过去一年，国内大模型竞争的焦点从文本生成逐渐转向“看得懂、听得清、能操作”的多模态能力。近日，多家中国AI公司的产品迭代都指向同一个方向：多模态不再只是“看图说话”的演示功能，而是开始嵌入真实工作流，承担界面操作、视频理解和端侧推理等具体任务。
DeepSeek方面，其最新多模态模型在视觉问答和图表理解上的表现持续提升。业内开发者反馈，DeepSeek在文档截图解析、表格结构还原等场景中已经具备较高可用性，尤其在中文票据、合同扫描件等本土化场景里，识别准确率较早期版本有明显改善。这类能力对财务报销、合同审核、政务材料录入等流程意义直接——用户不再需要手动转录，模型可以直接从图片中抽取字段并结构化输出。
智谱的路径则更强调“智能体+多模态”的组合。其GLM系列视觉模型在GUI（图形用户界面）理解上投入较多，能够识别屏幕上的按钮、输入框和菜单层级，并据此规划点击路径。这意味着多模态模型可以充当“数字员工”，在浏览器、办公软件和后台系统中完成填表、查询、批量操作等重复性任务。与单纯的OCR不同，GUI理解要求模型同时具备空间定位、语义理解和步骤规划能力，是目前多模态落地中最考验工程化的一环。
Kimi所在的月之暗面则延续长上下文优势，把多模态与长文档、长视频处理结合。近期其产品在长视频理解上支持更细粒度的时间轴定位，用户可以针对一段数十分钟的视频提问，例如“第三位发言人提到预算时说了什么”“哪个环节出现了产品演示”，模型能够定位到具体片段并给出摘要。这对会议纪要、课程复盘、视频内容审核等场景是实打实的效率工具，也把“长上下文”从文本护城河延伸到了视频领域。
阿里千问和字节豆包在端侧与生态整合上走得更快。千问系列的多模态模型持续向轻量化版本延伸，强调在手机、平板等设备上的本地推理能力，减少对云端算力的依赖，这对隐私敏感场景和离线环境尤为重要。豆包则依托字节的内容生态，在图像生成、视频生成与理解之间形成闭环，创作者可以用自然语言描述需求，模型完成素材生成、画面理解和二次编辑建议。多模态在这里不只是分析工具，而是内容生产链条的一部分。
从技术趋势看，国产多模态模型正呈现三个明确走向。第一是“从理解到执行”，视觉能力不再停留于描述图片，而是与工具调用、智能体框架结合，形成可执行的动作序列。第二是“从云端到端侧”，轻量化和量化技术让多模态能力下沉到终端，降低延迟和成本。第三是“从通用到垂类”，针对工业质检、医疗影像、教育批改等场景的专用多模态方案开始出现，通用模型提供底座，垂类数据决定上限。
当然，挑战同样明显。GUI操作的可靠性、视频理解的时序一致性、端侧模型的功耗控制，仍是制约大规模商用的关键问题。多模态模型的评测体系也不够成熟，单纯依靠公开榜单难以反映真实业务表现，厂商需要更多贴近场景的自建评测。
总体来看，中国多模态大模型已经跨过“能看”的门槛，正在向“会做”迈进。接下来的竞争，不再是比谁演示效果更炫，而是比谁能在具体业务流程里稳定跑通、把成本压下来、把错误率控制住。对企业和开发者而言，选择多模态方案时，与其盯参数榜单，不如先想清楚要解决的是哪一类“看”和哪一步“做”。
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