Agent

计算机行业专题研究报告:DeepSeek推动“算力平权”,关注端侧AI和Agent投资机会

DeepSeek 近期推出 V3/R1/Janus-Pro 等多款大模型,凭借卓越性能和创新技术,在行业内引发强烈反响,效果显著“出圈”。其中 V3 正式训练成本仅为 557.6 万美元,约为 GPT-4 预算的 1/20;R1 性能比肩 OpenAI o1,但API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元(缓存命中)/ 4 元(缓存未命中),每百万输出 tokens 16 元,远低于 OpenAI o1。我们认为 DeepSeek 的突破标志着国产大模型技术迈入全球领先行列,其低成本特性将带动 AI应用加速落地。

AI行业专题报告:Agent如何重构软件生态?

Agent是LLM的进阶。大语言模型适用于完成相对孤立、直接的任务,而AI Agents更适合完成连续的、复杂的场景和任务。未来有望过渡到Agent模式,由人类设定目标并提供资源,AI完成绝大部分工作。 Agent能力目前处于类似GPT3到ChatGPT阶段。以OSWorld为基准,人类专家水平benchmark为72.4%。2025年1月,Open AI Operator得分38.1%。 2025年后Agent能力上限提升明显,预计迎来爆发。目前底层agent角度,海外领先为GPT的Operator,国内字节开源UI-TARS、智谱AutoGLM等均有提升,预计2025年是agent爆发的一年。
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