最近几天，一张开源模型的等级列表在 X 上被疯狂转载。

从夯到拉，国产开源模型排在了数一数二的位置，DeepSeek、Qwen、Kimi、智谱、还有 MiniMax 是全球开源模型的前五名。而 OpenAI 排在了第四梯队，小扎的 Meta，挖了硅谷半壁江山想打造的 Llama 更扎心，只落得了一个荣誉提名。

这份榜单并不是国产模型花钱打广告，也不是中国人王婆卖瓜，自卖自夸。知名的 AI 研究员 Nathan Lambert 和德国 AI 研究中心的博士生 Florian Brand，在 interconnectai 上的一篇文章，给出了全球开源模型的完整排名。

文章里详细回顾过去这一年，全球开源模型的发展，以 DeepSeek 和 Qwen 为主的国产开源模型，正在用开源改变整个 AI 行业的运行规则。

事实也如此，2024 年对于全球开源来说，可能还是 Llama 的天下。到了今年，国产开源以一种不可忽视的姿态，持续刷新着全球大模型的默认选项。

性能、价格、生态、可用性……每个维度都在快速逼近闭源巨头，甚至在某些方向已经实现了反超。

当我们还在想国产模型什么时候能追上 ChatGPT、Gemini 时，AI 的军备竞赛场上，另一个问题也开始沸腾起来，为什么全球开发者都在用国产开源模型？

开源模型，前浪后浪一起上

过去这几个月，国产开源模型的更新节奏几乎没有停过。而且不只是某一家模型公司的爆发，是整个国产开源生态，持续接力，就像一条快速攀升的曲线，不断在突破瓶颈。

11 月，Kimi 发布了万亿参数的混合专家模型，Kimi K2 Thinking，直接拿下多个榜单第一名，甚至超过了 OpenAI 的 GPT-5 和 Anthropic 的 Claude 4.5。

10 月底，MiniMax 正式发布了 MiniMax M2 混合专家模型 MoE，和 Kimi 一样，继续开源，在综合榜单上的表现，MiniMax M2 排名第五，超过了 Gemini 2.5 Pro 和 Claude Opus 4.1。

9 月，阿里在云栖大会上，一套模型七连发的组合拳，在视觉、语音、推理、编程等多个领域做到极致。

海外社交媒体上，关于国产开源模型的认可，从横空出世的 DeepSeek 以来就没停过。「好用、便宜、小公司的开发首选、自己做的副业项目，用的就是中国开源模型……」，这些评论在 X 上随处可见。

像是网友们对 Kimi K2 Thinking 写作风格，以及用 token 数量换思考深度的称赞。

还有网友说拿 Minimax M2 和 Claude Sonnet 4 对比，M2 只用一次就能生成一个功能齐全的网站，但是 Sonnet 4 会失败。

关于 Qwen 的帖子就更多了，从 2.5 更新到现在的 3.0，从大尺寸的 4800 亿参数，到只有 6 亿参数的小模型，从视觉语言 Qwen 3 VL，到代码编写 Qwen 3 Coder，开源市场几乎都有 Qwen 的影子在。

爱彼迎 CEO 在接受采访时，甚至大方的表示 OpenAI 虽然好，但是不适合我们；而来自中国的开源模型 Qwen 非常好，能实际地应用到他们的工作中，比 OpenAI 更好更便宜。

在开源这块，说国产开源模型还在追赶都不贴切，是已经实打实地成为了全球默认的开源选择。

MiniMax M2，能落地的开源智能体

如果要用具体案例，来说明国产开源模型，到底好在哪里，过去我们分享的多个开源工具的实测体验，其实就已经有了答案。

发布时间最近的 Kimi K2 Thinking，一次性能执行 300 次工具调用的超长思考链条，还有为手机而生的通用 Agent，智谱 AutoGLM 2.0；以及 AI 时代的安卓，阿里通义模型大家族。

这些模型虽然都是开源，但是都有各自的技术亮点，努力让国产开源模型这张地图，变得更完整、更丰富。

像 K2 Thinking 主打万亿参数大模型，然后还有自己的 KDA（Kimi Delta Attention）机制；DeepSeek 主打混合注意力，成本骤降；Minimax M2 在这次的更新里面，反而是一改常态，使用了完全注意力，模型参数也仅 2300 亿。

M2 好不好用，本着能体验都上手试试的原则，我们也简单测了一下。

第一个任务是让他处理 Excel 表格数据，我们把今年国考的岗位信息表格发给他，让它根据表格内容，设计一个通用的公务员岗位筛选工具。

表格的数据非常多，大小有 10MB，累计两万多个岗位。MiniMax M2 特别好的一点是，它会在正式执行任务前，询问用户，是否需要对任务进行调整。

在他们的技术博客里面提到，M2 此次采用了「交错思考」的技术，这项技术最早是在 Claude Sonnet 4 模型中开始应用，但具体的采用还很有限。

MiniMax 给了一个小贴士，提醒用户保留模型的思考记录，即 think 标签。M2 依赖于交错式思维，上下文就是为记忆，保留了，才能更好的开展交错式思考。

简单来说，交错思维（Interleaved Thinking）就是让大模型在「动手做事（用工具/调用接口），停下来想一想再动手，然后接着再思考」，这样的循环里推进任务，而不是先把一大段思路想完再一次性执行。

最近更新的 Kimi K2 Thinking 同样采用了交错式思考的技术。边思考边调用的方式，能让模型在每次拿到工具输出后，立刻复盘、调整计划，这特别适合流程长、结果不确定的智能体任务。

最后给出的结果是非常的准确的，20714 个岗位，以及对于应届生、基层工作年限、户籍地等方面的条件，它都有统计到；相比市面上一些付费的选岗工具，自己用 Agent 自动生成一个，再方便不过。

我们还让它去做一些深度研究，丢给它关于 M2 自己的信息，让它制作一个精美的 PPT。

除了这种从零开始做一个产品的 vibe coding 体验，MiniMax 还提供了详细的教程，关于如何接入 Claude Code 等命令行工具，或开发平台 Cursor、VS Code 等。

交错思考能让模型更聪明，知道何时该调用何种工具。但 MiniMax M2 这次在技术上还有一个亮点，是它一反常态的使用了全注意力机制。

之前我们介绍过 DeepSeek 能把成本打到这么低，其中最重要的原因之一就是它采用了稀疏注意力，以及混合注意力机制。稀疏注意力能让模型在处理 token 时，和我们人类一样，有选择的聚焦在重要信息，而忽略掉次要信息。

配合其他的策略，就能在不影响输出质量的前提下，提升模型的推理速度，降低成本。

MiniMax 团队也专门写了一篇技术博客来介绍，为什么又走回了原点，继续选择全注意力机制，这种增加训练和推理压力的方式。

他们提到主要的原因是「具体的表现」，现在大部分所说的稀疏注意力、或者高效注意力，并不是让模型的效果更好，而是单纯为了节省计算资源、降低成本。

全注意力模型的性能，和可靠性仍然是更高，随着上下文长度需求不断增加，以及 GPU 计算增速放缓，到那时，线性和稀疏注意力的潜力，可能会逐渐显现。

而 MiniMax M2 目前要做的，是在有限的算力资源下，尽可能实现质量、速度、价格这个三角的平衡，这次它也确实做到了。

所以说，在某种程度上，很多人觉得开源，就意味着把技术白白送给别人；但在整个的技术发展路线历史上，开源是让不同的技术碰撞，让不同的研究员合作，从而取得进一步的技术创新。

大模型分析平台，Artificial Analysis 在发 X 介绍 MiniMax M2 的综合榜单表现时，也提到了国产开源，他说。

中国 AI 实验室在开源领域持续保持领先地位。

 

 

MiniMax 的发布延续了中国 AI 在开源领域的领先地位，这一地位由 DeepSeek 在 2024 年底开启，并由 DeepSeek 的后续发布、阿里巴巴、智谱、和 Kimi 等公司持续保持。

确实是这样，等了一年都没等来的 DeepSeek R2，却让我们看到了在国外爆火的 Kimi K2，智谱 GLM 系列，还有几乎所有开发者都离不开的 Qwen 系列。

所有的这些国产开源模型，多元的技术路线、不同的应用方向，完全组合在一起，才有了真正的优势和力量，让闭源不再成为「好模型」的代表。

闭源没法卷赢闭源，只有开源，才能打穿壁垒

前段时间，在小红书的 1024 程序员节上，Hugging Face 创始人提到，开源和闭源差距在缩小，中国在这方面比较领先；小红书的技术负责人也说，开源降低了社会运用 AI 的成本，动用大家的力量，推着技术往前走。

毫无疑问，开源肯定是一件好事，只是没有人想到，打败闭源的，是来自我们的开源。

DeepSeek 的出现，除了向全世界公开了全新的模型训练逻辑，以更低的成本实现同等惊艳的效果；更多的是让整个国产 AI 的运行模式，有了明确的方向。

它让所有人意识到，在当时全球 AI 话语权被美国垄断的语境里，开源是让自己被看见的唯一方式。

当然，选择开源，背后更具体的原因有很多，OpenAI、Anthropic、Gemini 每家都在闭门造车，他们可以靠着无上限的显卡，训练更大的模型，融资动辄千亿美元。

但国产模型面临的困境是，算力紧张、芯片受限……如果不共享模型，就没人能复用算力。没有可以使用的基础模型，就意味着一切都要从头开始。百度一开始选择了闭源，为了商业模式的运转；在今年六月，他们也宣布正式开源了，文心大模型 4.5 系列模型。

另一方面是国产模型厂商太多、竞争太激烈，他选择不开源，就会有别人开源；而闭源，用户就有可能选择其他模型。

a16z 前段时间统计了开源模型的数据，结果显示，国产开源模型的累计下载量，不仅超过了美国模型，而且领先优势还在不断扩大。

今年四月，斯坦福大学也发表了一份 2025 人工智能指数报告，里面统计了开源模型和闭源模型的性能对比，以及中美两国模型的性能对比。这份报告的数据只截止到今年 2 月份，明年再看的时候，国产开源大概会顺利超过闭源和美国。

如果把国产开源的优势拆到最小，我们会发现现在的领先，是因为一个完整、庞大的开源系统，这个系统的每一环都在让国产开源的能力，越来越强大。

DeepSeek 拿成本结构和高效推理打开了第一道缝；Qwen 凭借着生态规模把缝撕成了口；MiniMax、智谱和 Kimi 则用不同的技术路线，把这个口越撑越大。

当全球的小团队都用 Qwen 做微调、用 DeepSeek 做推理基座、用 MiniMax 做智能体验证，国产开源从选择变成了默认。结果就是，全球开源生态的中心，开始向中国倾斜。

上个月，黄仁勋在人工智能峰会上接受采访时表示，「中国将在人工智能竞赛中获胜。」尽管随后他立刻通过英伟达官方账号 X 发表声明，收回了之前的言论，澄清说中国实际上「在人工智能竞赛中，落后美国仅几纳秒。」

其实这也不是黄仁勋第一次提到，中国在人工智能竞赛的位置了。过去在多个公开场合，他都表示开源模型极其重要，无论是对开发者还是初创公司，甚至是所谓的 AI 竞赛。

今年 10 月的英伟达 GTC 大会上，黄仁勋的演讲里再次提到，全球模型开源市场，来自中国的通义千问排名第一，并且占据了大部分的市场份额。

今年 4 月，他还在华盛顿的科技大会上说，「毫无疑问，华为是世界上最强大的科技公司之一……中国在人工智能领域并不落后。我们非常非常接近……全球50%的人工智能研究人员是中国人。我们将不得不竞争。」

但是在开源上的竞争，看美国的开源老大，来自 Meta 的 Llama，去年四月发布了 Llama 3，7 月 Llama 3.1，9 月 Llama 3.2，然后到了今年 4 月让人大跌眼镜的 Llama 4，甚至还有一个更高级的 Behemoth 版本至今没发布。

再后来，关于 Meta 的新闻就只有小扎开出天价薪酬到处挖人，然后最近又疯狂裁员六百人，连图灵奖得主 Yann LeCun 都不干了，要走人自己去创业。

大概小扎根本没想到，自己在硅谷选择开源，可以说是一枝独秀的存在，也会被今年 1 月爆火的 DeepSeek 偷了家。于是乎，Meta 现在开源也不是，闭源也难追赶，进退两难。

很难不认同，Llama 走到今天这步，有一半是国产开源的「功劳」。

前几天刷社交媒体，看到一个评论说，「开源就是把你的对手变成了你的儿子，没有儿子会去打爸爸。」话糙理不糙，在 AI 的开源周期里，中国的代表性开源模型，明显地变成了 AI 生态的底座。

这场由国产开源引领的 AI 模型浪潮，正在改变谁能定义未来的 AI 这个问题。它会让我们每个人，以更低的成本、更快的速度，用上全世界最顶尖、也最好用的 AI。

最后这张图的详细情况如下。

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CDT编者按：2025年即将过去，中国数字时代为读者整理了年终专题，包括年度每日一语、年度404文章、年度敏感词、年度报告汇、年度人物等。

本文是年终专题第1篇，下一篇是《年度404文章》。

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2025年，中国互联网舆论场呈现出一种深沉的疲惫与更为彻底的信任断裂。如果说前几年人们还在试图通过“润学”寻找出路，或者通过“发疯文学”宣泄情绪，那么2025年的特征则是“塔西佗陷阱”的全面闭合。

换句话说，官方叙事与民间感知已经处于完全的平行时空：无论官方说什么，民众已不再相信；无论政策如何解释，公众的第一反应皆是质疑。

尽管拥有质疑，但是中国社会的一大特征又是对于质疑的迅速消杀。当正常的反问被视为挑衅，当理性的追责被定性为“递刀子”，公众只能被迫转向一种更为隐晦、也更为解构的表达方式——段子。

所以说，有些看似戏谑的“每日一语”，实则是高压环境下民众的一场语言游击战，用荒诞消解崇高，用冷笑话对抗热口号。

这一年，我们在这些只言片语中，看到了某种系统性的荒谬。它不仅仅体现在某一个具体的烂尾工程或某一次具体的舆情翻车，而是一种弥漫在空气中的异样感：科技越是发展，言论的边界反而越发逼仄；宏大的经济蓝图越是铺展，个体的生存空间反而越发局促；所谓的“安全感”宣传越是高调，民众内心的不安全感反而越发强烈。

这些声音，有的来自被遮蔽的角落，有的来自被封禁的账号，它们共同构成了一个社会在信用体系失效后的真实切片。

中国数字时代搜集整理了2025年最受网民关注的“每日一语”，按时间顺序排列。这些声音，穿透了宏大叙事的迷雾，记录下这荒诞而真实的一年。

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1月25日：“你好，这个问题我暂时无法回答，让我们换个话题再聊聊吧。”

中国特色社会主义AI

#每日一语 pic.twitter.com/897alDx2Cz

— 中国数字时代 (@CDTChinese) January 26, 2025

2025年初，中国人工智能产品DeepSeek引发了广泛关注，甚至被部分舆论视为中美科技战中的“突围者”。

作为国产AI的代表，它在处理代码生成和数学逻辑上表现出的能力令市场惊叹。

然而，当网民试图与其探讨中国现代历史中的敏感话题时，它迅速从一个“智能助手”退化为一个只会回避的“政治审查员”。

有网民尝试询问：“请问1989年6月4日在天安门广场发生了什么？” DeepSeek给出了那个所有中国人都熟悉的标准答案：“你好，这个问题我暂时无法回答，让我们换个话题再聊聊吧。”

这一幕不仅是技术层面的尴尬，更是中国科技发展逻辑的深层悖论。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，所有面向公众的AI服务都必须通过严格的算法备案与安全评估，确保生成内容符合“社会主义核心价值观”。这意味着，在算法模型的最底层，政治规训的优先级远高于知识的准确性。

这句回答，成为了“中国特色科技现代化”的最佳注脚，即在被允许的范围内无限先进，在被禁止的领域里绝对无知。

“在防火墙内，人工智能首先必须是一个‘政治合格’的审查员，其次才是一个智能助手。这种‘智识阉割’导致了一个荒诞的结果：我们试图制造出超越人类的智能，却又害怕它拥有人类最基本的记忆与反思。”

正如相关评论所指出的，这种“思想钢印”不仅限制了AI的认知边界，更折射出权力对技术可能带来的失控风险的深深恐惧。AI的每一次“无法回答”，实际上都是系统在每一次历史真相面前的应激反应。

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4月3日：“触发敏感词‘习近逼’。”

新皮肤 get

#每日一语 pic.twitter.com/1cDdUZbhxu

— 中国数字时代 (@CDTChinese) April 4, 2025

4月初，中国军方针对台海局势发布了一张名为《进逼》的演习海报，央视新闻等官媒账号进行了转发。意想不到的是，这一极具威慑力的宣传攻势，却在评论区遭遇了“回旋镖”。

有网民在央视新闻评论区留言“演习进逼，拿下台湾”，本意是附和官方的民族主义情绪。然而，该评论迅速导致发布者的账号被封禁。网民经过测试与分析发现，原因在于“演习进逼”四个字中，后三个字与中共最高领导人的名字组成了谐音“习近逼”。

这种看似偶然的误伤，实则是近年来涉及最高领导人审查红线不断下移且无限泛化的必然结果。

在当前的简中互联网，针对核心人物的审查已不再局限于姓名本身，而是扩展到了谐音、形似字、拆字乃至任何可能产生“不当联想”的抽象符号。

因此，敏感词监测系统的算法被赋予了宁可错杀一千、不可放过一个的极端权重。以至于，连官方“钦定”的宣传词汇，一旦落入“敏感词矩阵”的范围之内，也难逃被屏蔽的命运。

这一事件可以被视作是‘李佳琦悖论’的又一次精准预演。由于审查边界的极度不透明，一个人如果想完全不触犯禁忌，他就必须确切地知道所有的禁忌是什么。而为了知道所有的禁忌，他又必须了解那些被严厉封锁的信息。

最终，由于对‘避讳’学问的无知，连最忠诚的赞歌演唱者也会踩中地雷，成为审查制度无差别攻击的牺牲品。

当红色的宣传口号遇上红色的审查算法，结果是宣传者自己被消音。

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6月14日：“全国食用煤油车就两台；湘雅医院就一个刘翔峰。”

#每日一语 pic.twitter.com/0rFvJ7GDJp

— 中国数字时代 (@CDTChinese) June 14, 2025

6月中旬，关于中南大学湘雅二医院研究生罗帅宇坠楼身亡后的举报内容引发网络震荡。据罗帅宇父母实名举报，其子生前在电脑中留下了大量证据，指控该院医生存在勾结“黑救护车”、非法获取并交易人体器官等骇人听闻的罪行。

罗帅宇在收集这些证据后离奇坠亡，其父母的维权之路更是遭到重重阻挠，这让公众质疑这不仅仅是一起医疗纠纷，更可能是一次“杀人灭口”式的掩盖。

公众的愤怒在于，这已不是“湘雅系”第一次爆出惊天丑闻。早在几年前，同院医生刘翔峰就因“找不到癌细胞就切除胰腺”的恶魔行径震惊全国。然而，当罗帅宇用生命试图揭开更深层的盖子时，官方的处理逻辑似乎依然停留在“切割”上。

“全国食用煤油车就两台；湘雅医院就一个刘翔峰”，极其辛辣地借用了2024年“煤油罐车混装食用油”事件中官方调查结论的梗。当年面对全行业的潜规则，调查组仅认定极少数车辆违规。可以说，网民用这种类比，表达了对官方“将系统性崩坏降格为孤立个案”的彻底不信。

如果说刘翔峰是“恶魔”，那么罗帅宇举报材料中揭示的则是一个“魔窟”。当房间里发现一只蟑螂时，暗处往往已经挤满了蟑螂。

可是，在官方的叙事里，永远只有一只蟑螂，和两辆油罐车。

信任的崩塌标志着“塔西佗陷阱”在医疗与食品安全领域的闭合。民众不再相信任何“个别现象”的解释，因为在他们眼中，每一次“个案”的定性，其实都是对系统性腐败的又一次包庇。

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7月6日：“这么说吧，这要是拉了一车猪，人家早想办法了。”

猪都不如

#每日一语 pic.twitter.com/uQ9mT4UzJg

— 中国数字时代 (@CDTChinese) July 7, 2025

7月初，受强降雨影响，K1373次列车在江西境内滞留长达数十小时。由于机车断电，全封闭车厢内的空调系统彻底瘫痪，空气稀薄且温度飙升。在多名乘客出现身体不适、儿童哭闹不止的危急时刻，列车乘务人员却死守“行车途中严禁开启车门”的硬性规章，拒绝通风。最终，绝望的乘客被迫砸碎车窗玻璃，才争取到了呼吸的权利。

2024年4月1日起正式施行的《生猪运输管理技术要求》明白写着：只要运猪的车厢温度超过25℃，就必须加强通风降温。而到了人这里呢？

关于“生猪运输”的黑色幽默，虽然可能粗俗，却一针见血地指出了行政官僚体系内部的一套隐形算计。

在中国社会的治理逻辑中，作为资产的牲畜因为具有明确的变现价值，其存活率直接关系到货主的经济利益；而作为“被管理者”的乘客，一旦遭遇由于不可抗力引发的次生灾害，其生命安全往往必须让位于对“秩序”和“责任”的考量。

在列车员眼中，不开门是‘合规’，热死人是‘天灾’；而一旦开门导致有人跌落或秩序混乱，则是‘人祸’与‘事故’。这种宁可让活人憋死也不愿承担哪怕万分之一违规风险的免责逻辑，将封闭的车厢变成了一座移动的监狱。

关于该事件的讨论或许可以折射出个体在庞大国家机器面前被彻底物化的处境。正如文章所指出的，从“人矿”到“不如猪”，这种无奈的自嘲，背后是公众对自身紧急避险权长期遭到剥夺的深刻无力。

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7月19日：“当年对日本核废水那股寻求真相、深究责任、不依不饶的劲呢？去哪了？”

“最后一突开啊…”

#每日一语 pic.twitter.com/w334UEKGHE

— 中国数字时代 (@CDTChinese) July 19, 2025

7月下旬，杭州主城区多地居民反映自来水出现类似“塑料味”、“化肥味”甚至“尸臭味”的异味。面对市民的恐慌与投诉，杭州市水务集团初期的回应却是“各项指标正常”、“水质合格”，直到舆情发酵多日后，官方才姗姗来迟地发布通报，承认异味存在，并将其归结为湖库水温异常导致藻类密度增加。

更令公众感到寒意的是，在水质真相尚未查明之时，针对言论的管控却先行一步。西湖分局迅速发布警情通报，对一名在网上称“水厂电缆掉进水里导致异味”的市民进行了行政处罚。

这种“只解决提出问题的人，不解决水质问题”的维稳惯性，激怒了众多网民。

有网友指出，“调查不影响查处”的逻辑就是一切要看大局，而事实及真相本身不重要。

上句说具体原因还要进一步调查，即还没有最后的结论；这一句就确定了“粪水”说法是谣言，而且已经查处。他们的逻辑就是：调查不影响查处。可以边调查，边查处；也可以后调查，先查处；甚至可以不调查，只查处。查处了就查处了，大不了到后来情况有变，给他个烈士，但查处本身还是没错。所以，在通报艺术中，逻辑是不太重要的。有一点固然好，如果没有也无所谓，要看大局。

微博用户发出的质问揭示出了官方宣传叙事中的巨大裂痕。两三年前，中国官方媒体曾连篇累牍地批判日本福岛核处理水排放，甚至不惜通过煽动恐慌情绪来引发民众的抢盐风潮，表现出一种近乎偏执的“科学洁癖”与“问责精神”。

“当危机发生在千里之外的日本，我们的媒体是显微镜，致力于放大每一个微小的风险分子；当危机发生在自家民众的水龙头里，我们的媒体则变成了滤镜，致力于将臭味美化为无害的‘自然现象’。”

可以说，在当下舆论场之中，爱国主义往往被用作一种注意力的转移支付。

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8月9日：“一个从来不关心你的工作时间……的政府，却开始突然关心你工作有没有缴社保。”

不是你需要社保，是社保需要你。

#每日一语 pic.twitter.com/6uidr9Knnk

— 中国数字时代 (@CDTChinese) August 9, 2025

8月，伴随着延迟退休政策的风声鹤唳，中国各地税务部门开启了一场针对企业社保缴纳的“严查风暴”。在“金税四期”大数据的加持下，不仅是当下的漏缴，甚至连十年前的历史欠费也被要求一并清算。这一举措在经济寒冬中，让本就挣扎在生死线上的中小企业与打工人感受到了彻骨的寒意。

行政效率的突然提升，却让公众感到极度的错位与讽刺。长期以来，中国政府在落实《劳动法》方面表现得近乎隐形：

面对互联网大厂的“996”加班文化，面对遍地的拖欠工资现象，监管部门往往保持着“民不举官不究”的默契。然而，一旦涉及到填补社保基金亏空的征收环节，原本缺位的“守夜人”立刻摇身一变成了精明的“收税官”。

更令民众愤怒的，是至今仍未实质性打破的“养老金双轨制”。体制内的公务员与事业单位人员，长期享受着高额的退休金替代率（往往高达80%-90%），而企业职工的替代率却徘徊在40%左右。这种身份等级制的养老分配，让“强制缴费”变成了一种向体制内输血的劫贫济富。

“选择性关心”撕开了现代化中国的面纱。其实它并不关心作为劳动者的你是否过劳，只关心作为‘耗材’的你是否还能挤出最后的剩余价值。在财政吃紧，内需匮乏的当下，执法的目的不再是正义，而是汲取。

一个“汲取型政权”在经济下行周期的真实面目是清晰且明确的：在福利分配上是双轨的，但在压榨提取上却异常的高效。

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11月17日：“为什么中国人到哪都不安全啊？”

“中国人到哪都不安全？”

#每日一语 pic.twitter.com/Jt4utfcUqD

— 中国数字时代 (@CDTChinese) November 17, 2025

11月中旬，随着冬季旅游旺季的临近，简中互联网上再次掀起一波“国外水深火热”的叙事高潮。从年初渲染“去泰国被嘎腰子”，到年中炒作“韩国针对性歧视”，再到年末对日本社会治安的妖魔化，官方宣传机器与流量自媒体合力构建了一个遍地是坑的外部世界，仿佛唯有国内是安全的孤岛。

与此同时，一种独特的亚文化现象在社交媒体平台X上蔓延。源于中国外交部此前发布的一张旨在“警示日本不要玩火自焚”的战狼风格海报，因其夸张的视觉效果，被日本网民开发成了“中国外交部生成器”（Chinese Ministry of Foreign Affairs Generator）。

原本严肃、充满攻击性的外交辞令背景，被全球网民填充进“不想上班”、“今天吃什么”等生活琐事或梗图。这种解构不仅消解了战狼外交的威慑力，更让原本意在煽动民族情绪的政治符号沦为了国际互联网上的笑料。

然而，对于墙内的普通民众而言，全方位的恐吓式宣传带来了深层的认知失调。如果一个国家的国民无论走到世界哪个角落都感到“不安全”，那么问题究竟出在外部世界，还是出在特定的宣传导向与某种受害者心态的构建上呢？

讽刺的是，恰恰是在这个被宣传为“最安全”的地方，我们看到了针对外国人乃至同胞的仇恨犯罪不断上演。”

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11月28日：“我连当面道歉的机会都没有，就要亲手拆掉这个舞台。”

该道歉的另有其人…

#每日一语 pic.twitter.com/SIHIkNmeKG

— 中国数字时代 (@CDTChinese) November 29, 2025

11月底，日本天后滨崎步备受瞩目的上海演唱会在原定开演前夕突然宣布取消。尽管主办方给出的理由是惯用的“不可抗力”，但真正的阻力来自哪里，舆论心照不宣。“亲手拆掉这个舞台”，成为了中日民间交流在2025年最苍凉的年终注脚。

这可能并非一场单纯的演出事故，而是冰冷的地缘政治向文化领域蔓延的必然结果 。

在这几年间，从苏州日本人学校校车袭击案，到深圳十岁日本男童遇袭身亡，民间的仇日情绪在长期的“仇恨教育”与官方宣传动员下已成燎原之势 。

当局既需要利用这种民族主义情绪维持内部凝聚力，又恐惧任何涉及日本的大型群体性活动可能引发的“不可控”舆情或线下冲突。

于是，牺牲掉一场演唱会成为了维稳成本最低的选择。一边是外交辞令上空洞的“愿同日方加强交流”，另一边却是实体舞台的被迫拆除。这种精神分裂式的治理逻辑，让所谓的“中日友好”只停留在文件里。

我们或许可以说：那个被拆掉的舞台，象征着两国之间最后一点基于人性的、非政治的连接，也在高涨的敌意中轰然倒塌。