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DeepSeek调价之后,谁走出了斩杀线?

AGI
一次调价,重新划定了大模型的竞争边界

文 | 象先志

不久前,Artificial Analysis那张散点图传遍行业,DeepSeek V4 Flash以0.027美元的单任务成本划出了一条“斩杀线”——全球将近70%能力不及它、价格却比它贵的模型,集体落在了这条线以内。

一个月后,DeepSeek自己开始重画斩杀线。

上周价格落地,DeepSeek V4 Flash高峰时段单任务成本从0.027美元升至0.11美元,能力不变,价格翻了四倍,斩杀区域随之收缩。

随后,DeepSeek又把周末全天划进“闲时”。高峰翻倍、闲时砍半的框架上,多了一个“周末全天谷”。

一次涨,一次降。DeepSeek在试探:开发者到底能接受多贵模型?

这条线右移动之后,最GPT-5.6 Luna、腾讯Hy3和小米MiMo-V2.5-Pro被放了出来。

按Artificial Analysis当前同口径,它们没有突然变强,只是获得了喘息的空间。

放出来以后,有人已经开始反杀。

截至8月25日的OpenRouter周榜里,DeepSeek V4 Flash的调用量虽然仍有11.6T tokens,但Hy3的7.16T、Luna的4.16T、变化标记分别上升了27%、28%和29%。DeepSeek守着更大的调用盘,但这一周更快的增长出现在几名对手身上。

低价封神,涨价续命

DeepSeek V4 Flash上线时,像扔进AI圈一颗炸弹。

2840亿总参数、130亿激活参数,能力超越自家旗舰。有开发者算过一笔账:在生产环境找到并修复一个bug,总成本0.88元。只算定位和修复环节,成本仅0.27元。缓存命中率高达99.8%。

当Artificial Analysis那张图传开,“斩杀线”的说法炸了。开发者像闻到血腥味的鲨鱼般涌来,单日8万亿token,碾压全平台日均总量。

然后,算力墙撞上来了。

OpenCode发文称,DeepSeek V4 Flash因前所未有的访问量出现容量不足问题。靠便宜引来的流量洪峰,把DeepSeek自己冲到了墙上。

“斩杀线”本是媒体送的礼物。但继续收下去,DeepSeek自己会被这份礼物反噬。便宜让DeepSeek封神,现在却也成了它的紧箍咒。

峰谷定价是真正的信号:把“什么时候用”变成一个计价变量,V4 Pro缓存命中输入价从0.025元涨到高峰时段的0.30元,涨幅达1100%。《财经》实测,1亿Token成本从17.5元涨到高峰时段的102.2元,涨了5.8倍。

空闲时段价格为高峰时段的一半,给不想多付钱的人留了后门——可以半夜跑,也可以周末跑;相对高峰更便宜,但不能概括为相对旧价“价格不变”。

DeepSeek通过价格手段完成了“用户分层”,但两拨人拿到的是完全不同的账单。

企业用户算下来, V4 Pro高峰1亿Token成本102.2元,仍然是OpenAI的22%、智谱的36%。"划算"两个字仍然成立。

对个人开发者而言,情况更复杂。按量API与Token Plan并不相通:前者按实际Token计费,后者还受额度、并发和公平使用规则影响。它们可以帮助用户判断预算,却不能简单折成每亿Token后宣布谁更便宜。

同一个API,有人买的是“时间”,有人买的是“便宜”。这既是给用户的选择题,也是DeepSeek递给资本市场的一张答卷:它要证明自己不只会用低价换流量,也能把流量变成质量更高、可持续的收入。

这就引出一个问题:DeepSeek凭什么敢涨价?有一个被低估的变量叫Kimi K3。

2.8万亿参数,编码能力全球第一,通用Agent全球第三,综合评分紧追Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。API定价输入3美元/百万token、输出15美元——约等于GPT-5.6 Sol的四到五成,但明显贵过DeepSeek。

据高盛报告,Kimi K3代表中国AI从“成本效率竞争”进入“定价权竞争”的节点。翻译一下:以前大家觉得中国模型只能比便宜,现在发现也能凭能力卖贵。

更有意思的是市场反应。Kimi K3发布不到48小时,月之暗面因请求量暴增、GPU压力暂停C端新用户订阅。“想收费”被“算力不够”卡住了。它能证明的是高阶模型需求和算力压力,不能直接证明用户接受了0.84美元/任务的API价格。

按8月26日查看的Artificial Analysis v4.1.1,Kimi K3(max)约60分、0.84美元/任务;DeepSeek V4 Flash高峰约52分、0.11美元/任务。能力差8分,任务成本相差约7.6倍。

Kimi只能说明中国模型已经出现更高价格带,不能替DeepSeek完成付费弹性测试。DeepSeek真正要测的,是涨到0.11美元之后,有多少请求留下、多少流量迁走。

同时,大洋彼岸发生了另一件事。OpenAI把轻量级Luna价格砍了80%,从1美元降到0.2美元;谷歌Gemini 3.7 Flash直接打五折。

于是,斩杀关系第一次反了过来:同为52分,Luna约0.05美元/任务,不到DeepSeek高峰价的一半。DeepSeek把别人放出斩杀区,也把自己送进了Luna的射程。

一条窄路

据媒体援引知情人士,DeepSeek在首轮外部融资后,又启动新一轮融资,市场传出的目标估值约740亿美元,年化收入约4亿到5亿美元。这些都不是DeepSeek官方披露。

对比一下:Snowflake在2020年IPO时市销率约57倍,上市首日飙升至约80倍,顶级SaaS公司上市通常在10—30倍。不过Snowflake是高毛利SaaS,DeepSeek是模型API和研发密集型公司,两者不能直接类比。即便只当作压力参照,148倍也意味着你得跑的足够快。

这个P/S能不能站住,取决于DeepSeek能不能证明三件事:收入能持续增长、毛利质量能打、付费结构不是靠补贴撑出来的。流量解决不了这些问题,但API账单可以。

所以DeepSeek的定价动作,可以被理解为指向同一个目标:把流量变成可预测的收入,把收入变成可验证的估值依据。

过去,557.6万美元训练V3的“低成本叙事”震惊了行业。现在,它需要用API收入、企业合同和现金流来讲一个"高价值叙事"。从便宜得吓人到贵得有道理——这个转身,比训练一个模型难多了。

据The Information,DeepSeek推理API毛利率据称超过50%。即便属实,这也只是API单项毛利,不能推出公司整体盈利;训练、研发、折旧和带宽成本仍在利润表之外。

但DeepSeek并非想涨多少就涨多少。涨太少,148倍的估值故事讲不圆;涨太多,开发者默默把流量切走了——比分手更伤人的,是连分手通知都没有。

峰谷定价和周末低谷,可以理解为DeepSeek同时在做两场压力测试:对开发者,测试涨价后的需求弹性;对资本市场,测试调用留存、请求迁移和收入质量能否支撑更高估值。每一次调价都是一场实验,答案来自API日志,不来自问卷。

边界已经在浮现。OpenRouter披露的本月公开署名头部应用中,仅页面可见的五个应用,Hy3已产生至少约9220万次请求,Luna约5280万次,DeepSeek V4 Pro约3610万次,MiMo-V2.5-Pro约988万次。它们已经进入Hermes Agent、Kilo Code、Claude Code、Codex和Cline等真实工作流。但这些公开数据只能证明“有人在用”,还不能证明请求一定从DeepSeek迁来。

DeepSeek的提价空间还有,但不是无限的。

国产大模型市场已经分裂成两派:一派走“价值定价”做高溢价,一派走“成本定价”靠规模取胜。DeepSeek想同时走两条路——用Pro版站住价值,用Flash版守住规模。这套打法能不能跑通,目前没人知道。

更棘手的是,整个行业没有统一的计量规范。缓存命中率说不清、Token单位各算各的、模型功能调整不透明——“比价”变成了一件需要大量实测才能完成的事。

定价权的博弈,本质上是在争夺“什么算贵、什么算便宜”的定义权。

DeepSeek正走在一条窄路上:左边是开发者用脚投票的边界,右边是资本市场要求它证明收入质量。涨得太少,估值故事讲不圆;涨得太多,被放出来的模型就会接走流量。

从“极致低价”到“分时计价”,从拒绝融资到市场传出的740亿美元估值——DeepSeek过去一年做的每一件事,都在重新定义它在坐标系里的位置。

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