华泰证券 混元3 解读如何看腾讯Meta后续的capex

00:00:00 的一些这个呃误区解读，以及我们怎么远期去看Meta这两个公司呢，其实都是我覆盖了核心标的。那我们先从腾讯开始来讲吧，就腾讯的当前，我们也先讲一下客户的反馈。就是一方面的话，其实整体这一次混元3出来之后呢，大家确实是看到有环比的一个改善的情况，在AI排位层面。但是因为中国其实目前是给so塔，比方说像质谱这种更高的一个估值情况，所以目前呢，如果考虑到腾讯的一个kex层面啊，可能对利润的影响，尤其是27年啊，有可能会是存在一个比较。 00:00:36 低的预期的状态，或者说可能存在一个卖方consensus需要一致预期下调这样的情况，所以最近来问询腾讯的客户呢，我们觉得还是看到相对比较犹豫不决，或者说想等preview，比方说这个这周五或者下周我们就开启preview了嘛。那还有这个业绩的时候可能会有一个比较浓重的观望的心态。 00:00:56 这边是我嗯，近期这个在各地路演的时候收到一个比较核心的反馈的情况，那preview的话我们到时候也会嗯周五就是周五下午开启，或者下周一开启之后的话，跟大家第一时间进行更新。嗯大家到时候直接看我的这个微信的更新段子就可以。 00:01:15 那这边其实嗯我们看到这个混元3这里啊，我们呃核心的一个结论说确实是小版本参数呢，昨天我们也做了将近有6个小时左右的一个测评，效果是比我们预期的要好的。就是小参数版本呢，目前做的比较好的主要是DeepSeek它的这个V4啊flash系列啊。相对小参数还有这个M2.7，但是嗯是在今年更久一点这样的模型的一个状态了。目前就是说小参数版本因为竞争不强，它确实成为了这个一线梯队。那如果跟大参数进行对比呢，实际上我们如果从AI办公的角度来看啊，它确实已经做得相对是比较好的一个状态了。 00:01:57 我们这次评分呢，其实基本上都是让这个嗯Claude opus啊抱歉Claude这个fiber5来做这 个测评的，给出了一个分数，所以相对也是比较公正，就去除了我们客观性啊，去除了我们主观性这样的一个考量。那AI办公确实我们看下来就是整体嗯，不管是搭一个简易的模型，或者说做一个简易的这个复盘的PPT标图来看的话，相对是可以做一些比较基础的金融性的工作的。嗯，当然整体上我们看下来呢，就距离GLM5.2呢，我们测评下来还是有比较大的差距的，这个5.1的话相对是比较接近的那。 00:02:37 5.1呢其实是GLM在今年2月份发布的，因为大模型现在这个比较卷的公司，差不多是两个月就可以进行一次隔代，所以整体来看呢，5.1跟5.2也算是一个比较大的代际性的升级了。这边我们看起来呢，主要是等混元，比方说下一个版本大一点的参数版本呢，大概率是在今年9月到10月会有比较大的一个更新，嗯，目前的版本是只有大概不到300billion这样的一个参数情况下，一个大版本应该是大几百billion这样的一个参数状态。我们到时候也可以再看一看，是不是有更好的一个呃AI排序方阵的一个提升。 00:03:13 那这边其实我们看下来目前啊，就如果说有短板的话，一个是我们测评下来就是说超长文档的解析，它是相对比较偏弱的。就是在腾讯这边的话，比方说嗯它只有大概200K的这样一个读取窗口，而其他家的话相对好一点的话有1million这样的一个状态了。那整体看下来的话，这边超长文档在大参数版本的话应该会是有比较好的一个更新的。 00:03:36 嗯，然后在相对就是说办公Agent层面呢，我们看下来嗯，基本上已经是比较接近GLM5.2，就是说嗯能够排到第一方阵在第二第三这样的一个打分情况下，其他相对弱一点的话，我们觉得主要是在AR coding层面。 00:03:52 嗯，我们当时也做了一个就是测评，就是说在一个呃大概我们的这个嗯编程项目中的话，埋下了有20个雷里头是有错误的，需要去进行这个挖掘，并且这个把错误解解决。嗯，我们现在先做下投屏吧，我们先看一下办公A这边儿，嗯那个我先结束一下共享。下那个呃，瑞杰，麻烦你把屏幕共享一下，给大家看一下我们这边测评出来的打分的结果。OK,我这边结束了，遇见你可以共享了。 00:04:29 对，就这边是呃，我们要求他对这个谷歌网易然后包括亚马逊进行一个呃复盘。当然最后我们收到一个结果，就是各家做的还是相对比较简单的一个复盘情况呢，能够标出高点和低点核心的心理原因，嗯，相对做的比较好的主要是GLM5.2和混元3。那我们可以往下再看一看，就是你把work body打开吧，就各家这个截图的情况，嗯，说实话就是相对做的比较简陋啊。 00:04:58 我们可以先看看GLM的情况，嗯。对这边是亚马逊，对于它这个呃高点和低点的时候非常简要的一些文字性的点评，当然这边我们是没有进行第二轮更改的，就是它直接出来这个结果效果还是相对不错的。嗯，后续的话其实我们也可以让文字就补全一点，比方说更加详细一点。 00:05:26 嗯，那个瑞杰麻烦你再切到这个是GM5.2，然后麻烦你再切到网易，就是我们那个呃混元三处的一个结果，对。火焰三刚开始出来的个结果呢，它其实只有标高低点。然后我们又加了一个人要求，就是让他在大概10分钟内左右的时间，重新补了一下网易为什么有这样的一个高低点出现，可能你的字儿得大一点。 00:05:50 对这边就大概是有一个呃整体比较简单的一个复盘的情况，我们觉得是符合一些基本性要求的，作为AI办公产品的一个雏形。当然这边我们想强调的是，就是说我们全部是用work bodydy的harness在跑的。就是我们所有的就是底层基座模型Agent这边底层的话，我们是有在换技础模型的，但整个harness我们是用的work bodydy,呃，因为workbuddy的话，其实如果我们用海外啊，整体目前来看的话相对情况会更好一点，它其实是可以接Claude Code的。如果没有海外版，嗯，我们再换一个吧，换一个相对跑得不太好的瑞姐。 00:06:33 这边是DeepSeek跑出来。对，这边有一些错误代码啊之类的，就是刚开始出来这样的一个情况，可能还是存在一些问题的，这边是网易的一个复盘情况。 00:07:01 然后这边是谷歌的一个整体情况，就在多模态层面的话，其实我们如果对比下来就AI办 公啊，嗯，确实就是DeepSeek和GLM的话，就是相对会在全模态层面嗯偏弱一些。整体上的话，就是啊全模态做的比较好的话是另外几家。嗯，这边我们觉得就是后续的话还是需要模型再进行一些更改，或者说在训练数据层面层面进行这个嗯进行一些这个追加投入的。 00:07:31 然后瑞杰麻烦你再给大家看一下我们编程的情况吧。编程这边主要是boxugs的一个嗯就是发现以及修复。那其实从boxs的层面啊就是一个ERP系统的这个修复服务。我们发现就是除了GLM2这个5.2之外的话，大家基本上都没有达到特别好的一个状态。5.2我们可以看它整体的这个命中数，在20个box里头是有这个做到将近16~18个左右的，效果是非常不错。其他几家啊就5.1啊，然后包括到混元3这边差不多在第二梯队基本没有太大一个差别，就也就差一到2个这样的一个情况。嗯，整体来说的话，因为混三是相对比较小参数的嘛， 00:08:13 跟它同级别的话是V4flash,两个就基本上是不分上下这样的一个情况， 00:08:18 然后在其他的一些测评中呢，呃，麻烦你关一下屏幕吧，瑞姐，我把其他的测评给大家看一下。奥运合作来多促一下便宜。 00:08:35 对在其他的测评中呢，就整体上我们看下来，呃这个数学维度的话，基本上几家都是相对没有大问题的，就证明题的话是可以做对的，只是逻辑思维方面的话，可能这个其他几家就像DeepSeek V4Pro和这个5.2的话，是相对比较领先这样的一个情况。对， 00:08:56 所以最后我们再总结下来，就是混元在小参数层面的话，确实就是比竞品嗯DeepSeek，然后包括早先一点的宽和这个M2.5的话会领先一些。然后在AI办公层面的话，那确实就是以小参数这个版本能够跑赢大参数，相对比较领先这样一个状态的话，我们觉得还是非常优异的一个情况的。因为其实AI办公我们也可以看到它跟AI编程的角度还有点不一样，就是它其实对于这个模型的一种逻辑性能力相对会偏弱一点，要求就底层的基木啊这一些，包括tokens的起量相对会偏弱一些，要求各个层面。但是就是说对全模态这种素质 性的要求呢会相。相对高一些， 00:09:36 整体来看的话，这是我们的一个嗯混元层面的一个核心结论。 00:09:40 我再给大家看一下，就个work buddy当前的一个状态吧。就我们也去了峰会，就是呃work bud这一次武汉峰会其实还有很多内容介绍的，我们也做了一些纪要。就私嗯一会儿的话，大家可以私信我就要一下这个嗯，武汉就是上周的那个work bud的这个峰会上的好几篇纪要情况，那嗯，当时也说了就是全端的呃work.Bud的这个月活用户呢已经达到了2000万这样一个状态，还是相对比较超我们预期的。 00:10:09 嗯，就整体上在闭门峰会上，我们觉得分享的一些内容还是比较有意思的。嗯，其实从我们当前的这个办公A证市场来看啊，我们也做了一个粗略的框算，就是全球市场呢，其实白领薪资呢，如果剔除了it就是这个层次的话，其实有将近23万亿美金左右。那如果是大概30%左右的paperwork是可以由AI替代的，然后再加上一个工种变迁成本的节。 00:10:36 降的话，嗯或者说效率的提升，那其实到30年，我们预估整个AI办公市场是可以达到两万亿到4万亿美元，这样一个成本资金，可以通过AI结降这样的一个趋势。那在国内的话，这个空间我们估计是大概两到4万亿人民币左右。如果看C端落地的场景呢，就中国白领人数呢差不多是在1.3亿左右。嗯，这个付费率早期如果放5%左右的话，实际上我们觉得5%~10%的话，我们觉得还是可以看到5~10亿左右的一个付费空间的。 00:11:09 那实际上就是说对于我们很多客户来说，可能他们担心就是说嗯办公Agent会不会早期做的相对比较轻亮。但其实从我们的角度来看的话，办公Agent它其实是一个重要的入口。 00:11:21 就比方说嗯，除了这个it互联网行业以外的话，我们很多消费领域或者说金融领域，它其实是有很多数据性这个需要进行分析的。比方说我们投缘的数据分析银行的反洗钱或者说消费，它每一个门店其实经理都希望对他这个数据进行一个分析，进行更加精细化的运营的管理，对吧？ 00:11:42 现在其实很不就是也很难这个做好，比方说成本端啊，或者说是嗯产品端设计这样的一个情况是需要看客户的实际需求的。那这种情况下的话，其实嗯，我们有很多比方说腾讯跟阿里云，他们有很多数据的客户沉淀在这个数据库里头。他如果能够运用办公Agent把里面的这个核心数据调动出来，进行比较好的每日的数据分析，而不是我需要用数据这个核心工程师或者data scientist.去调取这种比较复杂情况，只有高层才能看到的层面去做这种情况的话，其实我们看到会有一个比较好的， 00:12:16 就是未来更详细的一个数据订阅带来了这个延伸的场景。比方说，我不仅仅是办公C端的订阅，我更多是办公嗯这个数据的数据的这样的一个API I的分析的需求。 00:12:29 这个场景延伸下去，我们看到是有更好的一个变化的，包括就是说在通用就如果说要取代我们B端的一些工作层面啊。比方说现在相对比较呃dirty的一些work，像通用文档数据分析，包括这个呃中后台的部分工作，以及这个法务法规层面都可以做得比较好。 00:12:49 那包括就是说嗯OpenAI最近也发了一个paper叫the next era of knowledge work,它其实讲了一下知识工作者周度的这个任务渗透率，我们这边可以看下来，是有将近70%左右的一个情况是知识性产出结果的，然后包括像代码实现啊一些研究调研都是比较高。 00:13:09 可以AI去渗透的一个情况，那如果我们看海外就是怎么样wo