20260401-中信证券-计算机_DeepSeek_下一代模型展望_3页_182kb

报告摘要

2026年以来，国产大模型厂商在代码能力、Agent系统和原生多模态三大方向上密集进行技术升级，竞相发布新一代模型。随着技术的不断突破，这些模型不仅在性能上有所提升，还逐步向更复杂的AI应用场景延伸，为AI行业带来新的投资机会。

AI编程与Agent能力：AI编程领域正从代码补齐工具向项目级别的自主智能体演进。以Harness Engineer为代表的工具，促使技术人员从传统的代码工程师角色向AI Agent管理者角色转变。
多Agent系统：多Agent集群系统展现出巨大潜力，如现象级产品OpenClaw。国内厂商如智谱、MiniMax、腾讯、Kimi等均推出了“类龙虾”产品，旨在提升数字员工的生产力。
原生多模态：原生多模态架构已成为主流方向，混合嵌入编码技术快速突破。然而，国内模型在实时音视频交互与跨模态连续推理等关键环节仍需进一步优化。
DeepSeek V3.2：DeepSeek在2026年1月发布的V3.2版本，采用了稀疏注意力（DSA）+混合专家（MoE）架构，显著提升了训练和推理效率，同时降低了输入/输出token的定价。
DeepSeek V4.0展望：通过引入Engram模块，DeepSeek V4.0有望实现更高效的超长上下文处理能力，进一步提升代码、Agent能力，并补齐多模态短板。

厂商	升级方向	成果/亮点
MiniMax	代码能力、Agent能力	M2.7SWE-Pro测试得分56.22%，超越Gemini3.1Pro；VIBE-Pro得分55.6%，比肩ClaudeOpus4.6
智谱	多步骤任务执行、联网检索	在MCP-Atlas和Browse Comp测试中接近或超过海外领先模型；自研“Slime”架构
Kimi	视觉能力、Agent集群模式	在HLE-Full、BrowseComp、DeepSearchQA等测试中对标GPT-5.2、Claude 4.5 Opus等
小米	Agent调用能力、人车家生态	Xiaomi MiMo-V2-Pro在ClawEval、t2-bench等测试中表现优异，甚至领先部分海外模型

技术架构：采用DSA + MoE架构，实现训练与推理的提效降本。
价格优势：输入/输出token定价分别下降60%和75%，显著优于海外市场。
未来展望：DeepSeek V4.0可能引入Engram模块，通过分层存储实现注意力层计算量的指数级下降，从而提升超长上下文处理能力，进一步增强代码与Agent能力，并补齐多模态短板。