核心观点
1）市场可能认为海外大模型迭代放缓，但我们认为2024年模型能力仍然快速迭代。包括OpenAI以外的其他模型能力追赶、Llama3等开源大模型发布、下半年OpenAI的新模型迭代等；
2）市场可能认为国产大模型能力与海外差距极大，无法支撑任何应用，我们认为kimi等表明国产文字大模型能力已经达到GPT4水平，期待后续推理、数学、多模态等能力的迭代。
3月18日，月之暗面宣布其AI产品kimi，在大模型长上下文窗口技术上取得新的突破，Kimi智能助手已支持200万字超长无损上下文，并于即日起开启产品内测。Kimichat是月之暗面推出的对话助手工具，于2023年10月10日发布，发布之初即定位长文本。
支持输入20万汉字，是目前国产大模型中支持的最长上下文输入长度，2024年2月，kimi迭代了网站、多问题搜索能力，可用性继续提升。
3月，上下文能力达到200万字。
多次迭代后伴随着Kimi用户活跃度提升，2月平均日活同比上升101.9%，3月前二周继续攀升。
更长的上下文能力意味着更多的实用场景。1）全文总结和生成：通过提问和文件上传等功能，能够迅速对众多文献和报告进行摘要提炼；2）联网搜索：能够搜索实时信息，迅速整合并给出详尽回答，同时提供信息来源，确保对话的丰富性和准确性；3）数据处理：把繁杂的数据整理成表格，以助于数据分析。除此以外Kimi还支持编写代码、用户交互、翻译等功能。
根据我们内部测评，国产大模型Kimi文字能力全面达到GPT-4水平。Kimi中英文生成能力已经接近GPT-4水平，尽管逻辑推理能力仍有差距，且主打文字生成、目前无多模态能力；Cluade3中英文生成、理解、推理，多模态图片理解能力均与GPT-4接近，效果好于Gemini，且实际使用中生成速度快于GPT-4和Gemini。
我们认为其在长文本单点能力上实现突破，精准定位办公人群。Kimi支持200万汉字的长文本输入，对比来看，GPT-4Turbo-128k的能力是约10万汉字，Claude3200k上下文是约16万汉字。因此，Kimi更适用于高效阅读、专业文件解读、资料查询、资料整理总结等方面。
1）专业论文要点归纳总结任务的表现和GPT4大致相同，响应迅速，约10秒可以读完论文并给出回答。回答内容简要，并能够根据文档回答追问。
专业论文要点归纳总结任务的表现和GPT4大致相同，响应迅速，约10秒可以读完论文并给出回答。回答内容简要，能够根据文档精准回复追问，体现了模型较好的逻辑推理能力。
2）资料整理总结方面kimi在会议纪要总结能力上具有优势，选取一场会议的录音转录文本（分成两份pdf）给到模型进行文本纠错和全文总结，kimi的纠错能力和总结能力强于GPT4，例如kimi能根据上下文将“贝尔BT这个T23，T五”这个乱码纠正为“BERT”,并告知可能指BERT模型，其全文总结结果也比GPT4结果更具可用性。
3）能够针对提问自动联网搜索总结回答，答案提供信息来源，更具可靠性。例如下图问kimi关于谷歌2024的最新新闻，基本涵盖了所有要点新闻，总结也到位。
总体来说，我们认为kimi的优势在语言理解、长文本处理、逻辑推理能力上，数学解题和多模态能力暂缺或稍弱。其长文本处理能力让论文总结、会议纪要变得更具可用性，加上联网搜索功能，对于需要查阅大量信息和处理会议纪要的办公人群有极大助力，未来办公类AI应用或将受益。
Kimi成功启示：我们认为团队成员能力、资金储备、时间可能是Kimi目前较为成功的原因。
1）月之暗面（Moonshot）由清华大学交叉信息学院杨植麟教授领衔，团队成员包括来自Google、Meta、Amazon等国际科技巨头的人才，在Gemini、盘古NLP、悟道等多个大模型研发中有参与；
2）公司成立后获红杉中国、真格基金等机构投资，最新一轮融资超10亿美元，投资方包括阿里、红杉中国、小红书、美团等，估值达25亿美金；
3）月之暗面成立于2023年3月，此时chatgpt的全面成功，使得业界大模型已基本确认Decoder-only+VQA的技术路线，有效避免了此前由于技术路线分歧造成的开发资源浪费。
截至目前，国内大模型的文字生成能力已经整体接近GPT-4Turbo。1月30日，上1海人工智能实验室发布了大模型开源开放评测体系司南（OpenCompass2.0），结果显示，不少国内厂商近期新发布的模型在多个能力维度上正在快速缩小与GPT-4Turbo的差距，包括智谱清言GLM-4、阿里巴巴Qwen-Max、百度文心一言4.0等。
但同时根据评测，复杂推理相关能力是大模型普遍面临的难题，国内大模型相比于GPT-4还存在差距。评测显示，推理、数学、代码、智能体是国内大模型的短板。GPT-4Turbo在涉及复杂推理的场景虽然亦有提升空间，但已明显领先于国内的商业模型和开源模型。这是大模型在金融、工业等要求可靠的场景落地需要的关键能力。
整体来看：
1）市场可能认为海外大模型迭代放缓，但我们认为2024年模型能力仍然快速迭代。包括OpenAI以外的其他模型能力追赶、Llama3等开源大模型发布、下半年OpenAI的新模型迭代等；
2）市场可能认为国产大模型能力与海外差距极大，无法支撑任何应用，我们认为kimi等表明国产文字大模型能力已经达到GPT4水平，期待后续推理、数学、多模态等能力的迭代。
本文作者：证券分析师 洪依真 A0230519060003 刘洋 A0230513050006 林起贤 A0230519060002，来源：申万宏源证券
