港股大模型概念股日报（2026-06-15）

2026.06.15 一、行业观察2026年6月15日，港股高开后全天震荡。恒生指数收涨0.50%报24842.67点，恒生科技指数涨1.28%报4765.58点，国企指数微涨0.02%报8375.74点。全日成交额2834亿港元。AI及半导体产业链全线爆发。智谱暴涨32.8%，公司GLM-5.2全量开放并即将按MIT协议开源，国产大模型可用性价值获市场重估；MINIMAX-W大涨7.0%。半导体板块同步领涨，华虹宏力涨10.1%，兆易创新、中芯国际表现抢眼。AI硬件链同步走强，联想集团大涨9.3%；建滔积层板暴涨22.3%，汇聚科技涨21.9%。二、大模型概念股盘面表现证券代码证券简称收盘价(HKD)涨跌幅(%)02513.HK智谱1457.0032.8200100.HKMINIMAX-W423.807.0203317.HK迅策151.102.5100020.HK商汤-W1.501.3501024.HK快手-W46.240.7803690.HK美团-W78.250.4509888.HK百度集团-SW114.70-0.7809988.HK阿里巴巴-W109.30-0.8200700.HK腾讯控股459.60-0.8602718.HK明略科技-W240.60-1.80数据来源：港交所，不构成投资建议，截至2026年6月15日收盘三、大模型行业与企业动态1、Anthropic最强模型Fable 5/Mythos 5遭美国商务部出口管制，全球无差别暂停访问6月12日，美国商务部长Howard Lutnick致函Anthropic首席执行官Dario Amodei，以国家安全为由将Claude Fable 5与Mythos 5列入出口管制范围，要求暂停所有外国国民（无论身处美国境内或境外，包括Anthropic外籍雇员）的访问权限。Anthropic表示，该决定建立在“严重的误解”之上，但因无法实时区分用户国籍，最终选择暂停所有用户权限，正与主管部门沟通争取以更精细的许可机制恢复合规访问。两款模型于6月9日发布，上线仅72小时即被全面叫停。2、智谱(02513.HK)：宣布GLM-5.2全量开放，API近日上线并开源6月13日，智谱宣布GLM-5.2面向GLM Coding Plan全量用户（Lite/Pro/Max/团队版）开放，支持1M上下文，为智谱迄今能力最强的开源模型。API将于近日上线，模型亦将按MIT协议正式开源。智谱在公告中表示：“在一些前沿模型突然变得不可用的时刻，前沿智能不应只属于少数人，也不应被少数规则随时收回。它应该开放、可用、可构建，并服务于每一位开发者。”3、迅策(03317.HK)：与沐曦、天数智芯、壁仞科技签署三份战略合作，首次系统性携手国产算力6月15日，迅策科技分别与沐曦股份、天数智芯及壁仞科技签署战略合作协议，聚焦“算力+数据”融合，将公司在金融、制造、能源等垂直领域的场景化数据与Token化能力，与三家国产GPU厂商的芯片架构及算力优化优势结合，共同打造面向垂直行业的“软硬一体”解决方案。其中，与沐曦聚焦智能制造及科技金融端到端智能计算，与天数智芯开展异构算力网络及具身智能应用研发，与壁仞聚焦城市管理智能计算方案及专用一体机研发。各方均为独立第三方，具体业务合同将另行签署。四、大模型概念股介绍公司名称股票代码公司地位公司大模型产品与业务介绍智谱02513.HK中国独立大语言模型领域的头部厂商已发布新一代旗舰模型GLM-5.2kkk，在编程与智能体能力上取得开源SOTA表现；并联合华为开源多模态图像生成模型GLM-Image。公司聚焦全新模型架构设计、通用强化学习范式及模型自主进化，业务布局契合企业级AI生产力转化趋势。MINIMAX-W00100.HK全模态AGI方向头部厂商持续迭代视频生成模型矩阵，并携手海内外主流芯片厂商及推理平台完成底层适配。其C端与B端大模型应用的总月活及多模态API调用量保持高速增长，算力生态布局进一步拓宽。迅策03317.HK国内领先的金融资管数据基础设施提供商被市场称为“Token第一股”。持续深化大模型在金融资产管理核心业务流的集成，通过底层数据治理与AI技术重构投研、交易及风控管线。其底层结构化数据清洗能力，与金融机构数字化转型及大模型合规落地趋势相契合。明略科技-W02718.HK大模型概念股，港股Agentic AI第一股凭借自研 Mano、Cito、Mano-P 端侧模型及 Cider 推理框架，全面支撑自身 Agentic AI 定位，业务体系以 DeepMiner 大模型为底层引擎、Octo 为协同中枢，统一以 Agentic Service 形式交付各类 AI 产品与行业解决方案。明略科技大模型主打差异化技术路线，放弃通用模型参数扩容，采用多专业小模型协同的 Scaling Out 模式，核心壁垒不是参数量，而是细分场景数据、专用模型与持续学习，在垂直场景下能做到通用模型做不到的精度，致力于打造开源、可私有化部署、白盒可审计的 Private AI 基础设施。