计算机：开源模型重磅出击，设备更新-消费品以旧换新政策加码

行业研究行业定期报告证券研究报告计算机2024 年 07 月 28 日诚信专业发现价值1请务必阅读报告末页的声明计算机开源模型重磅出击，设备更新&消费品以旧换新政策加码投资要点：Lama3.1 系列模型表现出色Llama3.1 是由 Meta 公司发布的开源模型系列，最大参数量达到4050 亿。它在多个 benchmark 测试中表现出色，与 gpt 4o 和 claude 3.5sonnet 等闭源 SOTA 模型性能相当，甚至在某些方面实现了超越。Llama3.1 系列模型的上下文长度扩展到 128K，支持八种语言，并且在训练过程中，Meta 公司使用了超过 15 万亿个 token，优化了训练堆栈，并采用了多种技术手段提升模型性能和训练效率。。Mistral Large 2：千亿参数级的六边形战士Mistral Large 2 是一个拥有 1230 亿参数的模型，它在代码生成、数学和推理等方面能力显著增强。虽然参数量不及 Llama3.1 的 1/3，但其综合性能与 Llama3.1 相当，甚至在某些基准测试中接近 GPT-4o和 Claude 3.5 Sonnet。Mistral Large 2 模型在优化模型幻觉方面也取得了进展，能够在不确定时承认无法回答问题，而不是编造答案，其回答风格简洁明了，生成回答的平均长度在可比模型中较低。设备更新及消费品以旧换新力度加码2024 年 7 月 24 日，中国国家发改委和财政部联合发布了《关于加力支持大规模设备更新和消费品以旧换新的若干措施》的通知，计划安排大约 3000 亿元的超长期特别国债资金，以支持大规模的设备更新和消费品以旧换新。政策覆盖了能源电力、老旧电梯等领域的设备更新，以及重点行业的节能降碳和安全改造，并为中小企业提供了支持。同时，对家电产品和汽车报废更新提供了财政补贴，以促进消费升级和环境保护。政策的实施有望加速设备更新和消费品以旧换新的进程。风险提示政策实施效果不及预期的风险；开源模型持续迭代不及预期的风险等。强于大市（维持评级）一年内行业相对大盘走势团队成员分析师： 钱劲宇(S0210524040006)QJY3773@hfzq.com.cn相关报告1、微软再回应蓝屏事件，影响全球近 850 万台设备——2024.07.212、百度萝卜快跑爆火出圈，特斯拉或推迟发布Robotaxi——2024.07.143、 “车路云一体化”试点城市名单公布——2024.07.07华福证券华福证券诚信专业发现价值2请务必阅读报告末页的声明行业定期报告 | 计算机正文目录1 Llama3.1&Mistral 新模型发布，开源综合性能直逼闭源 SOTA...........................31.1 Llama3.1 系列模型表现出色.................................................................................... 31.2 Mistral Large 2：千亿参数级的六边形战士.......................................................... 42 设备更新及消费品以旧换新力度加码....................................................................... 53 AI 周度数据更新（20240719-20240725）..................................................................64 风险提示........................................................................................................................7图表目录图表 1： Llama3.1 405B 基准测试结果....................................................................... 3图表 2： Llama3.1 8B&70B 基准测试结果................................................................. 3图表 3： Llama3.1 训练流程......................................................................................... 4图表 4： Mistral Large 2 &Llama3.1 MMLU 基准测试对比................................... 4图表 5： Mistral Large 2 代码基准能力测试............................................................. 5图表 6： Mistral Large 2 生成回答的平均长度对比..................................................5图表 7： 海外 AI 应用周度下载量（单位：次）........................................................6图表 8： 国内 AI 应用周度下载量（单位：次）........................................................7华福证券华福证券诚信专业发现价值3请务必阅读报告末页的声明行业定期报告 | 计算机1Llama3.1&Mistral 新模型发布，开源综合性能直逼闭源 SOTA7 月 24 日及 25 日，开源模型界迎来重磅更新，Meta 正式发布 Llama3.1 系列模型，最大参数量达 4050 亿；Mistral 紧随其后发布 Mistral Large 2，代码生成、数学和推理等能力显著增强，模型参数量仅为 1230 亿，不及 Llama3.1 的 1/3。两者的综合性能均能和 gpt 4o 以及 claude 3.5 sonnet 对齐，开源模型和闭源 SOTA 之间的差距正加速缩小。1.1Llama3.1 系列模型表现出色综合能力上，llama3.1 405B 模型与 gpt 4o 和 claude 3.5 sonnet 相当，部分benchmark 已实现超越。8B 和 70B 小型模型在与相似参数量的模型中优势明显。上下文长度上，此次系列模型将上下文长度扩展到 128K，达到主流模型水平，并增加对八种语言的支持。图表 1：Llama3.1 405B 基准测试结果图表 2：Llama3.1 8B&70B 基准测试结果来源：机器之心，华福证券研究所来源：机器之心，华福证券研究所模型训练上，Meta 使用超 15 万亿个 token 进行训练。为了实现高效的训练，Meta优化了整个训练堆栈，并使用超