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《大行》花旗：AI推理效率提升 前沿專有模型任務成本大降
2026/09/28 12:52
花旗發表研究報告指，最新前沿模型在性能及每項任務成本均見改善，突顯模型效率與推理經濟效益提升，或有助強化較高效率模型相對較低效率開源權重替代方案的較長期經濟優勢。該行指出，本周發布的頂級專有模型，將Artificial Analysis(AA)智能前沿提升9%，並較其前代模型將AA任務成本降低55%；前沿模型發布加速，繼續重新擴大與開源模型的差距。

該行稱，開源模型每項任務成本按周下跌35%至0.8美元，相對封閉模型的折讓由40%擴大至60%；專有模型智能領先幅度由9分升至12分。緩存相關操作佔任務成本比重升至61%，顯示下一階段推理效率或來自以更低邊際成本提供更多上下文，有利供應商利潤率，並令更多代理工作負載變得可行。美歐混合代幣價格按周下跌25%，但Silicon Data代幣支出指數上升3%，反映較低價位下的需求彈性。上周專有模型發布達20個，高於過去五周高位12個約67%。

該行又指，小米-W(01810.HK)的MiMo-V2.6-Pro顯示，透過agentic RL取得能力提升的成本已變得低廉：在既有基礎模型上以約260萬美元、為期六日的RL運行，便產出頂級開源權重模型，預期前沿實驗室將日益在自身模型系列複製類似流程。消費端代理應用快速普及，Grok Bot於44日內錄得93.5萬次iOS下載，Muse於15日內突破200萬次；惟算力限制及代幣經濟的零和現實，或令供應商在消費採用與更高價值企業及批發收入之間作出平衡。個人化、常開的自主代理或在短期推高CPU及網絡需求，隨着代理累積上下文、更個人化並承接更長任務，長遠GPU需求亦可能上升。本周二(29日)OpenAI DevDay料提供更多有關個人化代理架構及其企業業務加速的資訊。(da/ad)~

阿思達克財經新聞
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