海外科技

2026年04月12日

投资评级：看好（维持）

行业走势图


数据来源：聚源

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模型迭代节奏仍然快速，Hermes Agent提供新的智能体思路

行业周报

初敏（分析师）

杨哲（分析师）

chumin@kysec.cn

yangzhe@kysec.cn

证书编号：S0790522080008

证书编号：S0790524100001

国内：模型迭代节奏仍然快速，智谱综合能力全面对标 Claude Opus 4.6

国内：模型迭代节奏仍然快速，智谱综合能力全面对标Claude Opus4.6从参数角度来看，GLM和Kimi都具备处理处理海量资料的能力，总参数量分别为744B和1T。MiniMax总参数量为229B，略有逊色，但凭借其10B的激活参数量，模型处理速度最快可达100TPS，适用于高频Agent操作。GLM-5预训练数据为28.5T，是KimiK2.5的近两倍，知识储备量大，相较而言更为适合大型企业或全栈工程师。从OpenClaw集成水平来看，MiniMax占据先发优势，凭借首个基于OpenClaw框架搭建的云端AI一举带动国内的“龙虾热”，为国产模型接入OpenClaw提供了良好的示范作用。智谱旗下的AutoClaw则是国内首个一键安装的本地版OpenClaw应用，通过其对MCP与skill等的整合优化，成为国产Claw的有利竞品。GLM-5.1作为国产模型中率先达到在复杂目标下的持续8小时执行、闭环优化与工程交付能力的一员，其综合能力已全面对齐Claude Opus4.6。

国际：Hermes Agent发布新版本，提供agent新思路

Hermes Agent是由Nous Research开发的免费自主人工智能框架，其核心概念是“自我演化的智能体”。其自我进化能力主要依托于持久记忆、自主生成skill和训练数据三部分。不同于OpenClaw采用静态skill文件由用户手写程序上传至社区供其他用户使用，Hermes Agent是由该agent根据用户使用习惯自主形成skill，具有高度个性化。并且，Hermes采用分层持久化记忆，通过跨会话交互逐步了解用户的风格、对错误的容忍度以及偏好的技术栈，构建个性化知识储备体系，减少调用过程中的时间损耗。但是Hermes并非对OpenClaw的完全替代，而是以“AI的AI”身份帮助用户进一步训练个性化的AI集成平台。

投资建议：

互联网：关注AI商业化落地节奏与OpenClaw生态带来的应用场景拓展，AI云服务需求与推理算力需求持续增长，国产大模型流量爆发带动商业化变现能力提升，重点推荐阿里巴巴-W，受益标的腾讯控股；

计算机：AI智能体产业进入快速增长期，OpenClaw生态持续完善带动软件侧需求快速释放，央国企IT支出回暖与AI国产化双轮驱动行业景气度上行，重点推荐浪潮数字企业，受益标的包括百融云、MiniMax、智谱。

是示：软件及产品推出不及预期，产能及供应链风险，监管政策变动，宏观经济增长放缓，地缘政治风险。


目 录

1、国内：全球模型迭代更新节奏仍然快速，智谱综合能力全面对标 Claude Opus 4.6 ...3

2、国际：Hermes Agent 发布新版本，OpenClaw 面临竞争考验...5

3、周度数据更新 ...7

4、投资建议 ...9

5、风险提示 ...10

图表目录

图 1: OpenClaw 平台上 GLM 5 Turbo 的 token 消耗量排名第二 ...4

图 2: Hermes Agent 的独特功能 ...6

图 3: OpenClaw 与 Hermes Agents 能力差异 ...6

图 4: 本周恒生指数（2026.04.06-2026.04.10）在全球主要市场中涨幅居中（单位：%） ...7

图 5: 本周（2026.04.06-2026.04.10）高股息率板块涨幅居前（%） ...8

图 6: 本周（2026.04.06-2026.04.10）恒生航运、地产、金融涨幅居前（%） ...8

图 7: 2026 年 3 月以来港股通当日买入成交净额有所波动（亿元） ...8

图 8: 恒生沪港通 AH 溢价指数或已触底 ...9

表 1: 中国国内大模型参数对比 ...3

表 2: 国产大模型近期更新汇总 ...3

表 3: Claude Opus 近期更新内容 ...5

表 4: 本周（2026.04.06-2026.04.10）港股通头部活跃个股资金流向互联网、电子等标的（仅计算前十大活跃个股明细）

...8


1、国内：模型迭代更新节奏仍然快速，智谱综合能力全面对

标 Claude Opus 4.6

三大模型区分明显，专攻不同领域。从参数角度来看，GLM和Kimi都具备处理处理海量资料的能力，总参数量分别为744B和1T。MiniMax总参数量为229B，略有逊色，但凭借其10B的激活参数量，模型处理速度最快可达100TPS，适用于高频 Agent操作。GLM-5预训练数据为28.5T，是KimiK2.5的近两倍，知识储备量大，相较而言更为适合大型企业或全栈工程师。

表1：中国国内大模型参数对比

GLM-5.1

MiniMax M2.7

Kimi K2.5

总参数量

744B

229B

1T

激活参数量

40B

10B

32B

上下文窗口

200K

200K

256K-1M

预训练数据

28.5T

15T

资料来源：各公司官网、开源证券研究所

国产大模型快速更新，多家模型接入OpenClaw。在GLM-5和MiniMaxM2.5相继推出后，这两家企业也同步更新了大量辅助性功能。以OpenClaw为例，国产大模型均走向集成式云端部署平台，利用OpenClaw的第三方平台，无需用户本地部署就可以发挥模型更加全面的能力，并且不需要额外消耗和低成本。其中，

MiniMax占据先发优势，凭借首个基于OpenClaw框架搭建的云端AI一举带动国内的“龙虾热”，为国产模型接入OpenClaw提供了良好的示范作用。智谱旗下的 AutoClaw则是国内首个一键安装的本地版OpenClaw应用，通过其对MCP与skill等的整合优化，成为国产Claw的有利竞品。根据OpenRouter数据，截至4月9日， 30日内GLM-5-Turbo成为OpenRouter上排名第二的龙虾调用模型，也是TOP10中唯一的付费模型。

表2：国产大模型近期更新汇总

时间

产品

功能

2026/2/12

GLM-5

在代码逻辑密度和系统工程能力上对标Claude Opus4.5

2026/3/10

AutoClaw

国内首个一键安装的本地版OpenClaw应用，预置了50多个热门Skills，并支持一键接入飞书等即时通讯工具

2026/3/15

GLM-5-Turbo

面向OpenClaw龙虾场景深度优化的基座模型，

2026/4/2

GLM-5V-Turbo

兼顾视觉理解与Coding能力，多模态工具链进一步扩展

2026/4/7

GLM-5.1

综合能力全面对齐Claude Opus4.6

2026/2/16

MiniMaxM2.5

“原生Agent生产级模型”，专为Agent场景设计

2026/2/26

MaxClaw

基于OpenClaw框架构建的云端AI助手

Music-2.5+

解锁纯音乐创作能力

2026/3/18

MiniMaxM2.7

开启模型的自我迭代新阶段

资料来源：各公司官网、开源证券研究所


图1：OpenClaw平台上GLM5Turbo的token消耗量排名第二

OpenClaw OpenRouter Usage

Last 30 days

1T

750B

500B

250B

3月11日

3月15日

3月19日

3月23日

3月27日

3月31日

4月4日

4月8日

Top models used by OpenClaw this month

1. Step 3.5 Flash

stepfun

3.49T tokens

1. GLM 5 Turbo

z-ai

2.73T tokens

1. MiMo-V2-Pro

xiaomi

2.68T tokens

1. MiniMax M2.7

minimax

1.11T tokens

1. Claude Sonnet 4.6

anthropic

1.08T tokens

1. Qwen3.6 Plus

qwen

890B tokens

1. MiniMax M2.5

minimax

790B tokens

1. Hunter Alpha

openrouter

773B tokens

1. Claude Opus 4.6

anthropic

733B tokens

1. Nemotron 3 Super

nvidia

570B tokens

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资料来源：开源证券研究所

基本对标Claude，国产模型步入新阶段。Claude Opus4.6在4.5的基础上扩大了上下文容量和输出能力，推理模式也由先前的预先分配思考深度与时间变成根据问题由AI自行修改思考深度与思考时间。同时，Claude在智能体协作方面采用Agent Teams，即将任务分包为若干个小任务并由若干个agent分别完成自己的任务。这表明行业前沿的AI模型也开始向提高单任务工作时长方向发展，尽可能用有限的上下文完成更多更连续的工作。而在功能更新上，Claude接入PPT等MCP协议，内容更新高度依赖新的MCP，未来创新空间有限。

同时，智谱推出GLM-5v-Turbo，深度优化OpenClaw场景应用，预先设置50多个skill并接入若干工作软件并加强多模态建设。GLM-5.1作为国产模型中率先达到在复杂目标下的持续8小时执行、闭环优化与工程交付能力的一员，这要求模型在长时间执行中持续保持目标一致性，减少策略漂移、错误累积和无效试错，真正


具备面向复杂工程任务的自主执行能力。因此，其综合能力已全面对齐 Claude Opus 4.6。

MiniMax也推出 MiniMax M2.7，构建自我进化的新型智能体。M2.7在超100轮自主运行过程中发现了针对模型的有效优化：系统性搜索温度、频率惩罚、存在惩罚等采样参数的最优组合；为模型设计更具体的工作流指引与在脚手架 Agent Loop中添加循环检测等优化，最终在内部评测集上效果提升 30%。在工作流程中， MiniMax采用与 Claude相同的 Agent Teams模式，有效降低单个任务的工作时长。

表3：Claude Opus近期更新内容

类别

Claude Opus 4.5

Claude Opus 4.6

核心定位

编程、办公任务优化

自主智能体、大规模上下文处理

上下文容量

200K

1B

输出能力

64K

128K

推理模式

手动预算

自适应分配

智能体协作

Subagent

Agent Teams

企业办公

Excel集成

Excel+PowerPoint深度集成

资料来源：公司官网、开源证券研究所

2、国际：Hermes Agent发布新版本，为Agent用法提供新思路

自我进化平台，开拓新时代 Agent道路。Hermes Agent是由 Nous Research 开发的免费、获得麻省理工学院许可的自主人工智能框架，其核心概念是“自我演化的智能体”。根据官网介绍，目前 Hermes 具备多平台、多终端、沙盒模拟和自主生成 skill 等功能。其自我进化功能大致由三部分组成。

持久记忆：将所有历史对话存储在本地数据库中，并通过全文搜索和模型摘要进行重组；

自主生成 skill：将整个过程抽象为结构化的技能（包括步骤、关键判断、潜在陷阱和验证方法），并在后续类似问题处理中采用该经验；

训练数据：Hermes Agent内置了批量轨迹生成和Atropos强化学习环境，可以在操作过程中生成大量工具调用跟踪，并将这些数据导出用于后续模型微调。


图2：Hermes Agent的独特功能

特色

住在你喜欢的地方

Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、电子邮件、CLI以及越来越多的平台。从一个开始，接着从另一个开始。

运行越久，它越长

持久的记忆和自动生成的技能一它会学习你的项目，并且永远不会忘记它如何解决问题。

计划自动化

自然语言cron调度报告、备份和简报一通过网关无人值守

代理与并行化

孤立的子代理拥有自己的对话、终端和用于零上下文成本的PythonRPC脚本。

真实沙盒

五个后端一本地、Docker、SSH、奇点、Modal一具备容器硬化和命名空间隔离。

完整网页与浏览器控制

网页搜索、浏览器自动化、视觉、图像生成、文本转语音和理。

资料来源：Hermes Agent 官网

注重学习能力深度，互补OpenClaw广度。不同于OpenClaw采用静态skill文件由用户手写程序上传至社区供其他用户使用，Hermes Agent是由该agent根据用户使用习惯自主形成 skill，具有高度个性化。同时，社区文件会造成一定的下载安全

风险。根据GitHub，目前ClawHub社区已发现1467个恶意skill，这对用户的电脑安全产生了较大风险。而Hermes是通过本地数据自主生成和迭代，不会出现恶意攻击。在记忆检索方面，OpenClaw更倾向于显式内存和检索机制，基本上遵循典型的RAG方法，即知道所需数据储存地点并根据需求调用数据。而Hermes采用分层持久化记忆，即通过跨会话交互逐步了解用户的编码风格、对错误的容忍度以及偏好的技术栈，甚至定期“推动”自己去组织和巩固这些知识，减少调用过程中的时间损耗。值得一提的是，Hermes Agent的出现并非完全替代OpenClaw，而是以“AI的AI”身份帮助用户进一步训练个性化的AI集成平台。

图3：OpenClaw与Hermes Agents能力差异

OpenClaw

Hermes Agent

Skill生成

静态文件，用户手写ClawHub社区分发

自主生成+迭代do-learn-improve循环

记忆系统

Markdown+SQLite跨session需手动配置

分层持久化记忆6种可插拔后端

安全记录

138个CVE/63天1,467个恶意skill

内建injection扫描凭证过滤+容器加固

学习能力

无自主学习行为跨session不变

闭环自改进每15任务自动优化

迭代节奏

13版本/3月346K stars

8版本/42天27K stars,242贡献者

资料来源：GitHub


Hermes的出现也充分表明，当前AI Agent赛道仍具备极为充足的迭代与创新空间。自2月以来，OpenClaw的逐步渗透与普及，已直接带动行业整体Token消耗量实现快速攀升，大模型调用与算力需求持续走高。而Hermes等新一代Agent产品的持续优化迭代，不仅进一步丰富了智能体的功能形态与执行能力，更将持续放大Token消耗与算力需求，推动AI Agent从基础交互向自主决策、复杂任务执行升级，持续激活上游大模型、算力基础设施等环节的增长动能，不断验证赛道商业化潜力，为整个AI Agent产业打开更广阔的成长空间。

3、周度数据更新

本周恒生指数上涨 3.09%在全球主要市场中涨幅居后，从成份上看，恒生科技汽车、地产类涨幅居前，恒生科技本周上涨 3.87%。

图4：本周恒生指数（2026.04.06-2026.04.10）在全球主要市场中涨幅居中（单位：%）


数据来源：Wind、开源证券研究所


图5：本周（2026.04.06-2026.04.10）高股息率板块涨幅居前（%）


图6：本周（2026.04.06-2026.04.10）恒生航运、地产、金融涨幅居前（%）

数据来源：Wind、开源证券研究所


数据来源：Wind、开源证券研究所

本周港股通成交净额为流出102.5亿元，环比由正转负，从头部活跃个股交易层面来看，阿里巴巴-W（+38.8亿港元）、泡泡玛特（+7.5亿港元）资金净流入居前。

图7：2026年3月以来港股通当日买入成交净额有所波动（亿元）


数据来源：Wind、开源证券研究所

表4：本周（2026.04.06-2026.04.10）港股通头部活跃个股资金流向互联网、电子等标的（仅计算前十大活跃个股明细）

股票代码

股票名称

成交净买入(亿港元)

港股通持股数占总股本比例

9988.HK

阿里巴巴-W

38.8

11.5%

9992.HK

泡泡玛特

7.5

20.2%

1788.HK

国泰君安国际

4.8

17.1%

0981.HK

中芯国际

4.8

29.2%

1024.HK

快手-W

3.0

17.6%


股票代码

股票名称

成交净买入(亿港元)

港股通持股数占总股本比例

0568.HK

山东墨龙

0.6

66.0%

1384.HK

滴普科技

0.6

0.3%

3317.HK

迅策

-0.9

1.4%

0700.HK

腾讯控股

-2.1

11.9%

3690.HK

美团-W

-6.6

21.7%

0883.HK

中国海洋石油

-9.4

22.1%

1810.HK

小米集团-W

-12.4

19.9%

6869.HK

长飞光纤光缆

-21.9

54.3%

资料来源：Wind、开源证券研究所

本周恒生沪港通AH溢价指数为118.20，环比有所下降，AH股溢价或已触底，考虑到该指数成分中金融行业权重超 50%，能源行业权重超 15%，背后或更多反映对红利概念有需求的资金特征，随着后续更多A股科技类标的赴港上市，或带动港股板块的“成长性溢价”持续向A股靠拢。

图8：恒生沪港通AH溢价指数或已触底


数据来源：Wind、开源证券研究所

4、投资建议

互联网：关注AI商业化落地节奏与OpenClaw生态带来的应用场景拓展，AI云服务需求与推理算力需求持续增长，国产大模型流量爆发带动商业化变现能力提升，重点推荐阿里巴巴-W，受益标的腾讯控股；

计算机：AI智能体产业进入快速增长，OpenClaw生态持续完善带动软件侧需求快速释放，央国企IT支出回暖与AI国产化双轮驱动行业景气度上行，重点推荐浪潮数字企业，受益标的包括百融云、MiniMax、智谱。


5、风险提示

软件及产品推出不及预期：科技行业软件更新较快，市场竞争激烈，若产品推出不及时或不及预期，或影响企业未来竞争力和创收情况。

产能及供应链风险：若产能爬坡速度较慢，供给端受限，创收弹性无法充分释放，则相关行业产业链业绩或受到影响。

监管政策变动：科技政策及垂类行业相关政策的变动，或将影响公司增长景气度及战略决策，进一步影响公司的增长节奏。

宏观经济增长放缓：若宏观经济增长放缓影响终端消费需求、企业IT支出等，将影响产业链相关企业的创收能力。

地缘政治风险：地缘政治变动或伴随国际政策调整，或对科技行业供应链等相关企业带来限制。


特别声明

《证券期货投资者适当性管理办法》、《证券经营机构投资者适当性管理实施指引（试行）》已于2017年7月1日起正式实施。根据上述规定，开源证券评定此研报的风险等级为R4（中高风险），因此通过公共平台推送的研报其适用的投资者类别仅限定为境内专业投资者及风险承受能力为C4、C5的普通投资者。若您并非境内专业投资者及风险承受能力为C4、C5的普通投资者，请取消阅读，请勿收藏、接收或使用本研报中的任何信息。 因此受限于访问权限的设置，若给您造成不便，烦请见谅！感谢您给予的理解与配合。

分析师承诺

本研究报告的署名人员具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告，并对内容和观点负责。本报告清晰准确地反映了署名人员的研究观点，所包含的分析基于各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。本报告采用的各种估值方法及模型均有其局限性，估值结果不保证所涉及证券能够在该价格交易。本报告署名人员保证他们报酬的任何一部分不曾与，不与，也将不会与本报告中具体的推荐意见或观点有直接或间接的联系。

股票投资评级说明

评级

说明

证券评级

买入(Buy)

预计相对强于市场表现20%以上;

增持(outperform)

预计相对强于市场表现5%~20%;

中性(Neutral)

预计相对市场表现在-5%~+5%之间波动;

减持(underperform)

预计相对弱于市场表现5%以下。

行业评级

看好(overweight)

预计行业超越整体市场表现;

中性(Neutral)

预计行业与整体市场表现基本持平;

看淡(underperform)

预计行业弱于整体市场表现。

备注：评级标准为以报告日后的6~12个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅表现，其中A股基准指数为沪深300指数、港股基准指数为恒生指数、新三板基准指数为三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）、美股基准指数为标普500或纳斯达克综合指数。我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。

分析、估值方法的局限性说明

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