> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 国产大模型升级趋势与投资机遇总结 ## 核心内容 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。 ## 主要观点 - **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。 ## 关键信息 ### 国产大模型厂商升级亮点 | 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 | ### DeepSeek的升级路径 - **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。 ## 投资主线建议 1. **模型原厂**：DeepSeek新一代模型将与其他国产模型共同推动中国AI走向全球，同时模型的降本将促进全球大模型API调用量的增长。 2. **AI应用**：模型平权有助于缓解市场对模型与应用矛盾的担忧，推动AI Agent在各行业的落地，利好具备技术壁垒的AI应用公司。 3. **AI基础设施**：随着模型降本带来的用量增长，AI基础设施也将受益，国产AI Infra与国产模型形成协同发展的趋势。 ## 风险因素 - AI核心技术发展不及预期； - 应用拓展进展缓慢； - 算力成本下降不达预期； - AI被不当使用带来社会影响； - 数据与信息安全风险； - 行业竞争加剧。 ## 结语 国产大模型正加速向更高级别的AI能力演进，尤其在代码、Agent和多模态方向上表现突出。DeepSeek作为其中的代表，其技术路线和产品策略具有较强竞争力，有望在新一轮AI技术浪潮中占据有利位置，带来新的投资机遇。