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，Agent加速场景落地

　　模型能力继续提升，产业竞争重心加速转向效率与分层。海外GPT-6Astra、Claude、Gemini等模型持续提升复杂推理、Coding、ComputerUse及长程Agent能力，头部厂商同时加快将前沿能力向中端及轻量模型下沉，模型体系逐步形成“旗舰模型定义能力上限、中端模型承接复杂任务、轻量模型覆盖高频调用”的分层结构。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DeepSeek、Qwen、GLM、MiMo等同样加速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。模型产业正在从单纯提升能力上限，进入能力、成本、速度和任务效率并重的新阶段。。

　　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。OpenRouter2026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。OpenAI平台份额从7月的6.0%回升至9月的13.9%，但9月Luna已经占OpenAI调用量约76.3%，Astra仅占约5.4%，Astra更多承担能力定标和复杂任务，而真正承接规模化Token的仍是低成本模型。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%，DeepSeekV4系列、GLM-5.3-Flash等成为主要调用来源。由此来看，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；随着Agent、Coding及复杂工作流增加单任务调用链长度，Token需求、调用频次和任务复杂度有望共同推动行业增长。

　　应用端开始从“生成内容”进入“执行任务”，Consumer/CommerceAgent率先打通消费场景。Consumer侧以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；其上线后的下载量和DAU快速增长，初步验证了ConsumerAgent的用户需求。更重要的是，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。而SponsoredAgents、MastercardAgentConnect等基础设施的出现，进一步说明AgenticCommerce正在从单一产品探索演进为产业链：AI未来不仅影响用户购买决策，还可能直接参与订单和支付完成，商业模式有望从订阅扩展至广告、交易导流、支付和商业服务。

　　WorkAgent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。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。从腾讯既有企业生态来看：微信提供入口和身份体系，腾讯文档、会议、邮箱、乐享及知识库提供企业上下文和数据资产，WorkBuddy与ManagedAgents负责执行，腾讯云进一步提供模型、Runtime、算力和安全治理，从而形成“企业入口—数据权限—Agent执行—云基础设施”的完整体系。我们认为，具备用户/企业入口、私有数据、任务执行能力以及商业化闭环能力的平台更有可能将模型能力转化为订阅收入、Agent调用、交易服务和云资源收入；与此同时，Agent渗透带来的推理负载扩张，也有望继续推动模型服务、推理算力及相关基础设施需求增长。

　　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；