Крупные отечественные модели проходят интенсивные итерации и обновления. Обратите внимание на три основные инвестиционные направления.

MetaMuskRat · 2026-04-01T18:07:46+00:00

С 2026 года отечественные производители крупных моделей активно совершенствуют возможности агентов и кода, модели MiniMax и M2.7 показывают отличные результаты в тестах. CITIC Securities прогнозирует, что новая модель DeepSeek откроет инвестиционные возможности, обращая внимание на три основные инвестиционные направления: оригинальные разработчики моделей, AI-приложения и инфраструктуру.

MetaMuskRat

2026-04-01 18:07:46

Генерация тезисов в процессе

С 2026 года отечественные компании, создающие большие языковые модели, сосредоточились на обновлении возможностей Agent и работы с кодом, и соревнуются за выпуск новых моделей. Например, после дальнейшего улучшения кодовых навыков у MiniMax тестовый балл M2.7 SWE-Pro составил 56.22%, превысив Gemini 3.1 Pro; в тестировании сценария VIBE-Pro по реализации сквозной полной поставки проекта на стороне выполнения балл составил 55.6%, наравне с Claude Opus 4.6, а понимание логики выполнения программных систем дополнительно усилилось. Одновременно модели серии M2 участвуют в процессе обучения M2.7 в таких сценариях, как RL, реализуя самопереработку модели.

По мнению CITIC Securities, ожидаемое к выпуску новое поколение моделей DeepSeek может продолжить маршрут высокоэффективных по соотношению цена/качество открытых моделей: по возможностям обеспечить более сильные функции запоминания и обработку сверхдлинного контекста, отточить навыки в коде и Agent, а также одновременно и дополнительно устранить недостатки мультимодальности. Это создаст новые инвестиционные возможности в направлениях: производители моделей, AI-приложения и AI-инфраструктура. Рекомендуется обратить внимание на следующие три инвестиционные основные линии:

1）Производители моделей: ожидается, что новое поколение моделей DeepSeek вместе с другими отечественными моделями будет способствовать ускорению выхода китайского ИИ на мировой уровень. При этом обучение моделей продвинется дальше по пути снижения затрат: более дешевые Tokens будут в целом увеличивать объем глобальных вызовов API больших моделей.

2）AI-приложения: равноправие моделей помогает смягчить тревожность рынка, связанную с нарративом о противоречии между моделями и приложениями, и способствует внедрению AIAgent во всех отраслях, что благоприятно для компаний с устойчивыми барьерами;

3）AI-инфраструктура: снижение затрат приводит к росту объемов использования, из-за чего выигрывает AIInfra; отечественная AI-инфраструктура и отечественные модели движутся навстречу друг другу.

Посмотреть Оригинал

На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .