准。”对需要高频调用AI接口的创业团队，这种速度提升意味着迭代周期缩短、用户体验改善，直接带来了产品竞争力的提升。

堪称白菜价的成本

DeepSeek这次将调用API的成本直接砍到历史新低。百万tokens输入收费仅1元，输出2元；缓存命中时输入可降至0.02元。

即便峰谷定价，调用成本仅为GPT-5.6Sol的1/50到1/100。一个典型的中型AI项目，一个月调用千万tokens带来的开销，从几十万元直降到几千元。这样的价格策略，不仅让开发者直接受益，也极大降低了行业入场门槛。

算力压缩突破极限

除了快和便宜，V4-Flash在算力需求上的优化同样亮眼。尽管性能更强，但推理所需算力仅为前代模型的10%，KVCache占用减至7%。

经过Q8量化后，模型甚至可以用162GB显存运行，让单张八卡H100能够轻松部署。无需昂贵的超大算力集群。

仅配备高性能工作站或消费级GPU的团队，也能部署运行这种高性能大模型。这种“轻量+高效”的组合，彻底颠覆了传统“高算力堆叠=强性能”的行业思维。

性能不降反升

V4-Flash在多项性能测试中都交出了亮眼成绩。在AgentLastExam终极测试中获得25.2分，接近顶级闭源模型Opus-4.8的25.7分。

在DeepSWE测试中一骑绝尘，从预览版的7.3分直线飙升至54.4分。更快、更省、更轻的同时还能做到更加智能，这正是整个平台发布后引起行业轰动的原因。

中国开源AI的全球影响力

Sarvam的翻车让人唏嘘，但从另一角度看，这也印证了中国AI技术对全球开发者的深刻影响。Sarvam所谓“从零训练”的模型，被扒出几乎是完全复制DeepSeek的开源架构。

如果没有DeepSeek的大量技术公开，Sarvam根本不可能“抄作业”抄得如此精准。这不仅说明中国的技术方案实用可靠，也印证了DeepSeek开源策略的深远意义，通过MIT协议，全球开发者可以自由构建自己的技术体系。

同时，这次中国AI技术的表现也从侧面削弱了美国芯片制裁的影响力。虽然美国试图通过限制GPU供应来打压中国计算资源，但V4-Flash却用10%的推理算力完成了与前代模型相当的任务。

即便在有限的硬件条件下，中国依旧能够用软件优化抵消这一制约，甚至让未来的主权AI直接适配国产算力卡，迅速完成去“美国化”的过程。

这种开源与创新结合的路径，为整个AI行业提供了新思路：技术进步不一定需要闭门造车，也不一定靠硬件堆叠。全链条的优化，同样能打造出具备行业颠覆性的解决方案。

这种影响力并未止步于中国国内，而是逐步渗透全球市场。

当开发者能以1/50的成本获得接近顶级性能的AI输出、中国开源架构被世界争相模仿时，我们有理由再次确认：开源战略不仅能让技术“走出去”，更能让其产生无远弗届的力量。

这一次，印度公司的“碰瓷式模仿”虽然让人觉得搞笑，但从更深的层面来看，它其实成为中国从科技跟跑者转变为领跑者的重要注解。

正如V4-Flash用极限性能展示的，也许曾经的AI行业是个“谁有资源谁说了算”的游戏，但未来的AI科技版图将由高效、开放和创新的力量决定主导权，这才是最核心的“时代改写者”。

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信息来源：DeepSeek发布V4 Flash正式版，性能远超V4 Pro预览版；儿童的说话方式可以预示他们未来出现心理健康问题的风险 | 环球科学要闻丨环球科学丨2026-08-03

信息来源：AI startup Sarvam launches two made-in-India large language models丨Feb 18 2026丨business-standard

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