飞行的蜗牛 
你有没有想过一个细思极恐的问题：你去急诊，分诊台后面坐着的，可能不是人。
这不是科幻。这是哈佛医学院上周发表在《Science》上的一项研究——OpenAI 的 O1 推理模型，在急诊分诊诊断中的准确率达到了 67%，而跟它对阵的两位主治医师，只有 50% 和 55%。
67% vs 50%。
在生死攸关的急诊分诊环节，AI 赢了。
先说结论：Qwen 不是“突然闭源”，而是在做选择性收缩。阿里保留基座模型开源来维持生态漏斗，同时把最有商业价值的前沿多模态能力锁进 API 付费墙。这背后不是理念之争，而是现金流与收入结构驱动的商业算术。
事情是这样的。
# 行业巨变：DeepSeek V4 发布与信息爆炸的一周
事情是这样的。
上周五（2026 年 4 月 24 日），DeepSeek 发布了 V4。
两个版本，V4-Pro-Max 1.6 万亿参数，V4 Flash 284 亿参数，都是 MoE 架构，都支持 100 万 token 上下文窗口。V4 Flash 的定价是每百万输入 token 0.14 美元，几乎是同级别模型里最便宜的。
然后华为紧接着宣布，全系列 Ascend 芯片对 V4 提供完整支持。寒武纪也第一时间跟进了兼容性适配。
如果你关注 AI 行业的话，应该能感觉到，这一周的信息密度有多高。
4 月 16 号，Anthropic 发了个 Claude Opus 4.7。4 月 23 号，OpenAI 紧跟着发了个 GPT-5.5。4 月 24 号，DeepSeek 又蹦出来个 V4。
9 天之内，三家先后出牌，全部百万 token 上下文，全部主打 Agentic 能力。
我看完了这三场发布会的感觉就是，之前那种「谁是最强模型」的讨论，好像突然变得没意义了。
不是因为谁碾压了谁。
恰恰相反，是因为谁也没碾压谁。
三足鼎立了。
最近新一代个人 AI 助理 Hermes Agent 风头正盛，GitHub 上每天的 star 增长已经悄悄超过了 OpenClaw，大有取而代之的势头。不少网友跑来问我：这个新 AI 代理到底好不好用？网上都在说“爱马仕”（Hermes）比“小龙虾”（OpenClaw）好用，是不是真的？建不建议切换？
于是，我分别用我的小龙虾和爱马仕做了一轮深度调研——把两者的架构、代码、社区声音扒了个底朝天。同时我自己也用了差不多三个月的小龙虾、又深度使用了 2 周的 Hermes，踩了一堆坑，也攒了一堆体感。我想写一篇 既有数据、又有体感的文章，帮你理清楚这两个东西到底是个啥，各自的使用场景是什么，以及——到底选哪个。
缩放定律，名词，一场赌注越来越大、赢面越来越小的牌局，庄家告诉你只要继续加注就一定能翻盘。
前两天我看到一条消息，Ilya Sutskever——对，就是那个 OpenAI 的联合创始人，GPT 系列的幕后推手——公开说，缩放定律的时代结束了。
你可能不知道这个名字。没关系。 你只需要知道一件事：过去五年，全球科技巨头在 AI 上砸的几千亿美元，底层逻辑全建立在一个假设上——模型越大、数据越多、算力越猛，AI 就越聪明。 这个假设，有个学术名字，叫缩放定律。
Ilya 就是那个把缩放定律从论文搬进工程的人。 现在他说，这条路走到头了。
今年春节回家，和几位从事教育行业亲戚朋友聊天。大家都知道我这两年在做 AI 相关的工作，于是话题很自然地转到一个问题：
AI 越来越强，孩子到底该学什么？
有人说，AI 会写作文、会解题、会编程，将来很多工作都会被替代。 也有人担心，如果今天的教育方向选错了，十年后孩子会不会很被动。
这些问题并不情绪化，反而很理性。 本质上，它们都指向同一个核心议题：
当人工智能能力边界不断拓展，人类教育的目标应该是什么？
下面我会先借用计算器、搜索引擎、现代交通工具三次技术变革里已经发生过的事，回答「工具越来越强，人还要学什么」；再落到 AI 时代教育重心该往哪挪、哪些能力更值得刻意培养，以及为什么深度阅读与真实写作反而更关键。
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