智通财经APP获悉，招商证券香港发布研报称，首次覆盖和誉-B😍(02256)，予以增持评级，通过DCF方法计算，公司合理股😉权价值为210亿港元，对应未来12个月目标价32.5港元。该⭐行看好公司长期发展潜力和高效的小分子开发能力，预计公司202😢5-2027年营业收入分别为6.8/5.2/6.3亿元人民币🤔。 招商证券香港主要观点如下： 商业元年：和誉开🚀发的匹米替尼作为全球疗效最优CSF-1R小分子，即将在中美两🚀地上市，给公司带来持续销售分成。公司积极布局FGFR和KRA🌟S两大重要靶点家族，FGFR4作为晚期临床资产有望成为肝癌领😅域全新靶向小分子 匹米替尼：该行预计默克全球销售有望达😜15亿美元峰值，为和誉提供持续现金流 在CSF-1R抑⭐制剂的开发中，和誉通过高效严谨的临床推进，已经展示了TGCT❤️全球最佳的疗效，安全性和响应率均优于同类分子。该分子目前是德😁国默克管线中最重要的后期资产，经过23年12月的首次授权合作🤩，25年4月的行权扩大全球合作区域，以及两笔7,000万/8🤯,500万美元的付款，已经为和誉带来了逾1.5亿美元的现金收🤯入。该行认为默克对该分子寄予厚望，有望在全球做到接近15亿美😘元峰值销售收入（为公司指引上沿）。基于合作协议，和誉后续还将😆获得来自默克的研发里程碑付款及销售里程碑付款，以及上市之后的🤔销售分成。这是由中国药企研发的第一款成功进入全球制药巨头商业😍化阶段的全球最佳小分子药物，和誉为国内小分子研发型生物技术企👏业的国际化和商业化树立了发展路径。 深度探索FGFR和😍RAS两大类靶点，FGFR驱动下一轮新产品周期 肿瘤免🤯疫治疗虽已取得突破进展，但有一些细分类别，依然存在较低响应率😅和较短生存期的问题。尤其在中国高发的肝癌和胃癌领域，肿瘤免疫😜治疗带来的生存获益相对有限，目前肝癌依然是我国五年生存率较低😊的癌症类别。该行认为靶向特定重要靶点的小分子药物或新型药物类⭐别（如PROTAC或分子胶）有望成为解决这类型癌症未满足的重🔥要方案。和誉在FGFR靶点领域深耕十年，目前深度布局选择性F😎GFR4抑制剂（ABSK011，针对FGF19过表达肝癌）、💯FGFR2/3抑制剂（针对胃癌和软骨发育不全）等。其中FGF😢R4选择性小分子抑制剂依帕戈替尼已进入关键性注册临床三期研究🙌，针对接受过免疫检查点抑制剂和多靶点酪氨酸激酶抑制剂治疗失败🎉的FGF19过表达晚期肝细胞癌患者。全球约30%的肝细胞癌患😜者存在FGF19过表达，目前尚无FGFR4抑制剂获批上市。如😎果该临床试验取得成功，将是全球首款针对FGFR4靶点的选择性⭐靶向抑制剂。此外，目前全球针对RAS靶点的研发也如火如荼，除🤗了较早实现突破的G12C靶点，和誉选择性布局了G12D和pa🤗n-RAS两款早期分子，未来将为公司在肿瘤精准诊疗提供更多的💯联合用药方案。 丰富早期管线，为公司长期发展奠定坚实基🌟础 公司构建有22款候选药物的产品管线，包括12款临床😴阶段的资产和10款处于临床前的分子。该行认为公司作为小分子研👍发平台型公司，在很多方面既能体现出其对前沿靶点的领先认知，也🙌逐渐形成了完善的临床开发能力。因此即使股价从底部已经有较大涨🤗幅，该行仍然认为公司未来的下一代FGFR抑制剂，RAS相关靶😎点以及口服PD-L1小分子（ABSK043）通过更好的数据披🤗露和潜在的BD交易，将进一步超市场预期。 【免责声明】😆本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观😁点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任🚀何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。邮😊箱：news_center@staff.hexun.com 😀返回搜狐，查看更多

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多