韩国科学技术信息通信部推动的“独立人工智能（AI）基础模型（独立基础模型）”项目第二阶段评估已结束，国内AI模型的全球基准成绩单也随之公布。特别是通过追加征集加入独立基础模型的Motif Technologies（Motif）的“Motif 3”在国内模型中获得了最高分，引发了广泛关注。 根据全球AI模型分析平台Artificial Analysis（AA）发布的“智能指数（AAII）”数据，Motif的“Motif 3”得分为47分，位列AAII注册的全球大型语言模型（LLM）前十名，是国内企业开发的模型中排名最高的。 紧随其后的是Upstage的“Solar Open 2”，得分37分，SK Telecom（SKT）的“A.X K2”得分35分，LG AI研究院的“K-Exa 2.0”得分31分。在参与独立基础模型的四个模型中，第一名与第四名之间的分差为16分。 AA是一个综合分析AI模型性能、质量、成本等的评估平台。它不仅提供模型性能，还考虑实际服务引入过程中的价格、输出速度、延迟时间、上下文窗口等指标。 值得注意的是，AAII结合了数学、科学、编程等多个领域的基准结果，评估AI模型的综合能力。其特点在于综合多个评估结果，而非单一基准。然而，AAII并未单独评估韩语能力，因此在完全反映国内使用环境中的模型性能方面存在一定局限。 另一个值得关注的点是，模型规模与AAII成绩并不成正比。在参与此次独立基础模型第二阶段评估的模型中，规模最大的模型是LG AI研究院的K-Exa 2.0，拥有7500亿个（750B）参数。 SKT的A.X K2以688B参数紧随其后。而在AAII中得分最高的Motif 3则只有314B参数规模，Upstage的Solar Open 2则为250B参数。 不过，AAII的成绩并不直接等同于独立基础模型第二阶段评估的结果。此次评估由基准得分40分、专家评估35分、用户评估25分组成。特别是在此次评估中，由200名普通市民组成的评估团对四个模型进行了实际使用后的性能评估。 与全球顶尖模型的差距依然存在。在AAII中，Anthropic的“Claude Opus 5”得分63分，比Motif 3高出16分。OpenAI的“GPT-5.6 Sol”和xAI的“Grok 4.6”分别得分61分。 中国的AI模型表现也相当突出。文创AI的“Kimi K3”得分60分，仅比GPT-5.6 Sol低1分。阿里巴巴的“Q1 3.8 Max”得分58分，Z.ai的“GLM-5.2”得分53分，DeepSeek的“V4 Flash”最新模型得分52分。与国内得分最高的Motif 3相比，这些模型的得分均高出5至13分。 科学技术信息通信部预计将很快公布独立基础模型第二阶段评估结果。此次评估将决定目前参与的四个精英团队中有三个团队晋级下一阶段。

随着生成型AI竞争进入第三年，实际使用市场的主导权已完全转向中国开源模型。尽管美国在最高性能模型上保持优势，但在市场份额上却因低价攻势而未能找到反击之策。 根据IT行业的消息，平台“开源路由器”在8月5日的周度令牌使用量统计中显示，前十名模型中有八个是中国模型。虽然ChatGPT、Gemini和Claude等模型广为人知，但全球令牌使用量的60%集中在中国模型上。 根据当天的统计，中国模型占据了前十名中的八个，其市场份额达到了88.4%。 排名第一的DeepSeek的编码专用模型“V4 Flash”处理了每周69,200亿个令牌，紧随其后的是小米和腾讯的模型。美国模型中仅有OpenAI的“GPT-5.6 Luna”和NVIDIA的“Nemotron3 Ultra”两款入围。 去年6月，开源路由器的令牌市场份额为美国74%，中国20%，但到今年6月最后一周，中国的份额已完全逆转为48%，美国为20%。进入7月后，中国模型包揽了前五名，整体路由流量中中国的比例超过了60%，而在美国企业处理的令牌中，中国模型的比例一度飙升至63%。 这一现象的背后是巨大的价格差距。DeepSeek V4 Flash的输出令牌单价为每百万个0.28美元，远低于Anthropic的顶级模型“Claude Opus 4.8”的25美元，差距高达99%。Zhufu AI的开源模型“GLM-5.2”在开发平台Vercel上使用量在一个多月内增加了近50倍，运营成本仅为美国竞争模型的20%，而性能却保持稳定。实际上，AI代理初创公司Lindy从Anthropic模型转向DeepSeek，节省了数百万美元。 这种低价策略得益于中国庞大的内需市场。根据中国国家数据局的数据，中国每天处理的AI令牌数量达到140万亿，比2024年初增加了约1400倍。国内市场所带来的规模经济使得海外开源模型能够以超低价供应。 面对低价攻势，美国方面的反击也显得乏力。试图通过开放权重模型与中国竞争的初创公司Arci AI最近在融资中仅筹集了5000万美元。业界分析认为，主要风险投资公司因担心开放权重模型的成功可能会损害已投资的OpenAI和Anthropic的企业价值，因此不愿意投资。押注于封闭模型的资本反而阻碍了开放阵营的反击。 在单一前沿模型阵营中，Anthropic的表现相对较好。尽管令牌处理量远远落后于中国，但其盈利指标却有所不同。根据开源路由器的平均实现标准，Claude Opus的令牌单价是DeepSeek V4 Flash的23倍，而在输出定价标准下，差距甚至达到139倍。这意味着尽管处理量有所下降，但其收入的相当一部分仍然得以保持。 凭借市场优势，DeepSeek计划在今年内在中国证券市场上市。然而，6日时，该公司却预告将大幅提高API价格，分析认为这是因为超低价政策因用户激增导致的计算资源负担难以持续，加之上市前急需确保盈利。阿里云、腾讯云和Zhufu AI等近期也纷纷提高价格，市场上关于中国价格破坏竞争已达到顶峰的预测也随之出现。 国内企业的考量复杂。SK电信在上月29日公开的自有模型“A.X K2”旨在与Q1、DeepSeek、GLM、Kimi等中国模型达到同等性能，但实际使用中的价格竞争力仍是关键。其他大型平台如Naver和Kakao等也尚未提供与中国开源模型相比的客观优势指标。 另一方面，政府计划于12日公布独立AI基础模型（独立模型）项目的第二轮选拔结果。目前的策略是在性能上追赶，但在价格上不与中国竞争，是否能在市场上奏效，预计将在第二轮选拔结果后得到验证。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

中国人工智能（AI）初创公司深思科技的新型模型在全球主要AI模型中记录了最低的运营成本。基准测试每次的成本比Anthropic的“Claude Payable 5”低100倍以上。 根据2日（当地时间）路透社的报道，AI模型评估机构Artificial Analysis表示，深思科技的“V4-Flash”在主要全球模型中，基准测试的执行成本最低。 Artificial Analysis估算的V4-Flash每次测试的平均成本为3美分（约43元人民币）。中国的文思AI的“奇米K3”为86美分（约1230元人民币），OpenAI的“GPT-5.6 Sol”为1.86美元（约2600元人民币），Anthropic的“Claude Payable 5”则为3.15美元（约4500元人民币）。 V4-Flash的使用费用为每百万个输入令牌0.14美元（约200元人民币），每百万个输出令牌0.28美元（约400元人民币）。令牌是AI处理或生成句子时使用的数据单位。 深思科技于上月31日正式推出V4-Flash。该公司正在准备首次公开募股（IPO），并以超低价AI模型的优势，力图恢复市场主导地位。 然而，仅凭简单的令牌价格很难判断实际运营成本。路透社指出，尽管价格较低，但如果需要更多的推理过程和输入输出令牌，最终成本可能会增加。 此外，V4-Flash的性能未能达到一些高性能模型的水平。在Artificial Analysis的“智能指数”中，V4-Flash在编码、推理和任务型挑战等9个基准测试的综合评分为50分（满分100分）。 该分数与谷歌的“Gemini 3.6 Flash”相同，但比Meta的“Muse Spark 1.1”和中国Z.AI的“GLM-5.2”低1分。文思AI的奇米K3得分为57分，而Anthropic的“Claude Opus 5”、Claude Payable 5和OpenAI的GPT-5.6则至少比V4-Flash高出9分以上。 该指数是通过综合评估编码、推理和任务型挑战等9个基准测试的结果计算得出的。 深思科技还准备了性能更高的“V4-Pro”，但尚未公开正式发布的时间表。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

뤼튼科技于29日宣布，将正式赞助于下月6日在美国拉斯维加斯举行的国际黑客大赛‘DEF CON 34 CTF’决赛团队‘ColdFusion’。ColdFusion以总排名第三的成绩通过预赛，成为韩国参赛团队中表现最佳的队伍。 DEF CON被誉为“黑客奥林匹克”，是全球权威的黑客比赛。今年共有686支团队参赛，经过48小时的在线预赛，只有12支团队晋级决赛。 ColdFusion团队由뤼튼、国内主要的人工智能与安全企业、考古大学、浦项科技大学、庆熙大学和檀国大学的安全专业人员组成。 뤼튼为ColdFusion提供了其‘AX LLM路由器’产品的信用和比赛服，以支持他们在决赛中的表现。AX LLM路由器能够读取用户意图，并根据成本和性能优先级自动分配智能模型，支持前沿模型以及kimi-k3、glm-5.2等开源模型。DEF CON决赛的形式要求团队在攻击对手系统的同时保护自己的系统，因此高性能人工智能的有效利用成为关键。 뤼튼首席信息官兼首席技术官韩承宇表示：“作为人工智能普及的领先企业，我们深刻认识到安全的重要性，并不断增强相关能力。此次比赛将有我们的优秀安全研究员参与，未来我们也将继续全力以赴提升安全技术水平。”

◆아주经济主要新闻 ▷韩国股市每日波动±3.9%……历史级别的波动性原因在于半导体集中与杠杆效应 - 本月（1日至26日）韩国股市日均波动率为3.88%。其中有三天波动超过8%。 - 证券市场的“侧车机制”共触发29次，已超过2008年全球金融危机时的年记录（26次）。 - 韩国股市触发了三次“熔断机制”，这是自有记录以来首次在一个月内触发三次。 - 尽管在外汇危机、全球金融危机和新冠疫情等重大危机期间也曾触发，但从2000年至去年，25年间仅触发6次。 - 今年3月触发两次后，仅6月就已触发三次，年内已达五次。 - 波动性的背景被认为是大型半导体股的供需集中。截止26日，三星电子和SK海力士的市值占韩国股市的56.48%。 - 分析指出，单一股票的杠杆ETF进一步加剧了波动性。26日，16种单一股票杠杆ETF的交易额达到16.3998万亿韩元，占所有ETF交易额的35.2%。 - 市场分析认为，所谓的“短伽马（short gamma）”结构正在放大波动性。 - 金融监管机构表示将制定投资者保护措施。审计院也在对金融委员会和金融监督院的监管适当性进行审查。 ◆主要报告 ▷市场担忧OpenAI推迟IPO的原因 - 市场普遍担忧OpenAI推迟IPO的原因是可能会大幅降低未来的盈利能力，尤其是代币价格下调的可能性。 - OpenAI因美国政府的要求推迟了GPT-5.6的公开发布，这也影响了其尖端AI模型的商业化进程。 - 如果政府的限制措施持续，前沿模型的稳定使用将变得困难，从而削弱客户信任和需求。 - 同时，谷歌推出了价格低廉且开放的Gemma 4，而中国的Z.ai则以高性能、低价的GLM-5.2对OpenAI施加压力。 - 特别是GLM-5.2在价格上远低于GPT-5.5，却提供相似的性能，促使价格竞争加剧。 - 开发者和企业也因成本负担和可及性问题，积极考虑开源和开放权重的AI模型。 - OpenAI和Anthropic面临着保持市场份额的压力，必须降低代币价格。 - 代币价格的降低可能会损害AI服务的收入和利润，从而对OpenAI的企业价值评估产生负面影响。 - 有观点认为OpenAI推迟IPO是考虑到盈利能力恶化而延后上市时机。 - 如果OpenAI的价格竞争成为现实，整个AI行业的盈利预期也可能随之降低。 ◆市场收盘后（26日）主要公告 ▷三部建筑，重整计划在首尔重整法院的债权人会议上获得通过。 ▷Celltrion，申请CT-P55（Cosenctics生物仿制药）在韩国食品药品监督管理局的产品许可。 ▷唯一能源科技，根据150亿韩元的股票转让合同，最大股东由郑延吉变更为金宇谦等5人。 ▷Kona아이，决定以50亿韩元回购12万7000股自家股票。 ▷ChaBioTech，决定对其子公司ChaHealthCare进行1539亿韩元的增资。 ▷休恩斯，完成对休恩斯生命科学的吸收合并。 ◆基金动态（截至25日，ETF除外） ▷国内股票型：+1460亿韩元 ▷海外股票型：-330亿韩元 ◆今日（29日）主要日程 ▷欧洲央行中央银行论坛（持续至7月1日） ▷韩国：24小时外汇市场试点交易 ▷日本：5月住宅开工 ▷西班牙：6月消费者物价指数（初步） ▷欧元区：6月经济预期指数※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

中国人工智能（AI）技术正在迅速追赶美国领先企业Anthropic和OpenAI。 特别是中国AI公司Z.ai（前身为智富AI）最近发布的最新模型“GLM-5.2”在性能上接近美国顶级模型，但使用费用仅为其六分之一，因而引起了业界的关注。 根据6月26日《联合新闻》的报道，美国《纽约时报》在25日（当地时间）指出，中国AI模型凭借价格竞争力，正在挑战美国企业的技术优势。 报道指出，GLM-5.2的性能与Anthropic的最新模型相当。该模型是在美国政府因安全问题限制外国用户使用Anthropic最新模型“Preamble 5”和“Mitose 5”几天后发布的。 硅谷初创公司AlphaSieve的联合创始人雷汉·阿赫马德在使用GLM-5.2超过一周后表示：“由于Preamble 5受到监管，美中之间的技术差距已大幅缩小。” 价格竞争力被认为是中国AI的最大武器。全球AI分析公司Artificial Analysis的前20名AI模型中有6个是中国模型，而GLM-5.2凭借低廉的使用费用和在美国不受限制的使用优势，已进入全球热门AI模型前十名。 AI模型平台OpenRouter分析称，GLM-5.2的运营成本约为Anthropic的“Opus 4.8”的八分之一。GLM-5.2以开源方式发布，任何人都可以免费使用或修改。 风险投资公司Madrona Venture Group的早期投资者维韦克·拉马斯瓦米比喻道：“人们不必在任何地方都开法拉利。”他强调了中国AI的价格竞争力。尤其是GLM-5.2在生成计算机代码或利用其他软件执行任务的AI代理领域表现出色。 然而，美国AI行业对中国模型的快速崛起表示警惕。Anthropic声称，中国AI研究机构如阿里巴巴的Qwen利用数万个虚假账户向其AI模型“Claude”提出数千万个问题，以收集数据并模仿技术，这被称为“蒸馏（Distillation）”技术。 美国商务部也因国家安全担忧将Z.ai列入出口管制黑名单。不过，目前尚未确认Z.ai在新模型开发过程中是否使用了蒸馏技术。 业界也有反对意见，认为仅靠蒸馏技术难以开发出顶级AI。提供GLM-5.2接入服务的公司Vaseten的模型学习负责人查尔斯·奥尼尔表示：“中国模型的所有功能都源于Anthropic的说法并不属实。” 乔治华盛顿大学的杰弗里·丁教授分析称：“虽然曾预计美国的出口管制会进一步拉大两国的AI技术差距，但GLM-5.2却显示出情况可能朝相反方向发展。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。