2026年7月末至8月初，AI圈接连出现两场“高调发布会”：印度、韩国先后发布新一代本土大模型，口径一致地宣称自家产品综合能力足以媲美甚至超越DeepSeek系列开源模型，试图打造独立的本土主权AI体系。但宣传热度还没退去，两款产品就被行业从业者溯源拆解，实际成色和宣传口径相去甚远。

印度“国产AI”：换皮开源底座

印度最先放出对标产品，本土企业169PI推出320亿参数轻量化模型Alpie，被当地媒体直接冠以“印度版DeepSeek”的称号。根据官方公布的跑分数据，该模型在GSM8K数学基准测试中成绩超过DeepSeek V3，SWE代码评测、BBH逻辑测试也位居顶尖梯队，甚至宣称整体水准对标GPT-4o。 Alpie主打4bit量化部署方案，号称部署成本仅为GPT-4o的十分之一，16GB至24GB显存的消费级游戏显卡即可实现本地运行，轻量化卖点看起来十分有吸引力。但开源社区开发者拆解模型权重后发现，Alpie并非从零完成全栈训练，底层架构直接脱胎于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B开源模型，本质是在中国开源基座之上完成二次蒸馏、微调与量化优化，属于典型的“套壳”产品。 除Alpie之外，印度Sarvam AI推出的105B参数模型Sarvam-105B同样高调宣传，声称该模型在多项推理基准测试中超越6000亿参数的DeepSeek-R1。这款采用MoE混合专家架构的模型单次推理仅激活90亿参数，支持128K超长上下文窗口，在印度本土十多种方言理解场景表现突出。但业内指出，其“超越”结论仅来自小范围专项测试集，在全域通用评测中并未拉开明显优势。目前Sarvam AI还宣布启动万亿参数T级大模型研发项目，计划半年内落地，目标彻底摆脱海外AI技术依赖。

韩国超大模型：仅本土场景占优

紧随印度的节奏，韩国也加速推进主权AI布局：SK电讯正式发布6880亿参数超大模型A.X K2，LG同步上线7500亿参数的K-EXAONE 2.0，两款产品均被纳入韩国国家级自主AI基建计划。 SK电讯对外表示，A.X K2在数学推理、韩语专项基准测试中表现优于DeepSeek V4-Flash、通义千问3.5等中外主流开源模型，AIME数学测评得分97.1、韩语KMMLU-Pro测试拿到80.5分；依托自研稀疏门控注意力架构，长文本推理性能较前代提升83.9%。LG的K-EXAONE 2.0则直接以Apache2.0协议完全开源，开放商用权限，24项全球通用基准平均得分70.1，相较初代版本提升超10%，是韩国有史以来参数规模最大的自研基础大模型。

结合实测数据来看，韩国两款大模型仅在韩语理解、本土电信行业专属问答场景具备差异化优势，跨语种通用推理、多模态能力与DeepSeek、Qwen等成熟开源模型处在同一梯队，并未实现宣传中的全方位超越。受限于本土算力总量不足、全球通用高质量训练数据集储备偏少等短板，韩国财阀体系孵化的大模型大多优先服务集团内部业务，用来优化家电、通信、电商业务体系，极少独立做成面向全球C端用户的通用AI产品，全球商业化生态建设进度缓慢。

事件背后：开源生态的技术溢出

业内分析师梳理本轮事件表示，印韩集中发布对标DeepSeek的大模型，本质是各国推进AI自主化的阶段性动作：印度依靠开源模型二次改造快速补齐产品矩阵，深耕多语种本地化场景；韩国依托财阀的算力与资本堆砌超大参数模型，死守本土语种赛道。 二者选择了不同的差异化路线，但现阶段均离不开全球开源生态的技术滋养。印度轻量化模型直接复用DeepSeek基座的行为，也侧面印证了中国开源AI体系正在向外形成技术溢出效应。

【编辑观察】当越来越多的厂商把你当成对标目标，甚至喊着要“超越”你的时候，恰恰说明你已经成为了行业公认的标杆，就像当年消费电子圈人人都要对标苹果、新能源圈人人都要对标特斯拉一样。 但真正的技术超越从来不是靠宣传造势、套壳换皮就能实现的。从目前的实测短板来看，印度Alpie受制于底座来源，无法彻底实现技术自主；韩国超大模型算力成本高昂、通用场景竞争力有限，两款产品想要真正比肩DeepSeek的完整生态，仍需要补齐底层架构创新、全球数据集积累两大核心环节。截至目前，DeepSeek官方并未针对印韩厂商的对标宣传做出回应。