海外大模型龙头轮番抢占性能第一宝座，比拼整体性能和多模态交互。

大模型的宝座三次更迭：初代GPT-4o自我革命，持续刷新综合性能；二代谷歌Gemini更极限的上下文理解、更低延时；翘楚Claude3.5聚焦视觉和交互体验。

大模型高地争夺：多模态的理解和响应，原生多模态技术比拼。大模型的效果取决于多模态理解与生成，毫秒级响应，更先进的视觉与音频理解能力，智能感知语气与语态。端到端原生多模态技术、统一神经网络，是竞争的主要角力点。

大模型的比较维度升级：从模型到叠加终端，跨设备的使用效果体验。如谷歌推出AI Agent项目Astra模型，可以手机、眼睛镜头对准身边的物品，并向Project Astra提出一些疑问，它几乎能做到零延时地准确回答。

国内大模型逆袭之路：聚焦长文本，降价迭代提升竞争力。

先文后理：理科目前差距较大，聚焦长文本，国产大模型已有赶超GPT之势，如通义千问、KIMI、山海等。

长文本的三大难度：注意力机制计算复杂度、上下文记忆、最长文本约束难题。

商业上降价，加速迭代卷出未来。头部智谱/字节跳动/阿里/腾讯/百度/讯飞低价迭代，百川智能/月之暗面/零一万物等初创公司并未加入降价行列。从技术来看，降价的背后是训练&推理成本的下降。

投资建议：建议关注（1）国产大模型厂商：科大讯飞、商汤、云从科技、格林深瞳、拓尔思、昆仑万维、创业黑马等。（2）接入头部大模型的应用标的：金山办公、万兴科技、福昕软件、虹软科技、彩讯股份、焦点科技、润达医疗、金证股份、泛微网络、金蝶国际等，同时关注Kimi相关标的。

风险提示：海外大模型展现闭源趋势，国内大模型技术差距扩大；国内大模型在整体性能上未能达到商业使用的奇点；国内大模型在缺乏算力支持的情况下迭代速度放缓;国内大模型技术路线产生分歧,无法引领未来发展方向。

因篇幅限制，仅展示部分，更多重要内容、核心观点，请下载报告。