港股市場近日迎來一場資本狂歡，一家專注AI模型研發的企業憑借新一代產品引發市場強烈關注。2月首個交易日，該公司股價單日飆升14.52%，市值突破3000億港元大關。這場行情并非單純的市場情緒波動，而是技術突破與產業需求共振的直接體現。
過去兩年，AI行業聚焦于模型算力、芯片性能等供給側技術突破，但真正制約產業發展的瓶頸在于應用場景的落地難題。春節期間，該公司發布的M2.5模型成功打通了這一環節。該模型上線12小時即登頂OpenRouter熱度榜，一周內調用量突破3.07T tokens，相當于同期三家頭部模型調用量總和。更值得關注的是，其帶動了100K至1M長文本區間的增量需求，這正是智能體（Agent）工作流的核心消耗場景。
技術突破的背后是工程架構的徹底重構。該公司研發的Forge原生強化學習系統，通過引入標準化通信網關和異步數據池，將智能體執行邏輯與底層訓練引擎解耦。這種設計使模型能夠無縫接入數百種框架和工具調用格式，訓練效率提升40倍的同時降低顯存消耗。在算法層面，復合獎勵機制將過程監督、時效優化和回報標準化相結合，有效解決了長序列任務中的注意力稀釋問題。
市場表現印證了技術路線的正確性。OpenRouter平臺數據顯示，M2.5發布后帶動整體調用量同步攀升，特別是在智能體開發領域形成示范效應。硅谷新銳AI編程工具Kilo Code在核心產品中優先采用該模型，其聯合創始人直言："在真實編碼場景中，M2.5的性能表現與前沿模型不相上下。"包括OpenClaw、Fireworks在內的十余個國內外開源項目，均在第一時間完成模型接入。
性能與成本的平衡成為關鍵勝負手。M2.5提供兩個版本選擇：100 TPS快速版輸入成本低至每百萬tokens 0.3美元，輸出成本2.4美元；50 TPS版本輸出價格再降50%。這種定價策略精準擊中開發者痛點，使得原本受限于成本的復雜多智能體系統具備商業可行性。研究機構實測顯示，在8張H200顯卡環境下，該模型可穩定維持每秒2500 tokens的吞吐量，即便處理萬級token上下文仍能保持解碼速度。
技術迭代速度形成降維打擊。過去三個月內，該公司連續推出M2、M2.1和M2.5三代模型，在SWE-Bench編程基準測試中通過率從62%躍升至80.2%，超越Claude Opus系列并登頂多語言任務榜首。獨立評測顯示，其開源版本性能僅次于兩家閉源巨頭，成為開發者首選替代方案。這種迭代效率在OpenRouter生態中催生連鎖反應，上千個新型工具和應用正在這個非"御三家"體系中快速生長。
