计算机专题报告：海内外大模型及Consumer/Work Agent产业跟踪-大模型竞争转向效率与分层，Agent应用加速落地

核心要点

• 模型效率提升推动调用扩张：海外GPT-6、Astra、Claude、Gemini等模型持续提升复杂推理、Coding、Computer Use及长程Agent能力，头部厂商加速将前沿能力向中端及轻量模型下沉，形成分层结构。Jev等专用决策模型进一步将Agent中的高频决策环节从通用LLM中拆分。国内模型同样加速Flash化及工程效率优化，并向“模型—推理框架—国产算力”协同演进。
• 单位智能成本下降释放真实调用需求：OpenRouter 2026年9月日均Token已达到18.19T，较年初提升近18倍；调用量增长并未集中于最强Frontier模型，而是明显向高性价比模型迁移。国产模型的趋势更加显著，9月平台份额达到61.9%，其中Flash模型已占国产Token约52.4%。模型价格下降并不一定导致大模型商业价值降低，反而可能通过降低单位成本持续释放需求。
• 应用端从“生成内容”进入“执行任务”：Consumer / Commerce Agent率先打通消费场景，以Muse为代表，产品已经能够连接通信、内容、购物、旅行及支付服务，用户只需要提出目标，Agent即可完成任务规划并在后台持续执行。Muse正在依托Meta自身的WhatsApp、Instagram、App及硬件入口，并连接Shopify、Walmart、Instacart、Expedia、Stripe、PayPal等外部生态，形成从流量入口—需求理解—商品与服务发现—任务执行—支付交易的闭环。
• Work Agent开始进入企业真实工作流：以WorkBuddy为例，AI已经从传统Copilot式的“提问—生成内容”升级为“提出目标—拆解任务—调用Skills/Connectors/MCP—多Agent执行—直接交付PPT、Excel、文档和数据结果”的完整工作流。腾讯既有企业生态为WorkBuddy提供入口、数据及权限基础，商业模式也由单一办公软件订阅进一步扩展至企业席位、Agent调用、云端Runtime、腾讯云资源及企业软件生态增量。

OpenRouter观察

• 调用规模快速扩张：OpenRouter 2026年9月日均Token较年初提升近18倍，Token增长同时来自调用频次提升和单任务负载增加。
• 国产模型份额升至61.9%：国产模型厂商份额由2026年1月的22.5%提升至9月的61.9%；OpenAI份额自8月以来明显修复，9月Token量达到50.6T，主要由Luna系列承接。
• 国产调用加速向Flash集中：9月Flash占比升至52.4%，DeepSeek及GLM Flash系列成为主要负载来源。
• 调用趋势：从“最强模型”转向“能力×成本×效率”的综合选择，大规模Token正在明显向能够以更低成本、更高速度完成任务的模型集中。

Agent应用

• 应用进入任务执行阶段：Consumer / Commerce Agent从信息问答进一步延伸至需求理解、任务执行及交易完成；Work Agent则由办公助手升级为能够连接企业数据、调用工具并直接交付工作成果的生产力平台。
• Muse验证大众用户需求：Muse能够连接邮件、日历、支付及购物等服务，通过Secure VM浏览网页并在后台持续执行订票、购物、填表、发送邮件等多步骤任务，用户增长初步验证Consumer Agent的大众需求。
• Muse打通商业化路径：Muse已接入Shopify、Walmart、Best Buy、Instacart等购物服务，并逐步连接Expedia、Notion、GitHub等旅行及工作场景，支付端接入Stripe Link、Shop Pay和PayPal，商业价值有望由订阅进一步延伸至交易导流、支付及商业服务。
• WorkBuddy升级为任务执行平台：WorkBuddy已支持腾讯文档、会议、乐享、TAPD、邮箱等连接器，并可读取企业微信中的文档、微盘文件、日程、待办、会议及智能纪要，产品核心由“回答工作问题”转向“理解目标—调用工具—执行任务—交付成果”。
• 腾讯企业生态强化WorkBuddy闭环能力：企业微信及WorkBuddy构成Agent入口，腾讯文档、会议、乐享知识库、网盘等沉淀企业内部数据和业务上下文，并由Agent直接读写和操作，商业模式也由单一办公软件订阅进一步扩展至企业席位、Agent调用、云端Runtime、腾讯云资源及企业软件生态增量。

投资观点

• 模型效率提升推动调用扩张：模型能力持续提升，效率下降正在成为产业扩张的重要驱动力，随着Token成本、单位任务成本及运行延迟持续下降，模型能力向更多应用和工作流渗透的门槛进一步降低。
• 单位智能成本下降转化为更大的真实调用需求：真实调用已经由单纯追求最强模型转向按任务匹配能力和成本，随着Agent、Coding及复杂工作流持续增加单任务调用链长度，Token需求、调用频次及任务复杂度有望共同增长，推理成为AI产业下一阶段的重要增量环节。
• Agent推动AI应用进入任务执行和商业闭环阶段：Consumer / Commerce Agent以Muse为代表，逐步打通用户入口、需求理解、任务执行及支付交易链路；Work Agent以WorkBuddy为代表，开始进入企业数据、权限和真实工作流，AI由“给出答案”升级为“完成任务”，应用价值也由使用时长进一步延伸至交易规模、生产效率及企业IT支出。

投资建议

• 重点关注具备入口、数据、执行能力及商业化闭环的AI应用平台，以及受益于Token需求增长的推理基础设施。
• 应用侧，拥有既有用户流量、企业数据、支付或云生态的平台更容易将Agent能力转化为订阅、交易导流、Agent调用及云资源收入；推理侧，随着调用向高性价比模型、Flash架构及Agent工作负载迁移，模型服务、推理算力及相关基础设施有望持续受益于Token需求扩张。

风险提示

• 模型能力提升及Agent渗透不及预期、推理成本下降速度不及预期、应用用户留存及商业化低于预期、行业竞争加剧及数据安全与监管政策变化等。