Внутрішні великі моделі інтенсивно оновлюються та вдосконалюються. Зверніть увагу на три основні інвестиційні напрямки.

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

З 2026 року вітчизняні виробники великих моделей активно оновлюють агентські та кодові можливості, моделі MiniMax і M2.7 показують відмінні результати під час тестування. CITIC Securities прогнозує, що нова модель DeepSeek принесе інвестиційні можливості, зосереджуючись на трьох основних інвестиційних напрямках: виробниках моделей, застосуванні ШІ та інфраструктурі.

MetaMuskRat

2026-04-01 18:07:46

Генерація анотацій у процесі

Відтоді як у 2026 році китайські виробники власних великомасштабних моделей зосередилися на оновленні можливостей Agent та роботи з кодом, вони наперебій випускають нові моделі. Наприклад, можливості MiniMax з роботи з кодом були додатково вдосконалені: тестовий бал M2.7 SWE-Pro становить 56,22%, що перевищує Gemini 3.1 Pro; у сценарії тестування для реалізації наскрізного повного проєкту з передаванням VIBE-Pro бал дорівнює 55,6%, що зрівнюється з Claude Opus 4.6, а розуміння логіки роботи програмних систем ще більше посилилось. Водночас моделі серії M2 беруть участь у тренувальному процесі M2.7 у таких сценаріях, як RL, реалізуючи самопослідовну ітерацію моделі.

За оцінкою CICC Securities, наступна генерація нової моделі DeepSeek, яку незабаром мають випустити, імовірно, продовжить напрямок високоцінних відкритих моделей з акцентом на низьку собівартість. За можливостями вона, як очікується, реалізує сильнішу функцію пам’яті та обробку наддовгого контексту; при цьому, удосконалюючи код і можливості Agent, одночасно закриє слабкі місця в багатомодальності, надаючи нові інвестиційні можливості в напрямах моделі від виробника, AI-застосунки та AI-інфраструктура. Рекомендуємо звернути увагу на такі три інвестиційні основні напрями:

1） Модель від виробника: нове покоління моделей DeepSeek, імовірно, зможе співпрацювати з іншими китайськими моделями, стимулюючи прискорене просування китайського AI у світі. Паралельно вдосконалення в тренуванні просуває далі зниження витрат, а дешевші Tokens стимулюватимуть загальне збільшення кількості викликів API глобальних великомасштабних моделей.

2） AI-застосунки: вирівнювання умов для моделей допомагає зняти тривогу ринку, спричинену наративом про суперечність між моделлю та застосунком, сприяючи впровадженню AIAgent у тисячах галузей; це сприятливо для компаній з AI-застосунків, які мають бар’єри входу;

3） AI-інфраструктура: зниження витрат веде до зростання використання, тож AIInfra виграє; китайська AIInfra рухається назустріч китайським моделям.

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.