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返回 当前位置: 首页 热点财经 中信建投 | Opus 5实现SOTA,定价与4.8齐平;继续关注CSP财报

股市情报:上述文章报告出品方/作者:中信建投证券研究;仅供参考,投资者应独立决策并承担投资风险。

中信建投 | Opus 5实现SOTA,定价与4.8齐平;继续关注CSP财报

时间:2026-07-27 07:18
上述文章报告出品方/作者:中信建投证券研究;仅供参考,投资者应独立决策并承担投资风险。

大模型竞争趋于激烈,市场对CapEx的持续性、AI需求的增长有一定担心,我们依然坚定看好AI产业趋势。1)线索1:高性能、性价比模型的可得性显著提升,利好token调用提升,应用场景突破。本周Opus 5发布,模型能力优于Opus 4.8,定价与其持平;部分评分高于2倍价格的Fable 5,刷新了头部模型的性价比前沿;K3显著提升开源模型的能力,开源与闭源前沿首次贴身竞争,高性价比突出的模型的智能水平贴近前沿模型。且第三方数据显示Anthropic 7月ARR增长斜率依然陡峭。2)线索2:大模型公司纷纷加大算力建设。我们认为,反映了AI赛道的核心玩家对产业中长期看好,Infra的投入可承接更大的AI需求、优化推理成本提升竞争优势

1、行业观点

坚定看好AI产业趋势。1)线索1:高性能、性价比模型的可得性显著提升,利好token调用提升,应用场景突破。本周Opus 5发布,模型能力优于Opus 4.8,定价与其持平;部分评分高于2倍价格的Fable 5,刷新了头部模型的性价比前沿;K3显著提升开源模型的能力,开源与闭源前沿首次贴身竞争,高性价比突出的模型的智能水平贴近前沿模型。且第三方数据显示Anthropic 7月ARR增长斜率依然陡峭。2)线索2:大模型公司纷纷加大算力建设。我们认为,反映了AI赛道的核心玩家对产业中长期看好,Infra的投入可承接更大的AI需求、优化推理成本提升竞争优势。

本周核心判断:

1/下半年是国产模型集体向3~5T 跃迁,快速拉齐智能前沿的重要窗口。继Kimi K3(2.8T)之后,我们认为下半年是国产模型集体向3~5T 跃迁,快速追赶和拉起智能前沿的重要窗口。

3~5T 正是海外御三家旗舰(约5T)所处区间,国产模型第一次在参数规模上与前沿闭源模型贴身;本轮跃迁普遍选择开源/开放权重,配合本周黄仁勋的公开信,开源阵营的商业空间和政策环境都在打开。

2/黄仁勋的"开源宣言":开源模型的未来空间比市场想的更大。7月24日,黄仁勋发出人生第一条推文,发布英伟达、微软、Meta、IBM、戴尔、Hugging Face、Mistral、a16z 等 25 家机构联署的公开信《开放权重与美国在 AI 领域的领导地位》(OpenAI、Anthropic、谷歌未署名)。黄仁勋提到"世界既需要前沿的闭源模型,也需要前沿的开源模型",开源让更多人审计漏洞反而更安全;此前7月22日黄仁勋公开夸赞Kimi K3 等中国模型"非常出色","市场第一次误解了 DeepSeek,这一次又误解了 Kimi"。

我们认为,模型成本下降→更多AI应用→更多算力芯片需求,开源是算力需求的最大放大器;开源模型天花板被重新打开,特别关注K3的权重7月27日开放后,私有化部署、二次训练、端侧适配的需求情况。

3/多家大模型公司加大数据中心/算力建设投入。OpenAI将2030年前基础设施支出预估由约6000亿上调至7500亿美元( 25%),并将启动收购数据中心项目Project Camellia;AMD与Anthropic签“芯片 股权”大单:Anthropic将从2027年上半年起采购至多2GW的AMD Instinct MI450 系统;AMD随部署里程碑向 Anthropic 股权投资至多50亿美元(其首笔投资);谷歌本周2Q26财报上修资本开支指引:26年为1950~2050亿美元,中值提升150 亿,2027 年仍表述为“显著增长”;据第一财经,智谱落地1GW级国产AI算力数据中心。

4/下周是核心验证周:CSP财报周   美联储7月利率决议。下周三盘后微软、Meta、高通、ARM 同日发财报,周四盘后亚马逊、苹果同日,周二盘后希捷;周三还有美联储 7 月利率决议。我们认为,三大 CSP 的 capex 指引、云增速与 backlog(对照谷歌本周上修至 1950-2050 亿美元)决定AI产业链后续发展。

2、全球AI产业进展

大模型:Opus 5发布,与4.8同价;继续关注Q3模型迭代

Claude Opus 5于7月24日发布,与Opus 4.8同价,多项跑分反超价格两倍的Fable 5。Opus 5 定价 $5/$25 每百万token(与4.8 一致,为Fable 5一半),1M token 上下文。跑分:SWE-bench Verified 96.0%(4.8为88.6%)、SWE-bench Pro 79.2%(4.8为69.2%)、Frontier-Bench 43.3%(Fable 5为33.7%)、ARC-AGI-2 90.4%、OSWorld 2.0 70.6%(超Fable 5的66.1%,成本不到后者 1/3)。

阿里7月19日小范围推出Qwen3.8-Max-Preview,参数量达2.4T,在代码工程和专业办公等场景中表现出色。Qwen3.8-Max-Preview已上线阿里Token Plan个人版,目前预览版在持续迭代,正式版将于近期发布并开源。

继续关注Q3模型更新:

1、GLM 5.3/5.5或将于8月发布,预计GLM 5.5参数过万亿。

2、MiniMax海螺3近期有望发布,M3大参数版本有望9-10月发布。

3、DeepSeek V4.1、GPT 6、Qwen 3.8\Qwen 4、Hy4有望Q3发布。

4、继续关注Gemini 3.5 Pro的发布节奏。

商业化:Opus 5改变了高端模型性价比前沿,K3将开源模型智能水平拉至接近闭源模型

我们认为:模型能力是支撑定价的核心,定价分化将继续存在;但综合价格或将呈现下降趋势。Opus 5的意义在于用Opus档价格交付Fable档能力,改变了高端模型的性价比前沿

1/本周Opus 5发布,模型能力较Opus 4.8提升,而价格与其保持一致;此前,GPT 5.6、GLM 5.2均采用了同样的变相降价的举动。

2/上周Kimi K3显著提价,因算力紧缺已暂停会员订阅开放,体现了头部模型的议价能力。

本周大模型公司数据中心/算力建设进展规划突出。我们认为:1)反映了对AI产业趋势的坚定、对AI需求持续增长的看好;2)Infra是大模型公司优化训推成本的关键,而优化推理成本是在日趋激烈的竞争中率先实现自我造血、赢得价格战的关键。

1/OpenAI将2030年前基础设施支出预估由约6000亿上调至7500亿美元( 25%),并将启动收购数据中心项目Project Camellia。该数据中心项目投资200亿美元、签约3.2GW电力、2028-2032年投运,并已聘请 xAI 前数据中心负责人。

AMD与Anthropic签“芯片 股权”大单。Anthropic将从2027年上半年起采购至多2GW的AMD Instinct MI450 系统;AMD随部署里程碑向 Anthropic 股权投资至多50亿美元(其首笔投资)。

谷歌本周2Q26财报上修资本开支指引:26年为1950~2050亿美元,相较此前指引1800~1900 亿,中值提升150 亿。2027 年仍表述为“显著增长”。

据第一财经,智谱落地1GW级国产AI算力数据中心。

此外,Meta或将于下周7.29财报官宣云业务。

2/商业化变现端,大模型公司在切入更多落地场景。本周,OpenAI推出OpenAI Presence——帮助企业部署AI Agent的产品,Presence的核心功能是将AI Agent与企业内部数据、策略、现有软件及工作流连接起来,帮助企业更好地运行AI Agent。此外,使用过程中,Codex会提出改进建议。我们认为:核心目的是加快商业化、优化UE。一方面,从大模型API/订阅变现拓展至企业软件市场;同时有望加快、加深企业在生产环境对AI Agent的部署。

Token调用:本周OpenRouter调用量环比略有下滑预计系模型限免优惠到期,Kimi调用占比提升

本周(7.20-7.26)预计OpenRouter token调用58.2万亿,环比下滑7.3%,预计主要系Hy 3本周限免到期。本周排名前五依然全为国产开源模型,分别为MiMo-V2.5、DeepSeek V4 Flash、Hy 3、GLM 5.2、DeepSeek V4.

OpenRouter周度token调用中,本周开源模型占比94.3%,中国开源模型占比87.9%(由于数据可得性,仅统计调用量top9,数据截取时本周统计时间窗口未完全覆盖,目前为非完全统计)。今年以来,top9中的开源模型基本为中国开源模型,近2周中国开源模型占比较开源模型整体占比低7pcts左右,主要系Nvidia的开源模型Nemotron 3 Ultra上榜。

本周token市场份额(ZenMux口径),月之暗面调用占比显著提升,MiniMax上榜TOP10。据ZenMux(大模型聚合平台)的统计,本周月之暗面市场份额提升至8.58%,环比上周 5.33pcts,token调用前三依然是Anthropic、DeepSeek、智谱,其中DeepSeek、智谱合计占比接近35%。此外,Token调用前10中,本周MiniMax重新上榜,Qwen的token调用占比环比 0.35pcts。

版权保护力度不及预期,知识产权未划分明确的风险,用户隐私数据泄露风险,与IP或明星合作中断的风险,大众审美取向发生转变的风险,竞争加剧的风险,用户付费意愿低的风险,消费习惯难以改变的风险,关联公司治理风险,内容上线表现不及预期的风险,生成式AI技术发展不及预期的风险,产品研发难度大的风险,产品上线延期的风险,营销买量成本上升风险,人才流失的风险,人力成本上升的风险,政策监管的风险,商业化能力不及预期的风险

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