国产 AI 对标 Mythos/Fable 级别预计明年 Q2 推出，参数规模 5.4 万亿

这款国产大模型目标对标 Mythos、Fable 这类前沿大模型，计划在明年 Q2 正式问世，曝光参数规模为 5.4 万亿，这个量级已经属于超大参数基座模型，它的核心目标是在长文本理解、复杂推理、多模态深度理解、智能体任务上追上海外头部同级别模型；超大参数会带来算力、显存、训练成本的巨大压力，所以项目大概率会搭配稀疏架构、混合专家 MoE 方案，而不是稠密全参数模型，不然训练和推理成本会高到很难落地；我们可以从定位、架构猜想、落地难点、对比标杆几个角度梳理清楚。

一、基础信息汇总

二、5.4 万亿参数，大概率是 MoE 稀疏架构

1. 稠密模型：全部参数每次推理都激活，5.4 万亿稠密在当前算力条件下几乎很难商用，成本极其夸张
2. MoE 混合专家：总参数 5.4 万亿，但每次只激活其中一小部分专家参数，兼顾模型能力和推理开销
3. Mythos、Fable 这类标杆也大多走稀疏 MoE 路线，这也是国产项目对标它们的主流技术路线

三、该级别模型重点能力方向

• 超长上下文深度推理，长文档、代码、复杂逻辑链式思考
• 原生多模态深度融合，图文、视频联合理解
• 复杂智能体规划，多步骤自主任务执行（Computer Use 类能力）
• 复杂数学、科学推理、多轮复杂辩论与创作

四、主要风险与不确定点

1. 时间风险：超大模型训练、对齐、安全调优周期长，明年 Q2 存在延期概率
2. 参数定义口径：不同厂商对 “总参数、激活参数” 标注口径不一样，横向对比要先统一口径
3. 落地成本：就算是 MoE，推理硬件成本高，很难面向普通用户免费大规模开放
4. 评测差距：参数规模不等于能力，对标 Mythos/Fable，还要看对齐、数据、评测指标

五、和常见大模型简单区分

普通主流商用大模型大多是几百亿、一两千亿参数；万亿级属于下一代基座，目标不是简单聊天、写文案，而是面向科研、复杂自动化、企业高阶智能体场景。

【相关 FAQ】

问题 1：国产 AI 直奔 Mythos/Fable 级别明年 Q2 问世、参数 5.4 万亿，5.4 万亿参数是稠密模型吗？

回答 1：国产 AI 直奔 Mythos/Fable 级别明年 Q2 问世、参数 5.4 万亿，按照行业现状判断基本是 MoE 稀疏总参数，几乎不会是稠密模型，稠密 5.4 万亿推理成本很难承担。

问题 2：国产 AI 直奔 Mythos/Fable 级别明年 Q2 问世、参数 5.4 万亿，参数 5.4 万亿就一定能追上 Mythos、Fable 吗？

回答 2：国产 AI 直奔 Mythos/Fable 级别明年 Q2 问世、参数 5.4 万亿，参数只是其中一环，训练数据质量、对齐方案、评测体系、专家调度算法都会影响最终能力，参数大不等于能力直接对标。

问题 3：国产 AI 直奔 Mythos/Fable 级别明年 Q2 问世、参数 5.4 万亿，这个模型上线之后普通人能直接体验吗？

回答 3：国产 AI 直奔 Mythos/Fable 级别明年 Q2 问世、参数 5.4 万亿，这类超大 MoE 模型推理昂贵，大概率优先开放给企业、科研场景，面向普通用户开放的可能性偏低。

【参考资料】

[2026-11-07]（国产对标 Mythos/Fable 大模型规划：5.4 万亿参数，预计明年 Q2 发布）36 氪

[2026-11-03]（Mythos、Fable 大模型技术路线与能力拆解）机器之心

[2026-10-28]（万亿级 MoE 大模型训练、推理成本行业分析）AI 前线

【免责声明】

国产 5.4 万亿对标 Mythos/Fable 大模型属于前期规划信息，上线时间、参数口径、最终能力都存在调整变化；参数规模不等于模型实际效果，本文仅为行业资讯解读，不代表模型最终实测性能，不构成投资、选型参考。