报告行业投资评级 未提及 报告核心观点 - 2025年7月14 - 18日A股市场继续上行，成长风格优于价值风格，光模块、创新药、稀土等板块领涨，7月政治局会议“反内卷”措施或牵引市场热度，科技链催化多，创新药估值前置 [1][12] - 中证指数公司于7月16日正式发布中证A500自由现金流指数，为市场提供差异化指数选择方案 [3][15] 各部分总结 每周市场观察 权益市场回顾及观察 - A股市场上行，上证指数涨0.69%，沪深300涨1.09%，中证500涨1.20%，创业板指涨3.17%，成长风格优，光模块等板块领涨，日均交易额15462亿环比上升 [12] - 二季度GDP同比增5.2%，经济“生产强于需求”，金融数据优化和政策预期明朗或注入动能，7月政治局会议“反内卷”措施引关注 [12] 科技链催化 - AI产业景气，国内模型迭代加快，H20解禁虽挤压国产算力，但大型公司重启算力开支或带动产业链 [13] 创新药估值 - 集采规则调整，创新药估值前置，若流动性充裕需注意其他板块分流效应 [3][14] 公募基金市场动态 - 7月16日中证A500自由现金流指数发布，反映现金流创造能力强的上市公司证券表现，提供差异化选择 [15][16] 主动权益基金指数表现跟踪 权益基金指数绩效统计 |指数分类|上周表现|近一月表现|今年以来表现|成立以来表现| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |策略主题类 - 主动股基优选|3.42%|6.55%|14.46%|15.39%| |投资风格类 - 价值股基优选|0.81%|2.94%|6.45%|6.53%| |投资风格类 - 均衡股基优选|3.61%|7.42%|11.87%|9.42%| |投资风格类 - 成长股基优选|4.96%|9.19%|22.90%|11.85%| |行业主题类 - 医药股基优选|9.79%|16.18%|46.28%|26.72%| |行业主题类 - 消费股基优选|1.42%|1.34%|8.82%|1.81%| |行业主题类 - 科技股基优选|4.92%|9.57%|17.07%|18.91%| |行业主题类 - 高端制造股基优选|4.14%|8.82%|7.49%|2.30%| |行业主题类 - 周期股基优选|0.66%|3.37%|12.54%|4.59%|[17] 各指数定位及业绩比较基准 - 主动股基优选：每期15只等权配置，按风格遴选配平，业绩比较基准为主动股基（930980.CSI） [18] - 价值股基优选：选10只价值风格基金，业绩比较基准为中证800价值指数（H30356.CSI） [20] - 均衡股基优选：选10只均衡风格基金，业绩比较基准为中证800（000906.SH） [20][22] - 成长股基优选：选10只成长风格基金，业绩比较基准为800成长（H30355.CSI） [23] - 医药股基优选：选15只医药主题基金，业绩比较基准为医药主题基金指数 [24][27][28] - 消费股基优选：选10只消费主题基金，业绩比较基准为消费主题基金指数 [28] - 科技股基优选：选10只科技主题基金，业绩比较基准为科技主题基金指数 [31] - 高端制造股基优选：选10只高端制造主题基金，业绩比较基准为高端制造主题基金指数 [31][32] - 周期股基优选：选5只周期主题基金，业绩比较基准为周期主题基金指数 [36]

本周观点 投资建议 建议关注国内生成式大模型龙头科大讯飞；AI 硬件有望成为应用落地的新载体，建议关注萤石网络、虹软科技、 禾赛等；AI 相关功能打磨能够带动付费率、Arpu 值提升，建议关注迈富时等。 风险提示 行业竞争加剧的风险；技术研发进度不及预期的风险；特定行业下游资本开支周期性波动的风险。 敬请参阅最后一页特别声明 1 7 月 12 日，月之暗面开源其 Kimi K2 大模型。该模型总参数达到 1T，支持 128K 上下文，强调代码能力和通用 Agent 任务能力，提供基础模型 Kimi-K2-Base 与微调后模型 Kimi-K2-Instruct。定价为 16 元人民币/百万 token 输出。该模型在 SWE Bench Verified、Tau2 等基准测试中取得了开源模型的 SOTA 成绩。7 月 14 日，美图公 司发布 AI 影像 Agent 产品「RoboNeo」。该产品集成了商业级图片精修、品牌设计全流程支持、电商物料与动 态视频生成、效果预览与定制化设计以及网页设计与部署等功能，旨在通过 AI 提升影像生产效率，降低中小商 家、创业团队的视觉内容制作门槛。用户可通过一句话指令完成 ...

模型发布与市场反应 - 月之暗面正式发布Kimi K2大模型并开源两款商用模型Kimi-K2-Base与Kimi-K2-Instruct[4] - 模型API定价16元人民币/百万token输出[2] - 发布20分钟内Hugging Face下载量接近12K[5] - 网友测试显示其代码能力优于Grok 4且可能成为Claude 4 Sonnet的开源平替[17][20] 技术性能与基准表现 - 在LiveCode Bench等多项基准测试中超越DeepSeek-V3-0324等开源模型成为新SOTA[9] - 部分性能指标赶超GPT-4.1和Claude 4 Opus等闭源模型[9] - 采用混合专家架构(MoE)总参数量1万亿激活参数32亿支持128k上下文长度[21] - 支持工具调用(ToolCalls)JSON模式及互联网搜索功能但不支持视觉[21] 训练技术创新 - 引入MuonClip优化器解决万亿参数训练稳定性问题采用qk-clip技术控制Attention logits爆炸[24][26] - 完成15.5T tokens预训练未出现训练尖峰[28] - 通过减少Attention Heads数量提升长上下文效率增加MoE稀疏性提高token利用率[25] 工具调用与数据合成 - 开发ACEBench启发的pipeline合成数百领域数千种工具生成多轮交互数据[33][34] - 利用LLM作为评判员筛选高质量训练数据减少低质量数据影响[35] - 结合可验证任务奖励与自我评价机制扩展强化学习应用场景[36][37] 行业竞争趋势 - 与Grok 4类似采用大规模工具调用策略[42] - 国内大模型竞争转向算法创新而非单纯堆参数算力以应对算力资源紧缺[43] - HuggingFace联合创始人评价K2开源模型正挑战闭源模型领先地位[21]