計(jì)算機(jī)/行業(yè)專(zhuān)題報(bào)告/2025.07.20投資評(píng)級(jí)投資評(píng)級(jí):看好(維持)分析師楊燁yangye01@1.《6月零售增勢(shì)延續(xù)，小米汽車(chē)加速建設(shè)新工廠》2025-07-152.《RWA：鏈上資金與現(xiàn)實(shí)資產(chǎn)對(duì)接橋梁》2025-07-133.《創(chuàng)意設(shè)計(jì)工具Figma沖擊美股IPO》2025-07-072025年全球AI高速發(fā)展，中美大模型競(jìng)爭(zhēng)激烈。7月11日MoonshotAI發(fā)布的KimiK2開(kāi)源模型成焦點(diǎn)，被視為中國(guó)AI差異化競(jìng)爭(zhēng)策略，獲“又一個(gè)DeepSeek時(shí)刻”評(píng)價(jià)，標(biāo)志中國(guó)開(kāi)源大模型具世界級(jí)競(jìng)爭(zhēng)力。該模型采用MoE架構(gòu)，總參數(shù)量1萬(wàn)億，激活參數(shù)約320億，以“智能體潛能”見(jiàn)長(zhǎng)，編碼能力突出。技術(shù)上優(yōu)化自DeepSeek-V3，擅長(zhǎng)執(zhí)行明確計(jì)劃，是自動(dòng)化工作流理想“執(zhí)行者”，聚焦編碼等場(chǎng)景極致表現(xiàn)。此前Kimi推出內(nèi)測(cè)產(chǎn)品Kimi-Researcher，依托K1.5的Agent能力完成復(fù)雜研究，多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試成績(jī)良好，K2推出后其能力將升級(jí)。K2開(kāi)源且API定價(jià)極低，遠(yuǎn)低于同類(lèi)產(chǎn)品，通過(guò)低成本吸引開(kāi)發(fā)者構(gòu)建生態(tài)，未來(lái)可通過(guò)企業(yè)服務(wù)等盈利。綜上，K2標(biāo)志中國(guó)AI在大模型領(lǐng)域重大突破，開(kāi)源策略能吸引開(kāi)發(fā)者、挑戰(zhàn)閉源巨頭，提供高性?xún)r(jià)比替代方案。xAI于7月10日推出Grok4，其訓(xùn)練量較Grok2提升100倍。工具使用能力內(nèi)化訓(xùn)練，20萬(wàn)張GPU超算支持，Colossus超算總內(nèi)存帶寬達(dá)194PB/s，存儲(chǔ)容量超1EB。Grok4能力卓越，推理與多模態(tài)表現(xiàn)突出：SAT、GRE接近滿(mǎn)分，HLE無(wú)工具解決率25.4%，Heavy版本超50%；GPQA等多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試全面超越ClaudeOpus4等對(duì)手。多模態(tài)上，ARC-AGI-2刷新記錄達(dá)15.9%。xAI計(jì)劃8月發(fā)布代碼模型，9月推多模態(tài)智能體，10月出視頻生成模型，明發(fā)布ChatGPTAgent，這是基于GPT-4架構(gòu)的先進(jìn)多模態(tài)通用AI代理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)應(yīng)達(dá)到主動(dòng)代理的升級(jí)，能規(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具并自主執(zhí)行，具備強(qiáng)大多模態(tài)理解和超長(zhǎng)上下文處理能力，結(jié)合Operator和DeepResearch形成端到端通用Agent。其在復(fù)雜任務(wù)中表現(xiàn)出色：HLE評(píng)估Pass@1分?jǐn)?shù)41.6；DSBench測(cè)試顯著超越此前最先進(jìn)模型，數(shù)據(jù)分析任務(wù)表現(xiàn)優(yōu)于人類(lèi)。全球AI將以加速融合、能力躍升和應(yīng)用深化為主線(xiàn)：Agent能力、多模態(tài)理解生成成標(biāo)配，上下文窗口擴(kuò)大，混合專(zhuān)家架構(gòu)平衡性能與成本；開(kāi)源閉源競(jìng)合加劇，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步與成本下降，倫理安全監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)趨完善；AI深度滲透多行業(yè)，通過(guò)API服務(wù)和行業(yè)模型驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型，催生新商業(yè)模式。投資上，AI硬件與應(yīng)用共譜新篇章。風(fēng)險(xiǎn)提示：技術(shù)迭代不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；商業(yè)化落地不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；政策支持不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)；全球宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)2 3 3 6 9 9 4 5 6 7 7 7 8 9 謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)3DeepSeek時(shí)刻”在處理每個(gè)任務(wù)時(shí)激活約320億參數(shù)。在模擬真實(shí)世界軟件開(kāi)發(fā)任務(wù)的SWE-確的計(jì)劃，是構(gòu)建自動(dòng)化工作流的理想“執(zhí)行者”。謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)4數(shù)據(jù)來(lái)源：KimiK2技術(shù)報(bào)告，財(cái)通證券研l(wèi)對(duì)于Swe-BenchMultilingual，由于Claude4Op基于DeepSeek-V3的繼承與優(yōu)化。在設(shè)計(jì)之初團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大量模型結(jié)構(gòu)相關(guān)的要集中于如何在給定DeepSeek-V3結(jié)構(gòu)的框架下選擇合適的參數(shù)使得模型在訓(xùn)練、推理成本與DeepSeek-V3相當(dāng)?shù)那疤嵯?，獲得明圍內(nèi)，固定激活的專(zhuān)家數(shù)量，使得增加總專(zhuān)家數(shù)帶來(lái)的效果收益，大謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)5少“注意力頭”來(lái)降低服務(wù)器壓力，同時(shí)增加專(zhuān)家數(shù)量以補(bǔ)回效果損失；此外還精簡(jiǎn)了前期固定層，僅保留一層，并讓專(zhuān)家調(diào)度更靈活，取消分組搭配，從而使組圖2.KimiK2在復(fù)用DeepSeek框架的基礎(chǔ)上做出的優(yōu)化技術(shù)，在訓(xùn)練過(guò)程中動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重，有效防止了注意力分?jǐn)?shù)的爆炸，從而確保了謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)6數(shù)據(jù)來(lái)源：KimiK2技術(shù)報(bào)告，財(cái)通證券研而是在開(kāi)發(fā)者最需要的編碼和工具調(diào)用等場(chǎng)景中做到極致，在智能體任l工具調(diào)用及數(shù)學(xué)推理能力：在工具調(diào)用能力測(cè)試中表現(xiàn)接近行業(yè)領(lǐng)先水平，具備穩(wěn)定的復(fù)雜指令解析能力，可將需求自動(dòng)拆解為一系列格式規(guī)范、可直判斷方面表現(xiàn)出色，是研究和教育用戶(hù)的高性?xún)r(jià)比方案。謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)7數(shù)據(jù)來(lái)源：KimiK2技術(shù)報(bào)告，財(cái)通證券研注：Kimi對(duì)智能體的概念定義，一套流程為“領(lǐng)域定義需求→工具支撐執(zhí)行→前夕，Kimi發(fā)布Agent產(chǎn)品Kimi-Researcher。其作為Moo能力，自動(dòng)完成復(fù)雜研究任務(wù)，并輸出交互式內(nèi)容，而非傳統(tǒng)文本對(duì)話(huà)。目前，KimiResearcher在Huma在多輪搜索推理（FRAMES，Seal-0）和事實(shí)信息（SimpleQA）的基準(zhǔn)測(cè)試中，謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)8數(shù)據(jù)來(lái)源：Kimi-Researcher技術(shù)報(bào)告，財(cái)通證券研l(wèi)所有Kimi-Researcher結(jié)果均使用l出于重點(diǎn)是評(píng)估模型功能，這里不比較基于多個(gè)前沿模型的多代理持生態(tài)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式，商業(yè)邏輯是通過(guò)免費(fèi)和極低成本的API服務(wù)吸應(yīng)；隨著生態(tài)成熟，月之暗面未來(lái)可通過(guò)提供企業(yè)級(jí)解決方案、定制化服務(wù)或與云廠商合作分潤(rùn)等方式實(shí)現(xiàn)盈利，而其寬松的商業(yè)使用條款則有望進(jìn)一步加速這對(duì)核心模型愈發(fā)封閉的背景下，KimiK2開(kāi)源策略既能謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)92美國(guó)AI雙雄會(huì)：Grok4與ChatGPTAgent的策略分野中25.4%的問(wèn)題，多智能體版本Grok4Heavy解決率更是超過(guò)了50%，成為所有謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)10謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)11定價(jià)本質(zhì)是以技術(shù)分層實(shí)現(xiàn)用戶(hù)分層，既維持品牌高端形象，又為中低端產(chǎn)品留謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)122.2ChatGPTAgent：端到端任務(wù)的“全能管家”代理模型，是目前最先進(jìn)的多模態(tài)、具備類(lèi)人任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行能力的通用人工智能代理系統(tǒng)之一。其核心進(jìn)步在于從被動(dòng)應(yīng)答升級(jí)為主動(dòng)代理，能規(guī)劃任用工具并自主執(zhí)行目標(biāo)，且具備強(qiáng)大的多模態(tài)理解和超長(zhǎng)上下文處理能力。ChatGPTAgent結(jié)合Operator和DeepR在評(píng)估智能體在涵蓋數(shù)據(jù)分析和建模等現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)中表現(xiàn)的DSBenc現(xiàn)明顯優(yōu)于人類(lèi)水平。在定位于評(píng)估模型在處理基于真實(shí)世界場(chǎng)景的電子表格編性能較當(dāng)前行業(yè)領(lǐng)先的GPT?4o提升了超過(guò)內(nèi)部基準(zhǔn)測(cè)試中展現(xiàn)出入門(mén)級(jí)投資銀行分析師（1-3年工作經(jīng)驗(yàn)）的能力，在InverstmentBanking謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)13lSpreadsheetBench的作者使用WOpenAI將ChatGPTAgent作終端和圖像生成工具，為用戶(hù)提供了全面的工具支持，同時(shí)也支持與用戶(hù)進(jìn)行交互式、多輪對(duì)話(huà)，允許用戶(hù)實(shí)時(shí)指導(dǎo)和調(diào)整任務(wù)方向。3海內(nèi)外大模型百花齊放，AI新時(shí)代悄然已至迥異的道路，但他們正朝著殊途同歸的大模型未謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)14子網(wǎng)絡(luò)，推理時(shí)僅激活部分專(zhuān)家，大幅降低計(jì)算成本與能耗，使得更大規(guī)模術(shù)，在保證性能的前提下進(jìn)一步壓縮模型體積、提升推理速度并降低部署門(mén)考和分析能力，能夠解答復(fù)雜邏輯問(wèn)題、執(zhí)行代碼生成以及為科學(xué)開(kāi)源增值服務(wù)、平臺(tái)生態(tài)構(gòu)建等多種形式，反映了市場(chǎng)需求的差異化和廠商化方面呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，特別是在代理智能和本地化部署方面需求強(qiáng)烈。相比之下，美國(guó)市場(chǎng)雖然技術(shù)領(lǐng)先，但在某些傳統(tǒng)行業(yè)的滲透和應(yīng)用深謹(jǐn)請(qǐng)參閱尾頁(yè)重要聲明及財(cái)通證券股票和行業(yè)評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)15而在中國(guó)，商業(yè)化更側(cè)重于消費(fèi)市場(chǎng)和企業(yè)級(jí)應(yīng)用，通過(guò)滿(mǎn)足市場(chǎng)需求來(lái)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)。K2為代表的開(kāi)源策略通過(guò)降低技術(shù)門(mén)檻、構(gòu)建開(kāi)發(fā)者生態(tài)來(lái)推動(dòng)技術(shù)普及以加速融合、能力躍升和應(yīng)用深化為主線(xiàn)：在復(fù)雜推理、規(guī)劃及與物理世界交互頻）成為標(biāo)配，上下文窗口持續(xù)擴(kuò)大支持更長(zhǎng)程任務(wù)，而混合專(zhuān)家等高效架構(gòu)則在提升性能與降低成本之間取得平衡；與此同時(shí)，開(kāi)源與閉源的競(jìng)合格局將更加激烈，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步與成本下降，并在倫理、安全和監(jiān)管領(lǐng)域形成更完善的國(guó)際API服務(wù)和定制化行業(yè)模型驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并在內(nèi)容創(chuàng)作、軟件開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、教育娛樂(lè)等領(lǐng)域催生新商業(yè)模