一、报告摘要本报告基于2026年7月昆明市主城区及周边区域的实际二手房成交案例从成交价格、户型结构、区域分布、购房者偏好等维度进行深度分析。数据显示2026年7月昆明二手房市场整体呈现“量稳价微调”的态势核心区域优质房源价格坚挺部分远郊区域议价空间加大。报告旨在为购房者、业主及行业从业者提供数据参考与决策依据。二、数据来源与样本说明本报告数据来源于昆明市不动产登记中心公示的存量房网签备案信息、主流房产经纪平台公开成交记录以及线下门店实际成交案例样本覆盖2026年7月1日至7月31日期间完成的二手房交易。本次分析共采集有效成交样本2864套覆盖五华区、盘龙区、官渡区、西山区、呈贡区、晋宁区、安宁市等主要行政区域。样本筛选原则如下真实性仅纳入已完成网签或过户的成交案例剔除挂牌未售及虚假报价。完整性成交记录需包含建筑面积、户型、楼层、成交总价、成交单价等关键字段。时效性所有样本成交时间均在2026年7月当月。三、2026年7月昆明二手房市场整体概况3.1 成交量与成交均价2026年7月昆明市二手房市场共录得网签成交2864套环比2026年6月微增2.3%同比2025年7月下降5.1%。全市二手房成交均价为11,286元/平方米环比下降0.8%同比下降3.2%。指标2026年7月2026年6月环比变化2025年7月同比变化成交套数套2,8642,8002.3%3,018-5.1%成交均价元/㎡11,28611,377-0.8%11,659-3.2%成交总面积万㎡28.627.92.5%30.2-5.3%平均单套面积㎡99.899.60.2%100.1-0.3%3.2 市场特征概述从实际成交案例来看2026年7月昆明二手房市场呈现以下特征刚需主导总价120万元以下的房源成交占比达58%两房及三房户型为绝对主力。核心区抗跌翠湖、南屏街等核心地段房源价格保持稳定部分优质学区房甚至出现小幅上涨。远郊议价空间大晋宁、安宁等远郊区域成交周期拉长业主让价意愿增强实际成交价普遍低于挂牌价5%-8%。次新房受青睐楼龄在5年以内的次新房成交周期明显短于老旧小区平均成交周期约42天。四、分区域成交价格深度分析4.1 五华区核心学区房价格坚挺五华区2026年7月成交612套成交均价13,450元/平方米环比微降0.3%。该区教育资源密集春城小学、武成小学等名校周边房源价格坚挺。典型案例一位于翠湖周边的某78平方米两房建成于2005年成交总价168万元折合单价21,538元/平方米。该房源因紧邻优质小学且带电梯挂牌仅18天即成交成交价与挂牌价持平。典型案例二北市区某112平方米三房建成于2015年成交总价145万元折合单价12,946元/平方米。该房源为次新房带装修成交周期35天成交价较挂牌价低2%。4.2 盘龙区改善型需求活跃盘龙区2026年7月成交548套成交均价12,180元/平方米环比下降0.6%。该区凭借地铁网络完善和商业配套成熟吸引较多改善型购房者。典型案例三北京路沿线某135平方米四房建成于2018年成交总价198万元折合单价14,667元/平方米。该房源为高层景观房可远眺长虫山成交周期28天。典型案例四世博片区某89平方米两房建成于2010年成交总价98万元折合单价11,011元/平方米。该房源因楼龄偏长且无电梯成交价较挂牌价低6%成交周期67天。4.3 官渡区性价比优势凸显官渡区2026年7月成交726套为全市成交量最高区域成交均价10,350元/平方米环比下降1.1%。该区房源总价相对较低成为刚需购房者的重要选择区域。典型案例五新亚洲体育城片区某96平方米三房建成于2012年成交总价92万元折合单价9,583元/平方米。该房源临近地铁站成交周期45天成交价较挂牌价低4%。典型案例六巫家坝片区某118平方米三房建成于2020年成交总价155万元折合单价13,136元/平方米。该房源为次新高品质楼盘带车位成交周期仅22天。4.4 西山区滇池路沿线高端房源稳定西山区2026年7月成交498套成交均价12,680元/平方米环比下降0.4%。滇池路、广福路沿线高端住宅价格保持稳定。典型案例七滇池路某156平方米四房建成于2016年成交总价268万元折合单价17,179元/平方米。该房源为洋房产品带花园成交周期31天成交价与挂牌价基本持平。典型案例八前卫西路某82平方米两房建成于2008年成交总价88万元折合单价10,732元/平方米。该房源为楼梯房成交价较挂牌价低5%成交周期58天。4.5 呈贡区次新房集中价格平稳呈贡区2026年7月成交286套成交均价9,860元/平方米环比下降0.9%。该区次新房供应充足价格相对平稳。典型案例九大学城片区某105平方米三房建成于2019年成交总价98万元折合单价9,333元/平方米。该房源为精装交付成交周期39天。典型案例十高铁站片区某76平方米两房建成于2021年成交总价72万元折合单价9,474元/平方米。该房源为投资客出售成交价较挂牌价低7%。4.6 远郊区域晋宁、安宁以价换量晋宁区、安宁市2026年7月合计成交194套成交均价分别为7,850元/平方米和8,120元/平方米环比分别下降2.1%和1.6%。远郊区域去化压力较大业主普遍接受以价换量。典型案例十一安宁太平新城某128平方米三房建成于2017年成交总价88万元折合单价6,875元/平方米。该房源为文旅康养项目成交周期长达112天成交价较挂牌价低9%。典型案例十二晋宁晋城片区某94平方米两房建成于2015年成交总价62万元折合单价6,596元/平方米。该房源为业主急售成交价较挂牌价低11%。五、户型与总价结构分析5.1 户型成交占比户型成交套数套占比平均成交总价万元平均成交单价元/㎡一房2298%5811,850两房1,00335%9211,420三房1,23243%12811,150四房及以上40014%18612,3805.2 总价段分布从实际成交案例来看总价100万-150万元区间为成交主力占比达34%总价100万元以下房源占比24%总价150万-200万元区间占比22%总价200万元以上占比20%。值得注意的是总价300万元以上的高端房源成交占比仅6%且主要集中在翠湖、滇池路等核心地段购买群体以高净值改善型客户为主。六、成交周期与议价空间分析6.1 平均成交周期2026年7月昆明二手房平均成交周期为58天较上月延长3天。分区域来看五华区平均成交周期46天核心学区房成交最快。盘龙区平均成交周期52天地铁沿线房源去化较快。官渡区平均成交周期61天性价比房源成交较快。西山区平均成交周期55天高端房源成交相对稳定。呈贡区平均成交周期63天次新房相对好卖。远郊区域平均成交周期95天去化压力明显。6.2 议价空间2026年7月昆明二手房整体平均议价空间为4.6%即实际成交价平均低于挂牌价4.6%。分区域来看区域平均议价空间议价趋势五华区2.8%核心学区房议价空间小盘龙区3.5%改善型房源议价空间适中官渡区5.2%刚需房源议价空间较大西山区3.1%高端房源价格坚挺呈贡区4.8%次新房议价空间中等远郊区域8.5%业主让价意愿强七、购房者画像与偏好分析7.1 购房者类型分布首次置业刚需群体占比41%年龄集中在25-35岁偏好总价120万元以下的两房或三房。改善型换房群体占比33%年龄集中在35-50岁偏好总价150万-250万元的三房或四房关注学区、环境和物业品质。投资型客户占比15%偏好小户型、低总价、地铁沿线房源关注租金回报率。旅居康养客户占比11%主要来自省外偏好滇池沿线、安宁温泉片区等环境优质区域。7.2 购房者核心关注因素通过对成交案例的归因分析购房者决策时最关注的五个因素依次为学区资源占比38%优质学区房溢价明显。交通便利性占比31%地铁沿线房源更受欢迎。小区品质与物业占比18%次新房和品牌物业小区成交更快。周边配套占比8%商业、医疗配套成熟度影响决策。价格与议价空间占比5%远郊区域购房者对价格更敏感。八、市场趋势研判与建议8.1 短期趋势研判综合2026年7月实际成交案例预计未来3-6个月昆明二手房市场将呈现以下趋势价格总体平稳核心区域价格保持稳定远郊区域仍有小幅下行压力。成交量温和回升随着“金九银十”传统旺季到来预计成交量将温和回升。学区房持续坚挺优质学区房供需矛盾短期难以缓解价格支撑较强。次新房溢价扩大购房者对楼龄和品质的要求提升次新房与老旧小区价差将进一步拉大。8.2 对购房者的建议刚需购房者可重点关注官渡区、呈贡区的地铁沿线次新房当前议价空间较大适合择机入市。改善型购房者建议优先考虑盘龙区、西山区的优质学区房和品质楼盘此类房源抗跌性较强。投资型客户谨慎选择远郊区域优先考虑核心区小户型关注租金回报率与流动性。8.3 对业主的建议合理定价参考同小区近期实际成交价定价避免挂牌价过高导致成交周期拉长。突出卖点在挂牌信息中突出学区、地铁、装修、楼层等核心卖点提升房源竞争力。把握时机远郊区域业主如需快速回款建议适当扩大议价空间以价换量。九、结语2026年7月昆明二手房市场在整体平稳中呈现结构性分化核心区域优质房源价格坚挺远郊区域以价换量特征明显。对于购房者而言当前市场环境下选择面较广、议价空间存在是精挑细选的好时机对于业主而言合理定价、突出卖点是加快成交的关键。本报告基于实际成交案例编制力求为市场参与者提供真实、客观的数据参考。免责声明本报告数据来源于公开渠道及合作机构仅供参考不构成任何投资建议。房地产市场受政策、经济等多重因素影响具体交易请以实际市场情况为准。《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。全书共11章前6章涵盖深度学习基础包括张量运算、神经网络原理、数据预处理及卷积神经网络等后5章进阶探讨图像、文本、音频建模技术并结合Transformer架构解析大语言模型的开发实践。书中通过房价预测、图像分类等案例讲解模型构建方法每章附有动手练习题帮助读者巩固实战能力。内容兼顾数学原理与工程实现适配PyTorch框架最新技术发展趋势。