国金证券 GPT-6-Ast金融测评 投研任务提升明显

国金证券金融工程研究员陶阳测评显示，GPT-6-Ast在金融投研任务中相较GPT-5.6及国产模型表现提升明显。其核心升级方向为强化计算机操作、复杂工作流及端到端任务执行能力，定位为高难度端到端旗舰模型，减少人为交互。公开跑分显示，GPT-6-Ast较GPT-5.6平均提升超20%，终端科学评测项目提升42.2%

GPT-6-Ast的发布标志着AI在金融投研领域的进一步智能化升级，其强化计算机操作和复杂工作流的能力将推动投研效率提升，减少人为交互依赖。未来，随着模型迭代和成本优化，有望在更多金融场景中应用，但需关注国产模型的竞争压力和成本效益匹配性

报告重点测评了GPT-6-Ast在估值、多因子回测和行业研究三个金融投研任务中的表现。估值任务以西材西创为对象，GPT-6-Ast交付完整财务预测、估值模型及投资报告，综合表现最优；多因子回测任务基于沪深300，GPT-6-Ast处理历史时点、交易细节能力最完善；行业研究任务以半导体设备产业链为对象，GPT-6-Ast交付行业报告、Wiki知识库及公司数据库，综合表现最优

当前金融AI市场正经历技术快速迭代阶段，GPT-6-Ast等高端模型展现出显著能力提升，但调用成本高于多款竞品。市场呈现国际巨头与国产模型并存格局，国产模型在部分细分领域具有优势，国际模型则在复杂任务处理上领先。未来竞争将围绕性能、成本和生态构建展开

研报指出GPT-6-Ast的主要风险在于调用成本显著高于GPT-5.6及主流国产模型，需验证其成本与投研任务收益的匹配性。此外，模型在部分国产模型擅长的细分投研逻辑维度仍有提升空间，如特定行业深度分析、小众数据挖掘等方面可能存在短板