计算机行业周报：字节豆包1.8重磅发布！壁仞提交港股招股书！

请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 行业及产业 行业研究/行业点评 证券研究报告 计算机 2025 年 12 月 20 日 字节豆包 1.8 重磅发布！壁仞提交港股招股书！ 看好 ——计算机行业周报 20251215-20251219 相关研究 《 OpenAI GPT 5.2 发布！重磅中航信深度发布！——计算机行业周报 20251208-20251212》 2025/12/13 《计算机 2026 年策略！合合信息深度发布！——计算机行业周报 20251201-20251205》 2025/12/06 证券分析师 黄忠煌 A0230519110001 huangzh@swsresearch.com 洪依真 A0230519060003 hongyz@swsresearch.com 刘洋 A0230513050006 liuyang2@swsresearch.com 研究支持 崔航 A0230524080005 cuihang@swsresearch.com 徐平平 A0230525080002 xupp@swsresearch.com 曹峥 A0230525040002 caozheng@swsresearch.com 陈晴华 A0230525100001 chenqh@swsresearch.com 罗宇琦 A0230124070004 luoyq@swsresearch.com 联系人 王开元 A0230125030001 wangky@swsresearch.com 本期投资提示： ⚫ 字节正式发布豆包大模型 1.8，核心提升 Agent、多模态理解和上下文灵活管理能力。从测试集看，豆包在通用智能体能力、通用视觉问答、空间理解、文档图表理解、动作与感知、长视频理解几项能力皆达到行业 SOTA。 ⚫ 豆包 1.8 并非单纯追求模型参数、单项能力的提升，而是针对复杂任务解决能力和多模态交互的优化，能够完成包含多模态信息的复杂任务处理，通过更少的 tokens 消耗量实现长程任务的完成能力，最终实现端侧综合 Agent 助手的目标。阶梯式折扣成本策略具备高性价比，和当前主流模型相比处于性价比最高行列，日均调用量突破 50 万亿，领先于谷歌 Gemini 和 OpenAI GPT（OpenAI 仅公布了 API 口径，全生态未公布）。 ⚫ 壁仞科技提交港股招股书。公司 2019 年成立，聚焦自研 GPGPU 芯片及智能算力解决方案，已量产 BR106、BR110 、BR166 等产品。2022-2025H1 营收从 49.9 万元增至 5890 万元。2024 年，BR106 销量达到 9344 篇，2025 年公司在手订单超 12 亿元，下一代 BR20X 芯片预计 2026 年商业化。 ⚫ 当前阶段的 AI 中心从解决问题转向定义问题，税友股份正沿此主线推进，Q4 获得超预期进展，已经进入 PMF（Product Market Fit）。税友 AI 通过执行层、日常管理层、决策规划层 3 级产品矩阵赋能，实现流程自动化产品的落地、推出标准化高价值服务以及正在探索经营决策辅助。AI 推动下税友有望通过重构服务模式、推动行业标准化、打造产业平台几方面革新其财税服务链条的商业价值。 ⚫ 税友针对财税严肃场景优化核心 AI 技术：1）模型选型与成本控：不同场景灵活选择性价比最高模型以避免成本盲目增高；2）幻觉控制：构建内部质控平台分环节设置业务成功率指标以避免大模型长链条任务下的高幻觉问题；3）思考链技术应用：通过工程化优化任务拆分确保单次服务 token 数稳定。 ⚫ 重点推荐主线：1）数字经济领军；2）AIGC 应用；3）AIGC 算力；4）数据要素；5）信创弹性；6）港股核心；7）智联汽车；8）新型工业化；9）医疗信息化。详细标的请见正文。 ⚫ 风险提示：行业若激进扩人策略，可能影响盈利增长。外部因素影响供应链稳定性。 行业点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第2页 共13页 简单金融 成就梦想 1. 豆包 1.8：多模态 Agent 能力提升，规模效应体现 正式发布豆包大模型 1.8，核心为提升 Agent、多模态理解和上下文灵活管理能力。 从发布会测试集表现来看，豆包 1.8 在通用智能体能力、通用视觉问答、空间理解、文档图表理解、动作与感知、长视频理解几项能力上皆达到行业 SOTA。 表 1：智能体能力相关测评集表现 能力维度 测评集 GPT-5 High Claude-Sonnet-4.5 Gemini-3-Pro Doubao Seed-1.8 Doubao Seed-1.6-1015-high Qwen3-235b-a22b-thinking 数学 AIME-25 94.6 87.0 95.0 94.3 85.0 87.2 推理 GPQA-Diamond 85.7 83.4 91.9 83.8 79.0 79.8 复杂指令遵循 MultiChallenge 69.6 57.2 67.4 66.7 53.5 72.3 通用智能体 BrowseComp-en 54.9 24.1 37.8 67.6 16.7 / HLE（text-only） 41.7 32.0 45.8 40.9 17.4 19.2 智能体编程 TerminalBench2.0 35.2 42.8 54.2 45.6（v1） 36.5 20.3 资料来源：火山引擎 FORCE 大会，申万宏源研究 表 2：多模态理解能力相关测评集表现 能 力 维度 测评集 Claude-Sonnet-4.5 GPT-5.1 High Gemini-3-pro Doubao Seed-1.6-1015 Doubao Seed-1.8 Qwen3-VL 235B-A22B 多模态推理 MMMU-Pro 68.0 76.0 81.0 67.9 73.2 69.3 通用视觉问答 VLMsAreBiased 30.2 21.7 50.6 26.3 62.0 25.0 指向和计数 FSC-147(值越低越好） 22.0 28.0 12.1 24.9 13.6 26.6 空间理解 MMSIBench（circular） 17.2 22.3 25.4 20.4 25.8 18.8 文档与图表理解 CharXiv（RQ） 68.5 69.5 81.4 60.9 71.4 66.1 OmniDocBench1.5（值越低越好） 0.145 0.147 0.115 0.169 0.106 13.