本文深入剖析了國內大模型企業的競爭力，從技術能力、商業落地和生態建設三大維度進行評估。百度、阿里云和華為憑借技術實力和廣泛應用占據領先地位，商湯科技、科大訊飛等在特定領域表現突出。頭部企業在架構創新、性能優化和安全特性等方面各有亮點。性能對比顯示，主流模型在參數規模、上下文理解和多模態支持上各有側重，滿足多樣化需求。大模型的應用范圍不斷拓展，展現出巨大商業價值。

阿里云百煉正式上線了 MCP（Model Context Protocol）服務的完整平臺能力，覆蓋從服務注冊、云托管到 Agent 調用、流程組合的全生命周期。MCP 將工具調用從模型廠商的私有功能轉變為一種通用能力，支持開發者通過零代碼或低代碼的方式快速構建智能體應用。平臺提供 15 款官方托管服務和 61 款社區 MCP 服務，開發者可直接調用或自建服務，無需部署服務器或編寫 API 代碼。MCP 與傳統 Plugin 的主要區別在于其跨模型通用性、平臺托管服務以及支持多步調度和工具組合的能力。這一轉變標志著 AI 工具調用從繁瑣的工程任務向標準化、平臺化能力的轉移，為開發者提供了更高效、靈活的解決方案。

阿里云百煉MCP Server是基于模型上下文協議（MCP）的輕量級程序，通過標準化協議公開特定功能，可與AI模型結合，實現高效交互。百煉平臺提供全生命周期MCP服務，支持一鍵在線注冊托管，用戶可快速部署自研或外部MCP服務，借助函數計算能力，免去復雜部署流程。此外，平臺預置多種MCP服務，涵蓋生活信息、內容生成等領域，滿足不同場景需求。

通過阿里云郵件群發服務API，輕松實現批量郵件和觸發郵件發送，支持多種格式、附件及個性化內容，提升郵件營銷效率。

阿里云PAI平臺現已支持DeepSeek-V3和DeepSeek-R1系列模型的云上一鍵部署，助力企業用戶和開發者實現模型與業務的高效融合。DeepSeek-V3是一個參數量達671B的MoE架構大語言模型，采用MLA和DeepSeekMoE架構優化，支持多token預測訓練目標，性能接近國際頂尖閉源模型。DeepSeek-R1則是高性能推理模型，參數量為660B，通過強化學習顯著提升推理能力。PAI Model Gallery集成了包括DeepSeek系列在內的多種預訓練模型，用戶可零代碼完成從訓練到部署的全流程。部署方式包括vLLM加速部署和Web應用部署，支持多種推理框架，部署后可快速獲取調用接口，實現模型的高效應用。