计算机专题报告：海内外大模型及Consumer/Work Agent产业跟踪-大模型竞争转向效率与分层，Agent应用加速落地

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容2026年09月29日大模型竞争转向效率与分层，Agent应用加速落地— — 海 内 外 大 模 型 及 C o n s u m e r / W o r k A g e n t 产 业 跟 踪行业研究 · 专题报告 传媒· 计算机投资评级：优于大市（维持）证券分析师：张衡证券分析师：熊莉021-60875160021-61761067zhangheng2@guosen.com.cnxiongli@guosen.com.cnS0980517060002S0980519030002证券研究报告 | 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容核心要点：模型效率提升推动调用扩张，Agent加速场景落地➢模型能力继续提升，产业竞争重心加速转向效率与分层。 海外GPT-6 Astra、Claude、Gemini等模型持续提升复杂推理、Coding、Computer Use及长程Agent能力，头部厂商同时加快将前沿能力向中端及轻量模型下沉，模型体系逐步形成“旗舰模型定义能力上限、中端模型承接复杂任务、轻量模型覆盖高频调用”的分层结构。Jev等专用决策模型进一步将Agent中的高频决策环节从通用LLM中拆分。国内DeepSeek、Qwen、GLM、MiMo等同样加速Flash化及工程效率优化，并向“模型—推理框架—国产算力”协同演进。模型产业正在从单纯提升能力上限，进入能力、成本、速度和任务效率并重的新阶段。。➢单位智能成本下降正在释放真实调用需求，高性价比模型成为Token增长的主要推动力。OpenRouter 2026年9月日均Token已达到18.19T，较年初提升近18倍；调用量增长并未集中于最强Frontier模型，而是明显向高性价比模型迁移。OpenAI平台份额从7月的6.0%回升至9月的13.9%，但9月Luna已经占OpenAI调用量约76.3%，Astra仅占约5.4%，Astra更多承担能力定标和复杂任务，而真正承接规模化Token的仍是低成本模型。国产模型的趋势更加显著，9月平台份额达到61.9%，其中Flash模型已占国产Token约52.4%，DeepSeek V4系列、GLM-5.3-Flash等成为主要调用来源。由此来看，模型价格下降并不一定导致大模型商业价值降低，反而可能通过降低单位成本持续释放需求；随着Agent、Coding及复杂工作流增加单任务调用链长度，Token需求、调用频次和任务复杂度有望共同推动行业增长。➢应用端开始从“生成内容”进入“执行任务”，Consumer / Commerce Agent率先打通消费场景。Consumer侧以Muse为代表，产品已经能够连接通信、内容、购物、旅行及支付服务，用户只需要提出目标，Agent即可完成任务规划并在后台持续执行；其上线后的下载量和DAU快速增长，初步验证了Consumer Agent的用户需求。更重要的是，Muse正在依托Meta自身的WhatsApp、Instagram、App及硬件入口，并连接Shopify、Walmart、Instacart、Expedia、Stripe、PayPal等外部生态，形成从流量入口—需求理解—商品与服务发现—任务执行—支付交易的闭环。而Sponsored Agents、Mastercard Agent Connect等基础设施的出现，进一步说明Agentic Commerce正在从单一产品探索演进为产业链：AI未来不仅影响用户购买决策，还可能直接参与订单和支付完成，商业模式有望从订阅扩展至广告、交易导流、支付和商业服务。➢Work Agent开始进入企业真实工作流，企业入口、数据和执行能力成为核心竞争要素。以WorkBuddy为例，AI已经从传统Copilot式的“提问—生成内容”升级为“提出目标—拆解任务—调用Skills/Connectors/MCP—多Agent执行—直接交付PPT、Excel、文档和数据结果”的完整工作流。从腾讯既有企业生态来看：微信提供入口和身份体系，腾讯文档、会议、邮箱、乐享及知识库提供企业上下文和数据资产，WorkBuddy与Managed Agents负责执行，腾讯云进一步提供模型、Runtime、算力和安全治理，从而形成“企业入口—数据权限—Agent执行—云基础设施”的完整体系。我们认为，具备用户/企业入口、私有数据、任务执行能力以及商业化闭环能力的平台更有可能将模型能力转化为订阅收入、Agent调用、交易服务和云资源收入；与此同时，Agent渗透带来的推理负载扩张，也有望继续推动模型服务、推理算力及相关基础设施需求增长。➢风险提示：模型能力提升及Agent渗透不及预期、推理成本下降速度不及预期、应用用户留存及商业化低于预期、行业竞争加剧及数据安全与监管政策变化；请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容1.海内外大模型：能力继续提升，效率与分层成为竞争主线请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容1.1 海外前沿模型密集迭代，Agent能力与运行效率同步提升➢ 9月海外头部模型厂商进入新一轮密集发布周期，前沿能力继续提升。 OpenAI于9月3日发布GPT-6 Astra，重点提升复杂推理、软件工程、Computer Use及网络安全能力；Anthropic先后推出Fable 5.1/Mythos 5.1及Opus 5.5；Google六周内连续完成三次Flash模型迭代；SpaceXAI亦推出Grok 4.7。模型更新频率继续提升，复杂任务能力仍在快速演进。➢ 竞争的核心变化是Agent能力与运行效率同步提升。 Gemini 3.8 Flash重点强化长程Coding与Agent任务，Grok 4.7强化长任务执行及自我校验，Opus 5.5在多数任务接近Fable 5.1能力水平的同时，典型工作负载成本较Opus 5下降约40%。模型竞争已由单一Benchmark扩展至长任务能力、Token效率、运行成本及自主执行能力。资料来源：Anthropic Institute、OpenAI，国信证券经济研究所整理图：能力上限继续抬升，竞争焦点正从“更聪明”扩展至“更长任务、更低成本、更高Agent效率”请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容1.2 GPT-6 Astra：复杂任务能力与Token效率同步提升➢GPT-6 Astra进一步抬升复杂任务能力上限。 Astra的提升覆盖复杂推理、软件工程、Computer Use及专业任务等多个维度，OSWorld 2.0得分由GPT-5.6 Sol的65.7%升至72.6%，完成同类Computer Use任务所需时间缩短约47%；AutomationBench由18.1%提升至41.4%。模型能力正在由“回答复杂问题”进一步延伸至端到端执行复杂任务。➢Token效率成为Astra本轮升级的重要特征。 Artificial Analysis测试显示，Astra Intelligence Index与Claude Fable 5.1并列达到53，但达到同等智能水平的单任务成本约为Fable的40%；Coding Agent能力同样接近F