報告日期:報告日期:2025年4月3日——人工智能行業專題研究投資要點全球首款通用性AIAgent——Ma中國創業公司Monica于2025年3月6日發布全球第一款通用型AIAgent——Manus，其在GAIA的基準測試中取得了新的SOTA表現,超人工智能指數與滬深300指數走勢對比大模型推動各行業AI應用滲透》型，AI行業持續高速發展》5.《人工智能專題研究系列五：商采購、財務報告分析、專業數據整理、教育內容創建等。該產品體現國內DeepSeek算法創新催動AI平權從而實現高效的推理能力優化，以及節約大量的算力成本。該方法在后續產推理類任務上的表現水平大幅提高，在數學、代碼類相關評測集上取得了超據條件下顯著地提升模型推理能力，AI產業鏈價值鏈分配或向中小廠商傾AI技術發展不及預期；AI應用滲透不及預期；競爭格局請閱讀最后評級說明和重要聲明2 3 3 5 6 6 6 圖1：Manus初始運行界面 3圖2：Manus執行結果界面 3圖3：ManusGAIA基準測試 3圖4：Manus系統運行情況 4圖5：Manus涵蓋的應用場景 5圖6：Operator運行界面 5圖7:Operator應用場景 5圖8：AI模型的訓練方法 7圖9：SFT微調示例 7圖10：RLHF微調示例 7圖11：DeepSeek-R1-Zero在訓練過程中出現跳躍點 9圖12：DeepSeek-R1-Zero在AIME的表現 9圖13：DeepSeek-V3-0324相對于其他模型的表現 10表1：Manus與Operator性能對比 6表2：不同訓練路徑對比 8表3：DeepSeek-R1-Zero算力節省原因 8表4：萬得一致盈利預測 113一、國內創業公司發布全球首款通用型AIAgent需要深入的市場調研、繁瑣的文件批量處理、個性化的旅行規劃還是專業的數據分析，僅提供建議或答案。”資料來源：Manus官網，源達信息證券研究所的基準測試中，在所有三個難度級別上都取得了新的SOTA（state4意數量的工具，并訪問一般世界。的頁面或整體進度。由于Manus是在云中異步工作的，一方面用戶可以同時運行多個的實時交互。教育內容創建（為中學教師創建視頻演示材料）5雜任務的處理效率，并通過并行計算縮短響應時間。為可執行的步驟，再調用合適的工具。資料來源：OpenAI官網，源達信息證券研究所資料來源：OpenAI官網，源達信息證券研究所6在性能測試中，Manus與Operator均可以構建出虛擬環境和資源進行CUA一些列動作Manus能夠在云端獨立完成任務，無需人工干預，直接交付完整的任僅僅局限于單一任務，而是能夠跨領域、跨任務地提供解決方案。技術架構是否能創建云上虛擬機是是是否支持瀏覽器外的操作是否推理能力強強展開緊密協作，致力于為中國用戶打造更具創造力的通用智能體產品，Manus產品使用了不同的基于阿里千問大模型（Qwen）的微調模型。二、Deepseek通過算法優化實現AI平權78規則化獎勵設計具體包括：很簡單：例如，在具有確定性結果的數學問題中，模型需要以指定格式（如<answer>和標簽為思考的開閉過程）之間。沒這么做就扣分，做了就加分。時間更短，其次是省去了SFT和復雜的獎懲模型，從而降低計算資源消耗。方法獎勵來源數據需求傳統RLHF傳統RLHF大量人工標注監督微調SFT標注輸入-輸出對高質量標注 R1-Zero規則（答案/格式校驗）無人工標注資料來源：DeepSeek,源達信息證券研究所環節傳統RLHFD獎勵計算獎勵計算RL算法單步策略梯度（如REINFORCE）數據需求調試成本需調參RM和PPO超參數規則邏輯透明，調試簡單減少實驗迭代次數資料來源：DeepSeek,源達信息證券研究所究論文，大模型在訓練學習的過程中，響應長度會出現突然的顯著增躍點"可能暗示模型推理解題策略的質變，即模型推理能力的顯著提升。如下圖所示：9根據官方公眾號描述，DeepSeek-V3-0324與之前的DeepSeek-V3使用同樣的base綜上，DeepSeek-R1版本模型的算法創新使得模型在極少標注數據條件下顯著型推理能力，在數學、代碼、自然語言推理等任務上性能對齊海外模型。過往大模型遵循三、投資建議），四、風險提示 看好：行業指數相對于滬深30 中性：行業指數相對于滬 看淡：行業指數相對于滬深300指數表現－10%以下 增持：相對于滬深300指數 減持：相對于滬深300指數表現－10室作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格并注冊為證券分析師，以勤勉的職業態度，獨立河北源達