月之暗面的KIMI，成功吸引关注ChatGPT国人的目光，很快变成最火的国产大模型。

有意思的是，Kimi宣传自己能解读超过200万字的文档，因此，有人将其拿出与各互联网大厂推出的大模型相比较，得出其特别适合金融、办公等领域的结论。

但其实早在3月14日，阿里的通义千问就开放了单个文档超千万字的解析能力，金融领域也是重点。

这就产生了一个问题，两个模型都被看成在金融领域能迅速帮助分析师提效，究竟谁的能力更强一些？

正好，作为主业是推动互联网金融信息服务，且对大模型极其熟悉的从业人员，这个周末我抽取了部分上市公司的财报，以相同的提示词让通义千问跟KIMI生成了分析师的报告内容，并做了一番比较，从专业人士的角度给大家一个参考的答案。

整个测试的过程，我们随机抽选了4个公司的财报，通过两个大模型文档上传解读的功能，上传PDF，然后分别以相同的提示词——“作为一位资深金融分析师，请针对这个公司财报，撰写一篇1500字左右的分析报告，要求数据准确，对于内容要进行推导，通过数据给予公司整体运营状态认知，最后要给出分析师的意见”，向两个大模型下达任务，最终获得了相应的结果。

经过比对，我以其中粤高速A这家上市公司财报解读过程来分析，通过数据准确程度、分析师角度体现，以及行文流畅程度三个维度进行评价，希望能让所有金融行业从业者，对两个可以连续读取大规模数据的国产大模型，有所认知，最终找到适合自己的使用方法。

数据准确度

对于财报数据，在列举要求后，KIMI反馈时间稍快于通义千问，大概成文控制在3分钟左右，而通义千问则在5分钟完成的任务。

先说优点：两个模型都能比较全面地将财报数据列举出来，并且可以进行部分增长率的计算，也都完成了ROE的相关值运算。

（KIMI的财报分析内容）

（通义千问财报分析内容）

但KIMI暴露出的问题也很突出，部分数据属于对应出错。今年的财报都有所调整，因为《企业会计准则解释第16号》的正式落实，企业年度财报中呈现2个资产负债表，对于旧有计算的部分进行了补充，产生了新的综合财务报表。但KIMI有的从原有资产负债表中提取，有的从最新调整的负债表中提取。按道理，应该从最新的调整表格中提取。

这部分能力通义千问完成得非常好。

还有一个问题就是增长比率的计算。KIMI出现较大问题，其计算的值与真正的值相差很大，说明他对于相关数据的把握出现问题。这点上通义千问表现不错，没有较大的错误。

从这个维度上看，两者对财报数据的提取，都有比较完备的算法。通义千问对相关金融领域法律法规的变化掌握比较及时，使得数据提取中的错误降到最低。而对KIMI来说，可能是在这个方向的应用还较为浅薄，对法律法规的跟进并不及时。

如果金融领域从业人员以Kimi作为主要模型来使用，需要后期进行大量的训练和调整。反之采用通义千问，可能微调的难度较低。毕竟通义千问已经跟金融行业很多企业达成合作，大模型在这个行业的预训练完成度较高。

分析师角度

因为我们出具的是对于上市公司财报的研究报告，更多的是从分析师的角度展开。所以，我们特意在提示词中加上了模型的身份设定，要求两个模型都从分析师的角度来撰写这份报告。

毕竟分析师所提供的研报，要给投资者更全面的信息和背景，同时分析并指出能影响到企业发展的各个因素，这样才让投资者能做出最合理的投资决策。

站在分析师的角度，光把财务数据列举出来只是第1步，而这些财务数据如何展示企业发展的情况和未来发展的前景，是分析师在报告中要着重笔墨的地方，也是分析师价值的体现。

在很多券商，分析师建立了不同的分析模型，并在研报中利用这些模型对数据进行解读。但由于各家所提供的模型并不相同，且都十分机密，不论是通义千问还是KIMI，都没有真正等同于分析师利用数据模型进行分析的能力。

所以我们期待的是大模型可以将整个财报读懂，利用对财报的理解站在分析师的角度，提出可能影响投资人投资决策的相关判断和容易被忽视的信息。

在这一点上Kimi的表现不尽如人意。

通过这个截图能看出，KIMI在分析师意见方面，基本上还是一个利用所获取的部分研报套路，做的一个结论生成。

而通义千问在这点上却产生了非常好的效果，提出的内容让我都十分惊讶。

可以看出通义千问是对于所有的内容进行了整体的研读，然后针对分析师可能关注的要点进行了二次的精读，并给出了相关的信息和分析。而这部分恰恰补充了很多投资者对于财报财务数据以外的信息获取需求。

我们签约的11位分析师对相关的内容进行了评估，他们一致认为通义千问生成的内容是可以直接修改后，用于自己所撰写的企业年报分析报告。

行文流畅度

在这一点上，KIMI可能因为过分地重视数据的全，对生成内容的行文流畅性没有太多的要求。使得相关内容可读性不强。

在测试过程中，我们发现KIMI所有生成的内容基本上都是有比较完整的框架。这对偏理性的内容是好事，但对于项目公开研报这种需要兼顾读者阅读感受的内容来说，相关的行文流畅和阅读体验还是有一些差距。

而通义千问生成的内容，因为经历了接近一年的迭代，对于内容本身有着比较完整的描述和信息的体现，反馈到内容的流畅性上就显得接受度强了很多。

但这并不意味着Kimi在金融领域没有应用的空间。

实际上分析师在使用过程中发现，Kimi连接着一个实时的搜索引擎，它可以对提出的问题进行全网实时搜索，提供最及时的相关信息和知识。

这对于分析师撰写行业调研类的研报，或者重点企业研究中，针对行业的变化以及背景的调研等内容，有着非同一般的帮助能力。

我们觉得Kimi更像是现在国产大模型应用中空缺的一环，那就是AI跟搜索的一个深度结合。而这种结合本身就有着自己的价值。

甚至在深度解读的时候，分析师认为，Kimi提供的这种搜索和内容生成能力可以大大降低他们的工作强度，提升工作效率。

其实某种程度上，两者对于金融信息的收集研报的撰写等工作来说，完全是互补和可以并存的状态。

分析师认为，对于财报数据的读取以及相关分析意见的拟定，可以通过通义千问整体强大的能力实现。毕竟这个大模型针对金融行业做了深度的优化和训练，且经过几轮迭代在内容生成的能力上也已经部分达到，并且超过了国际先进水平。

同时对于需要进行内容的扩张，或者背景的调研、行业信息的获取等工作，KIMI这个新的国产大模型借助AI加搜索的能力，可以快速满足分析师的需求。

所以从分析师工作提效的角度，将两个国产大模型结合起来，共同发挥他们最具优势的能力，才是真正对的选择。

换句话说，在金融领域，这两个国产大模型并不是互相竞争的关系。双方在使用端的融合，可以给分析师1+1>2的赋能。

这对国产大模型的持续性发展，是一个特别好的事情。

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