智谱港股公司首次覆盖报告：国产大模型领先者GLM

目 录1、智谱：国产大模型领先者，GLM-5带动商业范式转型 5、公司概况：国产大模型领先企业，API业务有望迎来指数级增长 5、发展历程：智谱潜心研发GLM大模型，前瞻性布局AICoding 7、产品体系：以GLM模型为基础，研发大量衍生模型 8、团队背景：专业人才管理，兼顾技术与商业 9、IPO融资用途：扩大商业规模，加强通用大模型研发力度 2、行业分析：AICoding增长确定性强，国产大模型跻身行业第一梯队 12、市场：AICoding已成为当前大模型确定性较强的重要突破方向 12、市场格局：AICoding领域独立厂商亦有发展潜力，各厂商技术上体现出差异化打法 16、从Anthropic视角出发：探查AICoding标杆企业的发展脉络 193、公司分析：构建完善AI生态圈，GLM系列行业领先 24、商业生态：构建全栈AI能力矩阵，持续深入芯片、终端、场景等方面的优化 24、GLM系列：发展推理与代码能力，缩小与行业顶尖模型差距 25、GLM-4.7：综合表现突出，在AICoding层面进阶明显 25、GLM-5：产品能力对标ClaudeOpus4.6，成为国产顶尖模型代表产品 27、GLM-5.1：长程任务明显突破，核心编程基准测试中超越ClaudeOpus4.6 29、展望：token消费量价齐升，智谱打开生态赋能 304、财务分析：成本结构有望转型，三费持续优化 315、盈利预测及投资建议： 346、风险提示 36附：财务预测摘要 37图表目录图1：2025年智谱本地化部署业务占比74% 5图2：智谱开放平台及API业务增长快速 5图3：2022年-2025年营业收入增长强势（单位：百万元） 6图4：智谱经调整亏损率稳步下降（单位：百万元） 6图5：云端部署发展强劲，客户数量快速上涨（单位：个） 6图6：token消耗量在2025年中期快速拉升（单位：亿） 6图7：智谱虽然刚成立7年，但已具备成熟的AI大语言模型开发经验，在国内AI模型中排名第二 7图8：智谱智谱模型迭代快速，多类模型方向均有布局 8图9：以GLM模型为基础，布局多模态产品矩阵 9图10：控股结构稳定、核心团队构成一致行动人 10图预计2030年中国大模型市场规模亿元 12图12：预计2030年中国企业级大模型市场规模904亿元 12图13：AI编程市场规模预计会在5年内增长200% 13图14：未来AI编程模型市场核心增长点在亚太地区 13图15：2025年AI编程市场份额Claude最多 14图16：2025年大模型API调用Claude反超OpenAI 14图17：2026年在软件工程任务上，已有模型能在半小时内达到专业程序员80%的水平 14图18：AnthropicARR增长依旧陡峭（单位：亿美元） 15图19：Anthropic的ARR几乎维持每年10倍的增长（图中数据为当年ARR/上一年度ARR的倍数） 15图20：OpenRouter平台上token调用量自2026年2月以来有了明显抬升 16图21：OpenClaw平台上GLM5Turbo的token消耗量排名第二 18图22：ClaudeOpus4.5是首个准确率突破80%的模型 21图23：智谱一站式MaaS平台最大程度推动模型的商业化 24图24：智谱拥有广泛的合作生态 25图25：GLM-4.7各项测试均已达到行业顶尖水平 26图26：GLM-4.7相较GLM-4.6在稳定性与可交付性上均有明显提升 26图27：排行榜GLM-4.7位列开源第一、国产第一 26图28：截至2026年1月KiloCode各模型token使用量排名，智谱GLM4.7排名第三 27图29：截至2026年1月RooCode各模型token使用量排名，智谱GLM4.7排名第四 27图30：SWE-bench测试中GLM表现较佳 28图31：HLE测试中GLM表现最好 28图32：BrowseComp测试中GLM表现最好 28图33：GLM每百万token输出成本低，性价比高（单位：美元） 29图34：GLM每秒token输出量尚可，处理速度较快 29图35：在衡量软件开发工程的SWE-benchPro评测中，GLM-5.1超过了ClaudeOpus4.6 29图36：在代码能力的综合表现上，智谱与、ClaudeOpus4.6处于同一梯队 29图37：在国产模型中，智谱GLM-5.1价格明显高于竞品（输入成本口径） 31图38：在国产模型中，智谱GLM-5.1价格明显高于竞品（输出成本口径） 31图39：MiniMax毛利率持续改善 32图40：智谱云端部署毛利率持续改善 32图41：MiniMax2025年前三季度营业成本以算力成本为主 32图42：智谱AI2025上半年营业成本以人员工资及算力成本为主 32图43：2025年智谱销售费用率低于MiniMax 33图44：2025年智谱管理费用率较为稳定 33图45：智谱与MiniMax研发费用率在33图46：智谱研发支出超越MiniMax（单位：百万元） 33图47：2025年智谱经营活动现金流净亏损有所收窄（单位：百万元） 34图48：2025年智谱投资活动现金流净流出有所加大（单位：百万元） 34图49：2025年智谱与MiniMax融资活动现金流净额有所下降（单位：百万元） 34图50：2025年智谱现金及现金等价物净增加额小于MiniMax（单位：百万元） 34表1：云端部署和本地化部署所针对的企业需求不同 5表2：企业高管背景兼顾技术及商业化 9表3：大模型开发计划（单位：百万港元） 表4：扩大商业规模计划（单位：百万港元） 表5：以2024年基于模型的收入计，公司排名第2，市场份额6.6% 17表6：智谱GLM模型预训练数据最多，知识储备量超过其他国产模型 17表7：国产大模型更新频次快，相继推出OpenClaw框架下的AI集成平台 18表8：智谱MaaS平台具备多模态模型 19表9：Claude产品及组件协议种类丰富 19表10：Claude4.5Opus是前沿模型中唯一采用RLAIF自主学习的模型 20表RLAIF较RLHF具备更强的逻辑一致性与更低的AI幻觉 20表12：Claude热门MCP服务器帮助Claude打开新功能开发空间 22表13：谷歌MCP应用侧重于网页信息搜集 22表14：编程领域Claude更适合资深开发者，可自行修复代码 23表15：办公领域Claude通过ComputerUse功能可直接操作本地文件 23表16：Claude更新方向逐渐从功能更新转为性能更新 24表17：GLM-5大幅提高总参数量 27表18：智谱开启了本轮模型及算力涨价节奏 30表19：智谱盈利预测 35表20：智谱与可比标的估值对比 361、智谱：国产大模型领先者，GLM-5带动商业范式转型、公司概况：国产大模型领先企业，API业务有望迎来指数级增长202563080004500公司在2026年初发布APItoken的指数型增长曲线。图1：2025年智谱本地化部署务占比74% 图智谱开放平台及API业增长快速本地化部署 云端部

26%74%26%74%500

2025年收入（百万元） 同比增

350%300%250%200%150%100%50%0%公司年报 公司年报不同部署方案旨在满足企业对于成本、数据安全与业务实时性的差异化要求。云端部署解决方案为向企业客户提供大模型工具链、应用开发平台及模型服务（通APIIT对自身需求定制的AI云端部署 本地化部署表1：云端部署和本地化部署所针对的企业需求不同云端部署 本地化部署定价模式

订阅制╱按调用量计费

基于向客户提供的具体产品或服务典型客户类型 软件应用服务商、中小企业 大型企业可根据具体需求进行定核心特点 AI应用中中介化提供营销服务API

稳定性要求高的行业企业私有化部署大语言模应用案例招股说明书

模型能力

型以构建专有模型系统公司营业收入快速增长，利润端仍有亏损，但亏损率有所收窄。2022-2025年收入从6000万元增至7.24亿元，三年复合增速达129%，规模扩张势头强劲，商业化进程提速显著。但亏损规模同步扩大，2023-2025年经调整亏损率为499%/789%/439%，反映出AI大模型行业高研发投入的典型特征。不过亏损率已呈现边际改善趋势，随着规模效应释放与成本优化，未来盈利能力修复可期。图3：2022年-2025年营业收入增长强势（单位：百万元）图4：智谱经调整亏损率稳步下降（单位：百万元）0

2022 2023 2024 营业收入 YOY

160%140%120%100%80%60%40%20%0%

0

0%202220252022202520242023200%300%400%500%600%700%800%900%经调整净亏损净额 经调整净亏损率公司年报 公司年报2025H1的但自GLM-5发布以来，公司收费模式和商业逻辑已发生本质变化，从海外如Anthropictoken图5：云端部署发展强劲，客户数量快速上涨（单位：个）图6：token消耗量在2025年中期快速拉升（单位：亿600050004000200010000

2022年 2023年 2024年 2025年6

250200150100500

50000

2022 2023 2024 2025年6月云端部（个左轴） 本地化署（，左）本地客价（元，轴） 云客单（万，右）

token消耗量招股说明书 招股说明书、发展历程：智谱潜LAIoding201962020GLM（2021GLM-10B2022MindSporeGLM-130B布局编程，加强推理模型建设。2022年9月，智谱推出130亿参数的多语言代CodeGeeX238500HumanEval-X取得了47%~60%20254月推出GLM-Z1202512GLM-4.773.8%HLE42.8%的成。20264GLM-5.18小时图7：智谱虽然刚成立7年，但已具备成熟的AI大语言模型开发经验，在国内AI模型中排名第二招股说明书图8：智谱智谱模型迭代快速，多类模型方向均有布局招股说明书、产品体系：以GLM模型为基础，研发大量衍生模型智谱围绕语言大模型、多模态模型、自主智能体和代码模型四大核心产品构建竞争力：LM5.（8的全链路无人干预交付，彼时其SWE-BenchPro评测以58.4分刷新榜单（超越P5.4与CaudeOus46CaudeOpus4.6。GLM-4.5VGLM-RealtimeLM-（自主智能体代码模型图9：以GLM模型为基础，布局多模态产品矩阵招股说明书、团队背景：专业人才管理，兼顾技术与商业KEGGLM-130BChatGLM、、CodeGeex等智谱核心管理层团队兼具技术与商业经验。创始人刘德兵博士任董事长，主要负责本集团的战略规划、业务方向和整体管理；张鹏博士负责本集团的业务发展、研发以及日常运营及管理；李涓子博士负责为本集团的研发、战略及业务发展提供指导；唐杰博士作为公司首席科学家，负责模型开发工作。姓名 年龄 职位/头衔 背景表姓名 年龄 职位/头衔 背景刘德兵博士 49

事长

中国科学院计算技术研究所博士，本公司联合创始人、18艺（中国）科技有限公司北京研究所研究工程师和清华大学体管理。清华大学电子信息博士，现任公司联合创始人、执行董张鹏博士 46

联合创始人、执行董事、首席事、首席执行官兼总经理，于计算机科学领域拥有近20年的执行官兼总经理

经验，曾任职于清华大学。现主要负责本集团的业务发展、研发以及日常运营及管理。张笑涵女士 28岁 执行董事 清华大学数据科学与信息技术硕士，张女士于2021年姓名 年龄 职位姓名 年龄 职位/头衔 背景李涓子博士 61岁 联合创始人兼非执行董唐杰博士 48岁 联合创始人兼首席科学招股说明书

1020227标签业务及智谱清言的核心经理。清华大学计算机科学与技术博士后，本公司联合创始人兼非执行董事。李博士曾任清华大学终身教授清华大学人工智能研究院知识智能中心主任和清华大学计算机科学与技术系及西门子（中国）有限公司工业智能与物联网联合研究中心主任。现主要负责为本集团的研发、战略及业务发展提供指导。清华大学计算机科学教授，清华大学知识工程实验室（KEG）带头人，现任公司联合创始人和首席科学家。唐博WWW’23的总承包商、WWW’22的首席顾问，以IEEEOpenJGLM-130B、ChatGLM、CogView&CogVideo、CodeGeex等智谱早期模型。控股结构稳定、激励充分，核心团队构成一致行动人。创始人/+30%B3.66%图10：控股结构稳定、核心团队构成一致行动人招股说明书 ，日期截至2025年12月30日、IPO融资用途：扩大商业规模，加强通用大模型研发力度本次上市计划融资1.3亿港元（45.08亿港元强通用AI增强通用AI29.21AIAI项目 金额表3：大模型开发计划（单位：百万港元）项目 金额AI通用大模型 2504.0——预训练大模型 834.7——深度推理模型 834.7——AIagent 417.3——前沿新兴技术 417.3GLM 417.3——GLM框架 208.7——数据处理平台及高质量语料库 208.7总计 2921.4招股说明书12.522026项目 金额2026年的部署需求与合作网络构建展开。表4：扩大商业规模计划（单位：百万港元）项目 金额部署大模型 208.7——优化大模型 104.3——消费级硬件产品研发 104.3营销活动 208.7发展业务合作伙伴网络及战略投资 417.3其他 417.3总计 1251.9招股说明书2、行业分析：AICoding增长确定性强，国产大模型跻身行业第一梯队2.1、市场：AICoding已成为当前大模型确定性较强的重要突破方向中国AI2024532030亿元，2024203061.6%2024472030904213691亿元。图11：预计2030年中国大模型场规模亿元 图12：预计2030年中国企业级模型市场规模904亿元806040200

企业级 消费者

9080706050403020100

云端 本地化招股说明书 招股说明书全球AI代码工具市场规模增长强势，亚太地区或成AI高成长区域。根据MordorIntelligence数据，全球AI573.72030239.7%亚太地区凭借数字化转型加速、开发者规模扩张及政策扶持成为增长最快区域。图13：AI编程市场规模预计会在5年内增长200%MordorIntelligence图14：未来AI编程模型市场核心增长点在亚太地区MordorIntelligenceClaude模型反超OpenAI，AI根据Menlo数据，2025APIAnthropic以40OpnA（27与Goog（1AIAnthropic54%OpenAI21%及GoogleOpenAI的市场份额被明显压缩，显示出在企业级深度应用市场中，单纯的先发优势和品牌红利正逐渐让位于具体的场景落地能力与工具链生态，市场重心已加速向具备垂直深度解决方案能力的厂商倾斜。图15：2025年AI编程市场份额Claude最多 图16：2025年大模型API调用Claude反超OpenAIMenloMenloOpenClaw加速AgentAI大AICoding1Agent及token需求快速增长的底层逻辑：TheInformation报道，2026CodexMax与ClaudeOpus4.530程任务。这意味着AI终于突破了长链条逻辑的“断点”瓶颈，实现了从“对话框”向“Agent”图17：2026年在软件工程任务上，已有模型能在半小时内达到专业程序员80%的水平theInformation2AICoding龙头AnthropicARR已达3004AnthropicARR300OpenAI，AnthropicAICodingchatbot与多模态的OpenAI。图18：AnthropicARR增长依陡峭（单位：亿美） 图19：Anthropic的ARR几乎维持每年10倍的增（图中数据为当年ARR/上一年度ARR的倍数）502024年2024年1月2024年3月2024年5月2024年7月2024年9月2024年11月2025年1月年3月2025年5月2025年7月2025年9月2025年11月2026年1月2026年3月

OpenAI Anthropic

141210864202024 2025OpenAI Anthropic招股说明书 招股说明书3OpenClawtokenGM5、niaxM2.kik2.5（agenttokenOpenRouter数据，20262月以来，其token图20：OpenRouter平台上token调用量自2026年2月以来有了明显抬升OpenRouter、市场格局：AICoding体现出差异化打法2024年智谱收入排名位列中国模型厂商第独立提供商第在AI时代，小团队亦可做出高商业价值的产品，团队组织灵活度高，且更为聚焦AICoding20242026年主要独立提供商发布领先模型，我们认为以智谱为代表的独立提供商仍有较大发表5：以2024年基于模型的收入计，公司排名第2，市场份额6.6%排名公司名称类型收入（人民币亿元）市占率1公司A非独立4.49.4%2本公司独立3.16.6%3公司B非独立3.06.4%4公司C非独立2.96.1%5公司D非独立2.24.7%招股说明书AICoding从KimiK2.5744B1T。MiniMaxM2.7229B10B，适用于高频AgentGLM-5.1预训28.5TKimiK2.5表6：智谱GLM模型预训练数据最多，知识储备量超过其他国产模型GLM-5.1MiniMaxM2.7KimiK2.5总参数量744B229B1T激活参数量40B10B32B上下文窗口200K200K256K-1M预训练数据28.5T15T各公司官网OpenClawOpenClawOpenClaw占据先发优势，凭借首个基于OpenClawAIOpnCawOpenClawMCPskillClawOpenRouter49日，30日内GLM-5-TurboOpenRouterTOP10中时间 产品 功能表7：国产大模型更新频次快，相继推出OpenClaw框架下的AI集成平台时间 产品 功能2026/2/122026/3/102026/3/1

GLM-5 在代码逻辑密度和系统工程能力上对标ClaudeOpus4.5国内首个一键安装的本地版OpenClaw应用，预置了50多个热门Skills，并支持一键接入飞书AutoClaw等即时通讯工具GLM-5-Tur52026/4/2

boGLM-5V-Turbo

面向OpenClaw场景深度优化的基座模型，兼顾视觉理解与Coding能力，多模态工具链进一步扩展2026/4/7 GLM-5.1 ClaudeOpus4.62026/2/162026/2/2

MiniMaxM2.5

ntnt场景设计MaxClaw OpenClawAI助手6Music-2.5+ 解锁纯音乐创作能力2026/3/18

MiniMaxM2.7

开启模型的自我迭代新阶段各公司官网图21：OpenClaw平台上GLM5Turbo的token消耗量排名第二OpenRouter此外，除了AI表8：智谱MaaS平台具备多模态模型公司名称语言代码生成图像生成视频生成音频生成实时视频推理文本智能体智谱√√√√√√√ √ √公司A√√√√公司B√√√√√√公司C√√√√公司D√√√√公司E√√√√√√√招股说明书、从Anthropic视角出发：探查AICoding标杆企业的发展脉络Anthropic的核心模型Claude系列的是AICoding目前ClaudeClaudeCodeMCP、Computeruse、SubAgent等生态位 产品 简介表9：Claude产品及组件协议种类丰富生态位 产品 简介基础模型

ClaudeHaiku系列 速度最快、成本最低，性能已达一年前顶级模型水平ClaudeSonnet系列 目前最适合作为“Agent”运行的模型，综合实力最均衡专门解决复杂问题而设计，在生命科学、金融分析和高难度法律文档理解方面表现良ClaudeOpus系列写型

好ClaudeCode CLI，可跨文件直接编辑与运行代码ClaudeCowork 跨应用自动化办公，可在计算机本地运行ClaudeforHealthcare 自动整理患者记录、解释化验单、处理医保理赔申请ClaudeorieSienes持单细胞RNA测序数据质控（、撰写临床试验方案、进行生物信息学分析ClaudeforFinancial优化对复杂财报、招股书的分析能力，内置了蒙特卡罗模拟和风险建模的辅助工具ServicesClaudeforEducation

提供学术研究助手模板、自动生成教案工具，并设有专门的学术诚信过滤器，帮助教授识别AI生成的作业MCP Claude连接外部数据源可让开发者根据预先定义的Skill直接调用功能，而不是每次都精心编写复杂的提示组件协议

Skill词Computeruse 与计算机环境交互，提供截图功能和鼠标/键盘控制，用于自主桌面交互Hook AgentAI幻觉Commands CLI环境中直接执行的明确指令或快捷方式SubAgent 基于环境反馈的工具循环的大语言模型CLAUDE.md 位于项目根目录的、用于存储项目特定上下文和规范的记忆文件打包好的功能扩展模块，通常包含一组Commands,Agents,Hooks或MCPserversClaude官网相比ChatGPT和Gemini模型，Claude3RLAIF技术，Claude4.5Opus降低tokenAI大语言模产品 Claude4.5Opus ChatGPT5.2 Gemini3表10产品 Claude4.5Opus ChatGPT5.2 Gemini3上下文长度 200K 400K 1M多模态

擅长处理复杂文档、图表及UI界面交互

原生支持语音、视觉及3D间理解，内置Codex编程增强

支持超长视频理解、实时音频流处理及多种媒体交叉推理自主学习 RLAIF RLHF RLHF价格 高 较高 侧重于语义一致性与逻辑严核心逻辑密性

侧重于多步搜索与复杂推理 侧重于高维跨模态关联代表产品ClaudeCodeClaudeCoworkChatGPTCodex、Canvas谷歌云基本优势编程能力强”深度思考“模式发展优秀响应快、成本低各模型官网AICoTRLAIFAnthropic始人认为，快速扩展商业应用可能会牺牲安全性研究，他希望将安全性放在首位，AI”,AI,特性 RLHF RLAIF表11：RLAIF较RLHF具备更强的逻辑一致性与更低的AI特性 RLHF RLAIF反馈来源

人类通过对比模型输出的质量进行排序

模型根据设定的“宪法/准则”对输出进行评估核心机制 依赖人类的偏好和直觉 依赖逻辑一致性和预设的原则可扩展性一致性Claude官网

较低。受限于人类标注的速度、成本和疲劳度中等。不同标注员之间可能存在主观偏见或标准不一初始阶段的对齐，赋予模型基本的对话能力和人类价值观。

极高。AI反馈，速度极快。馈标准高度统一。大规模迭代、复杂逻辑对齐、减少幻觉及处理人类难以评判的任务ChatGPTGeminiSWE-bench专门用来测试AI模型像真正的软件工程师一样解决实际问题能力含解决方案代码和用于验证代码正确性的单元测试。该测试重在检查代码库中已有（PR）库访问权，解决编辑问题并且未在无意中破坏代码库中无关的部分。SWE-bench500SWE-bench4.5opus80.980%77.9分，Gemini3Pro76.2Claude4.5图22：ClaudeOpus4.5是首个准确率突破80%的模型82%81%80%79%78%77%76%75%74%73%ClaudeOpus4.5 GPT-5.1-Codex-Max Gemini3ProSWE-benchVerifiedSWE测试官网首先研发MCPAIClaudeClaudeMCPMCPtoken1、代码执行：Claude将MCP服务器呈现为代码API而非直接工具调用。此举可以将处理数据的过程保留在MCP服务器中，仅将结果输出回模型。代码tokenClaudetoken15200098.7%2、渐进披露：该优化得益于Claude出色的文件系统导航能力，避免每一次查找调用需要从文件一开始重新读取，大幅降低token消耗。3、技能组件：Skill组件包含可重复使用的指令、脚本和模型资源，旨在提高专业任务性能。这为专业方向应用缩小调用范围，减少token消耗。MCP服务器 功能表12：Claude热门MCP服务器帮助MCP服务器 功能Circleback 会议上下文的搜索和访问DayAI CRM记录bioRxiv bioRxivmedRxiv预印本数据ICD-10Codes ICD-10-CMICD-10-PCS代码集LunarCrush 将实时社交媒体数据添加到你的搜索中Claude官网ChatGPT和Gemini相继推出MCP协议。20251210日，GoogleGemini3MCP开发者模式提供MCPGoogle亦推出的全托管远程MCPClaudeMCPGoogleMCPAPIClaudeMCPGoogle或GoogleCloudMCP服务器 功能表13：谷歌MCP服务器 功能谷歌地图 提供关于地点、天气预报以及路线信息的最新信息BigQuery 原生解释模式并针对企业数据执行查谷歌计算引擎（GCE） 代理自主管理基础设施工作流使代理能够自主作或配备人工参与的护栏，诊断问题、谷歌KubernetesEngine（GKE）Google官网

修复故障并优化成本ClaudeCode202512月，ClaudeCode至2.0ubagt与Caude.d6年2CaudeAgentAI推出ChatGPT-5.3-Codex对标ClaudeCode，可以通过简单的提示词制作更符合意图的网站开发、代码编写等工作。Google未推出专业编程模型，其采用通用大模型通过专门训练和超大的上下文窗口确保能够跨文件执行并输入大型文件。产品 ClaudeCode ChatGPT-5.3-Codex Gemini3表14产品 ClaudeCode ChatGPT-5.3-Codex Gemini3上下文长度 200K 400K 1M核心交互模式

自动读写文件、运行测试、修复Bug

行内编辑、一键代码润色、实时对话

云端环境配置、多端同步预览、一键部署是 否 否操作企业级团队、Google生态开目标客户 资深开发者 独立开发者、产品经各模型官网

发者、全栈工程师ClaudeCowork2026112ClaudeAIOpenAIOperaterueGogeokspe为Goge自ooge产品 ClaudeCowork OpenAIOperater GoogleWorkspace表15产品 ClaudeCowork OpenAIOperater GoogleWorkspace产品定位 本地桌面智能体 网页执行智能体 嵌入式AI助手核心交互模式

批量理文件、转格式、从本地图片提数生成Excel

全网比价购物、订机票、填写繁琐的网页申请表

根据邮件内容自动写文档、根据文档自动生成PPT授权Google数据(邮件、云盘、所需授权 授权特定的本地文件夹权限 授权浏览器操作与账号登处理大量本地离线资料的知

日历)深度依赖Google协作套件的目标客户各模型官网

识工作者

网页操作需求较高的用户

企业团队Claude更新方向逐渐从功能更新转为性能更新。ClaudeOpus4.6在4.5的基础上扩大了上下文容量和输出能力，推理模式也由先前的预先分配思考深度与时间变成根据问题由AIAgentagentAI类别 ClaudeOpus4.5 ClaudeOpus类别 ClaudeOpus4.5 ClaudeOpus4.6核心定位 编程、办公任务优化 自主智能体、大规模上下文处理上下文容200K 1B量输出能力 64K 128K推理模式 手动预算 自适应分智能体协Subagent Agent作企业办公 Excel集成 Excel+PowerPoint深度集公司官网3、公司分析：构建完善AI生态圈，GLM系列行业领先AI面的优化智谱已构建“基座模型-智能体工具-行业方案”三层递进的全栈AI能力矩阵：底层以GLMAI图23：智谱一站式MaaS平台最大程度推动模型的商业化招股说明书底层算力支撑、中层模型赋能，构建合作伙伴新格局。合芯片与算力生态伙伴，通过软硬协同优化解决算力瓶颈，确保大模型训练与推理的稳定性，筑牢技术底座。在模型服务层（Ma，智谱作为核心引擎，通过开放API12,0004,500图24：智谱拥有广泛的合作生态智谱官网、GLM系列：发展推理与代码能力，缩小与行业顶尖模型差距、GLM-4.7AICodingGLM-4.7ClaudeSonnet4.5测试中实现了性能的显著进阶，同时在前端开发、后端开发及指令遵循等贴近真实业务的场景下，也完成了对前代模型的全面超越，核心任务达成质量与结果匹配度均得到明显优化。图25：GLM-4.7各项测试均到行业顶尖水平 图26：GLM-4.7相较GLM-4.6在稳定性与可交付上均有明显提升58.3%16.7%25.0%58.3%16.7%25.0%46.7%23.3%30.0%64.6%20.8%14.6%0%Frontend Backend InstructionWin Tie 智谱官网 智谱AI开放文档

followingGLM-4.7119GLM-4.7gpt5.2图27：WebDev排行榜GLM-4.7位列开源第一、国产第一WebDev官网GLM-4.7VSCodeKiloCode中，GLM-4.7月使用量排名第3；而在面向全栈开发团队的RooCode工具中，GLM-4.7KiloCodetoken使用量一度超过ClaudeGLM在编码领域的实力。具体来讲：技术路线：GLM-4.7采用“通用底座+垂直场景微调”技术路径，在保持通用对话能力的同时，针对编码场景优化了代码生成的精准性与上下文连贯性，其注意力机制在长链编码任务中兼具效率与准确性；市场定位：（综合定价仅为CaudeOpus45的.4速度，当前全球排名第四，国内排名第一，处于第一梯队；GLM-4.7GLM-4.63图28：截至2026年1月KiloCode各模型token使用量排名，智谱GLM4.7排名第三

图29：截至2026年1月RooCode各模型token使用量排名，智谱GLM4.7排名第四 OpenRouter OpenRouter、GLM-5：产品能力对标ClaudeOpus4.6GLM-5GLM-5相较于上一代GLM-4.7，35（3B4（4B28.5TGLM-5表17：GLM-5大幅提高总参数量GLM-5总参数量 744B激活参数量 40B上下文窗口 200K预训练数据 28.5TBigModelGLM-5HLE测试BrowseCompSWE-benchSWE-benchBrowseCompHLEHLEGLM-5SWE-bench测试和BrowseComp测试，GLM-5现差距不大，说明GLM-5在编码和信息搜集方面以及基本追平全球顶尖模型水平。图30：SWE-bench测中GLM表现较佳 图31：HLE测试中GLM表现最好82%80%78%76%74%72%

GLM-5 ChatGPT-5.2Gemini3ProClaudeOpus4.5SWE-brenchVerified

52%50%48%44%42%40%38%

GLM-5 ChatGPT-5.2Gemini3ProClaudeOpus4.5HLE各公司官网 各公司官网图32：BrowseComp测试中GLM表现最好0%

GLM-5 ChatGPT-5.2 Gemini3Pro ClaudeOpus4.5BrowseComp各公司官网AI68tokentoken3GLM-5Gemini3Pro和ClaudeOpus4.6图33：GLM每百万token（美元）

图34：GLM每秒token输出量尚可，处理速度较快302520151050GLM-5 ChatGPT-5.3Gemini3ProClaudeOpus4.6每百万token成本

806040200

GLM-5 ChatGPT-5.3Gemini3ProClaudeOpus4.6每秒token输出量各公司官网 各公司官网、GLM-5.1ClaudeOpus4.6智谱于206年4月8LM.通用对话向工程自治AICoding软件工程的生产力，而下一阶段对模型能力的衡量标准或将更重视长程任务，即“onHozonakGM5.（74B0B8准测试中超越ClaudeOpus4.6继续延续了GLM-5DSA1、异步强化学习（RL）设施：智谱构建了新型异步强化学习基础设施，将生成过程与训练过程解耦，赋予了模型“在执行中学习”的能力和更强的自主规划与自我纠错能力；2TI（oenoen-ouoknD流和元数据（而非最终文本，避免推理引擎的黑箱操作造成的误差积累action。图35：在衡量软件开发工程的SWE-benchPro评测中，GLM-5.1超过了ClaudeOpus4.6

图36：在代码能力的综合表现上，智谱与GPT-5.4、ClaudeOpus4.6处于同一梯队 智谱官方公众号 智谱官方公众号、展望：token消费量价齐升，智谱打开生态赋能2GLM-5，GLMCodingPlan30%GLM-5.1OpenRouter0（G5ubo上调8至13月起主tokentoken表18：智谱开启了本轮模型及算力涨价节奏时厂商间时厂商间模型/产品幅度备注202智谱GLMCodingPlan整体涨幅自30%起首次涨价，GLM-5发布当日2026/3/13202

腾讯-混元

HY2.0Instruct +463%（输入）/457%（输出

腾讯云上的GLM5MiniMax2.5Kimi2.5模型结束公测并正式计费6/3/162026/4/8202

智谱 GLM-5-Turbo +20% 一个月内第二次涨价智谱 GLM-5.1 +10%（API）/+8%~17%（较5-Turbo） 再度提价，价格对齐海外AI算力/CPFS存6/4/182026/4/182026/4/9

阿里云百度智能云腾讯云

储AI算力/存储AI算力/容器/EMR

算力卡涨5%~34%；CPFS涨30% 算力卡最高涨34%算力涨5%~30%；存储涨30% 百度跟进统一上调5% 腾讯云涨各公司官网、证券时报、新浪财经等充分受益。codingplantokentokenGLM-5AICoding领先水平，其GLM-5.1图37GLM-5.1（输入成本口径）

图38：在国产模型中，智谱GLM-5.1价格明显高于竞品（输出成本口径） AI芯片领域：202648日，智谱正式发布新一代旗舰模型GLM-5.1GLM-5.1级MOE绝对均衡，通过框架能力优化让专家均衡产出Token，同时结合AttentionHBM30%。410-APISUMIFS、XLOOKUPClaudeCowork电脑领域：2026122AMDAIPCAutoGLMAI手机领域：2024910MagicOS9.0AI助手YOYOYOYO出行：2026112AGIGLM60004、财务分析：成本结构有望转型，三费持续优化2025token率持续提升。作为对比，MiniMax因C端业务较为成熟，盈利率尽管也在改善，但仍相对偏低，未来二者的主要盈利水平或仍将展望B端，尤其是API业务。MiniMax2025MiniMax分业务毛利率、成本结构等数据我们采用的是招股说明书的数据。图39：MiniMax毛利率持续改善 图40：智谱云端部署毛利持改善100%0%

30%20%10%0%-10%-20%-30%AI原生产品（左轴） 开放平台等（左轴）综合毛利率（右轴）

0%

2022 2023 2024 2025本地化部署（左轴） 云端部署（左轴综合毛利率（右轴）

70%60%50%40%30%20%10%0%公司年报 公司年报MiniMax2025H139%API图41：MiniMax2025年前三季度营业成本以算力成本为主

图42：智谱AI2025上半年营业成本以人员工资及算力成本为主93%1%7%6%7%93%1%7%6%7%39%38%2%云计算服务成本平台佣金费员工成本 股份支付费

工资成本 计算服务费（算力开支）保修拨备 折旧及摊销技术服务及咨询费 税款及附加费公司年报 公司年报2023Minimax三MiniMax：率明显低于MiniMax，反映其B端模式下客户粘性较强、获客效率更高，成本压力更轻；MiniMax研发费用率均呈显著下行趋势，但研发费用的绝对值仍然保持较快增长节奏，且智谱的研发费用投入明显高于MiniMax，有望成为公司保持国产模型领先地位的重要支撑。图43：2025年智谱销售费用率于MiniMax 图44：2025年智谱管理费用率为稳定700%600%500%400%300%200%100%0%

2022 2023 2024 2025MiniMax 智谱

250%200%150%100%0%

2022 2023 2024 2025 MiniMax 智谱公司年报 公司年报图45：智谱与MiniMax研发费用率在逐步下降 图46：智谱研发支出超越MiniMax（单位：百万元）500%0%

2022 2023 2024 2025MiniMax 智谱

4000300010000

2022 2023 2024 2025MiniMax 智谱公司年报 公司年报 ，汇率USDCNY=7.0089经营性现金流仍有明显亏损，但这是大模型企业发展过程中所必须要经历的阶段。2023MinimaxAItoken图47：2025年智谱经营活动现金流净亏损有所收窄（单位：百万元）2022202022202325202420

图48：2025年智谱投资活动现金流净流出有所加大（单位：百万元）2022202320222023202420250Minimax经营活动现金流量净额智谱AI经营活动现金流量净额

Minimax投资活动现金流量净额智谱AI投资活动现金流量净额公司年报 ，汇率USDCNY=7.0089 公司年报 ，汇率USDCNY=7.0089图49：2025年智谱与MiniMax融资活动现金流净额有所下降（单位：百万元）60005000400030002000100002022 2023 2024 2025Minimax融资活动现金流量净额智谱AI融资活动现金流量净额

图50：2025年智谱现金及现金等价物净增加额小于MiniMax（单位：百万元）20001500100050002022 2023 2024 2025Minimax现金及现金等价物净增加额智谱AI现金及现金等价物净增加额公司年报 ，汇率USDCNY=7.0089 公司年报 ，汇率USDCNY=7.00895、盈利预测及投资建议：智谱收入预测：云端部署：自GLM-5APIagent2026GLM2026-2028智谱盈利预测：Anthropictoken2026GLM净利润：得益于云端部署收入快速放量带来的规模效应，营业费率自2026E2026表19：智谱盈利预测20222023202420252026E2027E2028E营业收入57.4124.5312.4724.32797.76961.615770.1yoy116.9%150.9%131.9%286.2%148.8%126.5%本地化部署54.8112.6263.9534.0907.71361.61770.1yoy105.4%134.4%102.3%70.0%50.0%30.0%占比95.5%-115.3%-1510.2%73.7%32.4%19.6%11.2%云端部署2.611.948.5190.41890.05600.014000.0yoy359.7%306.6%292.7%892.8%196.3%150.0%占比4.5%9.6%15.5%26.3%67.6%80.4%88.8%毛利率54.6%64.6%56.3%41.0%43.2%50.0%54.4%销售费用率26.4%81.3%124.0%54.0%15.4%6.8%3.3%管理费用率56.3%53.2%42.8%69.8%27.1%15.2%8.7%研发费用率147.0%424.7%702.7%439.1%170.5%95.9%59.3%净利润-143.7-788.0-2958.0-4718.2-4718.8-4702.3-2635.3净利率-250.22%-632.70%-946.82%-651.38%-168.67%-67.55%-16.71%智谱估值及投资建议：我们选取大模型标的tokenAI龙头PalantirPSMiniMax60倍PSG2026-2027PSG0.9/0.7倍，较可比企业有明显的性价比。我们看好公司核心大模型的领先能力，产品迭代token2026-202827.98/69.62/157.702026-2028年的PS219.7/88.3/39.0表20：智谱与可比标的估值对比公司市值营业收入（百万元）PSPSG（亿港元）20252026E 2027E2028E2026E2027E2028E2026E2027E2028EMiniMax2635792226171483151.554.50.2迅策733128515842275471040.027.90.1Palantir343644757233101971452747.533.70.6行业平均79.738.70.3智谱71117242798696215770219.788.339.02026529MiniMax营业收入单位为美元，Palantir市值和收入数据单位为美元。CHYHKD1.1569，USDHKD7.8355。6、风险提示市场需求低于预期:若市场对AI本地部署或云端部署的需求不