花旗：AI推理效率提升 前沿专有模型任务成本大降

（原标题：花旗：AI推理效率提升 前沿专有模型任务成本大降）

智通财经APP获悉，花旗发布研报称，最新前沿模型在性能及每项任务成本均见改善，突显模型效率与推理经济效益提升，或有助强化较高效率模型相对较低效率开源权重替代方案的较长期经济优势。该行指出，本周发布的顶级专有模型，将Artificial Analysis(AA)智能前沿提升9%，并较其前代模型将AA任务成本降低55%;前沿模型发布加速，继续重新扩大与开源模型的差距。

该行称，开源模型每项任务成本按周下跌35%至0.8美元，相对封闭模型的折让由40%扩大至60%;专有模型智能领先幅度由9分升至12分。缓存相关操作占任务成本比重升至61%，显示下一阶段推理效率或来自以更低边际成本提供更多上下文，有利供应商利润率，并令更多代理工作负载变得可行。美欧混合代币价格按周下跌25%，但Silicon Data代币支出指数上升3%，反映较低价位下的需求弹性。上周专有模型发布达20个，高于过去五周高位12个约67%。

该行又指，小米集团-W(01810)的MiMo-V2.6-Pro显示，通过agentic RL取得能力提升的成本已变得低廉：在既有基础模型上以约260万美元、为期六日的RL运行，便产出顶级开源权重模型，预期前沿实验室将日益在自身模型系列复制类似流程。消费端代理应用快速普及，Grok Bot于44日内录得93.5万次iOS下载，Muse于15日内突破200万次;惟算力限制及代币经济的零和现实，或令供应商在消费采用与更高价值企业及批发收入之间作出平衡。个人化、常开的自主代理或在短期推高CPU及网络需求，随着代理累积上下文、更个人化并承接更长任务，长远GPU需求亦可能上升。本周二(29日)OpenAI DevDay料提供更多有关个人化代理架构及其企业业务加速的资讯。