GLM-5.3能力提升与DeepSeek提价，摩根士丹利继续看多Z.AI

概览

本报告跟踪中国人工智能基础模型近期进展，重点讨论Z.AI发布GLM-5.3以及DeepSeek正式发布V4系列并提高价格后的行业影响。摩根士丹利认为，竞争重心正从单纯价格竞争转向模型智能水平与商业化质量，并继续看多Z.AI。

核心观点

GLM-5.3通过大幅扩展后训练，在不更换GLM-5.2基座的情况下实现能力跃升，证明现有基座仍具进一步提升空间。DeepSeek V4 Pro的早期反馈相对偏弱，且提价削弱其低价优势；报告认为这有助于缓解中国大模型市场的价格竞争。对Z.AI而言，全球领先模型发布、与海外云服务商合作的国际扩张及行业竞争缓和构成潜在上行催化。

分析框架

报告结合模型能力的内部评测与用户早期反馈、同业产品定价变化及中国前沿大模型竞争格局进行判断；对Z.AI采用现金流折现法估值。

方法论与常识提炼

• 估值方法现金流折现法（DCF）

  以未来现金流折现估算企业价值

  报告对Z.AI采用DCF估值，假设加权平均资本成本为15%、永续增长率为3%。

• 相对估值市销率（P/S）

  目标估值对应的收入倍数

  报告称其目标价对应2027年42倍P/S。

• 技术评估后训练扩展

  通过更长、更丰富的强化学习后训练提升模型能力

  GLM-5.3的主要能力增益来自后训练扩展，而非更换基础模型。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• Z.AI CO., LTD.（2513.HK）

  报告覆盖标的及主要受益者

  优势

  GLM-5.3在编程和网络安全能力上取得进展；后训练扩展显示模型潜力；计划开放完整权重；具备海外云服务商合作和全球扩张机会。

  劣势

  模型竞争力和商业化兑现仍需持续验证。

  对比

  相较DeepSeek V4 Pro，报告所引早期反馈显示后者在长程任务、编程能力和稳定性方面表现较弱，且提价后不再具备最低价旗舰模型定位。

  风险

  算力约束、模型性能落后于同业、地缘政治风险。

• DeepSeek V4系列

  行业竞争对手与定价风向标

  优势

  正式推出V4系列。

  劣势

  V4 Pro在长程任务、编程能力及稳定性方面的早期反馈相对负面；价格显著上调。

  对比

  提价后，V4 Pro不再是中国最便宜的旗舰大模型。

  风险

  若性能与稳定性无法改善，提价可能影响竞争力和用户采用。

关键数据

• GLM-5.3编程能力提升较GLM-5.2提升50%基于报告所述内部评测。
• GLM-5.2/5.3基础模型参数规模7000亿参数以上GLM-5.3沿用GLM-5.2基础模型。
• DeepSeek V4 Pro价格变化非缓存输入+1.25倍；缓存输入+8倍；输出+2.38倍混合低谷及高峰时段价格口径。
• DeepSeek V4 Flash价格变化非缓存输入+1.25倍；缓存输入+2.75倍；输出+2.38倍混合低谷及高峰时段价格口径。
• Z.AI估值假设15% WACC；3%永续增长率报告采用DCF估值。
• Z.AI目标价对应估值2027年42倍P/S报告披露的目标价隐含估值。

影响与含义

若GLM-5.3的能力提升和开放权重计划获得市场验证，Z.AI的技术竞争力及开发者吸引力可能增强。DeepSeek提价和V4 Pro的早期表现波动，可能减少市场对极低价旗舰模型的依赖，并使行业更重视性能、稳定性和单位经济效益；但该判断仍取决于后续产品实测、客户采用与竞争对手迭代。

风险

• 算力资源受限可能限制模型训练、推理与商业化扩张。
• 若Z.AI模型性能落后于同业，技术领先预期和估值可能承压。
• 地缘政治风险可能影响供应链、算力获取及全球业务拓展。
• 大模型产品迭代快，早期内部评测和用户反馈未必代表长期竞争格局。
• 摩根士丹利披露其与Z.AI及部分相关公司存在或寻求投资银行服务关系，投资者应关注潜在利益冲突。

后续跟踪

• GLM-5.3开放权重在安全加固后按计划发布的进展及开发者反馈。
• GLM-5.3在编程、网络安全和复杂任务中的第三方测试与客户采用情况。
• DeepSeek V4 Pro在稳定性、长程任务和编程能力上的后续改进。
• DeepSeek提价后中国大模型市场的价格、需求与竞争格局变化。
• Z.AI与海外云服务商合作及全球扩张的落地进度。