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科大讯飞:2025年8月22日投资者关系活动(业绩说明会)PPT

公告时间:2025-08-22 22:16:56
科大讯飞(002230.SZ)
2025年半年度业绩说明会
科大讯飞
2025年8月22日

2025年上半年公司整体经营情况
单位:亿元
营业收入 109.11 93.25 17.01%
毛利 43.89 37.48 17.12%
归属于上市公司股东的净利润 -2.39 -4.01 40.37%
归属于上市公司股东的扣除非经常性损益 -3.64 -4.83 24.62%
的净利润
经营活动产生的现金流净额 -7.72 -15.36 49.73%

上半年营收结构持续优化,C端保持快速增长
GBC营收结构持续优化 C端业务营收成为增长主要动力
C端 G端 38%
32% 26%
B端
42%

以机制促回款,持续改善经营性现金流
2025年上半年实现销售回款103.61亿元,同比增长14.99%,半年度回款首次破百亿。公司将回款清欠列为年度重点专项并积极优化创新清欠机制,实现连续三年回款率持续提升(22年93.75%—>24年97.20%),以高质量回款节奏匹配营收增长与业务突破。上半年经营性现金流较前两年负现金流明显收窄。
2023-2025年上下半年度经营性现金流
单位:亿元
50 2023 2024 2025 40.31
40
30
20 18.78
10
0
-10 -7.72
-20 -15.29 -15.36
H1 H2

保持研发强度,将资源集中投入三大重点任务
2025年上半年研发投入增长9.2%,占营收21.92%,投入强度基本稳定。上半年研管营费用共增加6.1亿,主要资源投入以下三大方向并取得积极进展:
1. 星火大模型核心技术相关投入增加8200万,综合能力保持在业界第一梯队水平;
2. 在行业应用的产品研发及市场推广方面增加1.8亿,进一步巩固行业先发优势;
3. C端硬件产品渠道营销推广费用增加3.4亿,有效拉动学习机等C端硬件收入增长。
2024-2025年上半年公司研发投入及C端硬件营销推广费用
9.2% 2024H1
2025H1
21.91 23.92
90.5%
3.78 7.20
研发投入 C端硬件营销推广费用
单位:亿元

4月20日讯飞星火X1如期发布
再次率先实现国产算力上的深度推理大模型训练,迄今仍是唯一基于国产算力训练的全民开放大模型
以小一个数量级的参数(70B)实现整体效果对标DeepSeek R1和OpenAI o1
深度推理模型效果(%) Spark-X1-0420 OpenAI-o1 DeepSeek-R1 为什么70B模型可以对标671B模型的效果?
(70B Dense) (参数未知) (671B MoE)
文本生成 87.5 84.7 87.8 国内首发基于快慢思考的
语言理解 86.9 85.6 87.0 统一模型训练推理方法
自建测试 知识问答 86.5 86.1 85.7
集 逻辑推理 81.2 79.6 81.8
数学能力 89.7 84.6 89.5 提出结合评语模型和细粒度反馈的强化学习技术
(在模型参数小一个数量级的情况下,X1效果全面对标OpenAI o1
代码能力 80.7 81.2 81.4 和DeepSeek R1,多项能力实现超越)
MMLU-Pro 82.7 83.1 84.0
AIME-2025 73.3 79.5 70.0
公开测试 MATH-500 97.7 96.4 97.3 研发国产平台强化学习算法包
集 实现全国产化算力深度推理模型训练效率优化
AGI-Eval 90.5 85.4 90.2 (对标英伟达A800,昇腾910B训练效率从24年底25%提升至73%)
HumanEval-X 91.3 90.4 91.5
*测试集合来源:自建测试集主要来自真实的大模型请求任务数据随机抽样;公开测试集为业界权威评测任务

高考对大模型能力的验证
星火大模型在高考语文及英语中的表现
上海报业集团 界面新闻 微博、新浪新闻、头条新闻、青年文摘、意林 新京报
六款国产主流大模型实测高考作文 十款国产主流大模型实测高考作文 六款主流大模型英语作文能力测评
讯飞星火以53分排行第一(满分60分) 讯飞星火以43分排行第一(满分60分) 讯飞星火得19.5分排名第一(满分20分)
高考对大模型能力的验证
星火大模型在高考数学中的表现
讯飞星火是唯二突破140分的大模型
IT之家:七款主流大模型挑战2025高考数学,讯飞星火和DeepSeek突破140分(满分150分),GPT-o3名列第三
7月25日讯飞星火X1再次更新发布
以小一个数量级的参数(70B)实现整体效果对标OpenAI o3等海内外一流大模型
慢思考 快思考
结果对比 Spark-X1- OpenAI-o3- Spark-X1-0720 GPT 4.1-0415 结合评语模型与细粒度

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