大模型竞争转向效率与分层，Agent应用加速落地——海内外大模型及Consumer/Work Agent产业跟踪

核心要点

• 模型效率提升推动调用扩张，Agent加速场景落地
  • 模型能力持续提升，产业竞争重心加速转向效率与分层。
  • 单位智能成本下降正在释放真实调用需求，高性价比模型成为Token增长的主要推动力。
  • 应用端开始从“生成内容”进入“执行任务”，Consumer / Commerce Agent率先打通消费场景。
  • Work Agent开始进入企业真实工作流，企业入口、数据和执行能力成为核心竞争要素。

海内外大模型：能力继续提升，效率与分层成为竞争主线

• 海外前沿模型密集迭代，Agent能力与运行效率同步提升
  • 海外头部模型厂商进入新一轮密集发布周期，前沿能力继续提升。
  • 竞争的核心变化是Agent能力与运行效率同步提升。
• GPT-6 Astra：复杂任务能力与Token效率同步提升
  • GPT-6 Astra进一步抬升复杂任务能力上限。
  • Token效率成为Astra本轮升级的重要特征。
• 模型体系加速分层，中端及轻量模型成为规模化调用的重要载体
  • 头部厂商正在加快将前沿能力向更低成本模型下沉。
  • 模型产品体系正在形成清晰分层。
• Jev：专用决策模型补充LLM，Agent计算架构开始功能分工
  • Jev将高频决策任务从通用LLM中进一步拆分。
  • Jev体现出Agent计算架构由“单一大模型”向功能分层演进。
• 国产模型加速Flash化，低激活参数与低推理成本成为竞争重点
  • 国产模型近期最明显的变化是Flash化及推理效率持续优化。
  • 旗舰能力与Flash产品同步推进。
• 国产模型竞争延伸至“模型—框架—算力”协同，推理经济性成为核心指标
  • 国产模型竞争正在由模型本身向整个推理体系延伸。
  • 产业竞争由“能否运行”进一步进入“能否低成本规模化运行”的阶段。
• 模型竞争进入“能力、成本与调用效率”综合比拼阶段
  • 海内外模型能力仍在持续提升，但竞争维度已经明显扩展。
  • 模型产品和计算架构同时走向分层。

单位智能成本下降释放真实调用需求

• OpenRouter调用规模持续加速，9月日均Token较年初提升近18倍
  • OpenRouter模型调用量在2026年进一步加速。
  • 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%，OpenAI份额连续两月回升
  • OpenRouter调用结构继续向国产模型迁移。
  • OpenAI份额自8月以来明显修复。
• Luna驱动OpenAI份额回升，Astra主要承担前沿能力定标
  • OpenAI近期Token增长主要由Luna系列承接。
  • Astra主要承担前沿能力和复杂任务定位。
• 国产模型份额维持60%+，调用增长由单点驱动转向多厂商共同放量
  • 国产模型已成为OpenRouter最主要的调用来源。
  • 内部结构由单一模型驱动向多厂商共同增长演变。
• 国产调用加速向Flash集中，9月Flash占比升至52.4%
  • 国产模型调用增量正在加速向Flash模型集中。
  • 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
  • OpenRouter数据验证了模型分层和效率竞争已经进入真实调用环节。
  • 模型产业的核心指标正在由Benchmark扩展至真实使用效率。

应用：Agent进入任务执行阶段，Consumer / Commerce与Work两条路径加速落地

• AI应用正在由“生成答案”向“执行任务”升级
  • 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：Consumer Agent开始验证大众用户需求
  • Muse将消费级AI交互由“提问”升级为“交付任务”。
  • 用户增长初步验证Consumer Agent的大众需求。
• Muse打通Meta入口、外部服务与支付链路，商业化路径逐步清晰
  • Meta既有消费入口显著降低Muse的用户触达成本。
  • 外部服务与支付体系正在补齐从需求产生到交易完成的链路。
• WorkBuddy：从办公助手升级为任务执行型Work Agent
  • WorkBuddy已经由内容生成工具升级为任务执行平台。
  • 与企业数据和工作流的连接是Work Agent的关键能力。
• 腾讯企业生态强化WorkBuddy闭环能力，商业模式向Agent调用与云资源延伸
  • 腾讯既有企业服务体系为WorkBuddy提供入口、数据及权限基础。
  • Agent执行层与腾讯云进一步形成商业化协同。

投资观点

• 模型效率提升推动调用扩张，Agent打开应用与推理空间。
• 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。
• 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。