DeepSeek涨价：“价格战”走了，“智价比”来了！

作者：快思慢想研究院院长田丰，GlobalTimes 张蔚蓝

开篇：中国涨，美国降

2026年8月13日，中国AI圈发生了一件容易被忽略的“小事”——DeepSeek没有发通稿，没有发推特，只是悄悄把API文档里的版本号，从"预览版"改成了"V4 Pro 0813"。同一天，大洋彼岸，埃隆·马斯克的xAI高调发布Grok 4.6，配长文、跑分图、限时优惠一应俱全。两种截然不同的发布姿态，讲的是同一个故事：全球AI第一梯队的门槛，正在被重新定义。DeepSeek V4 Pro在终端操作测试Terminal-Bench上拿下87.9分，只比Anthropic旗舰模型Claude Fable 5的88分低0.1分。但真正值得重视的是一个几乎所有人都判断错了方向的事实：涨价的是DeepSeek，降价的反而是美国同行。

一、0.1分之差，撬动了“新逻辑”

DeepSeek V4 Pro 0813不只是一次跑分冲刺。它把上下文窗口拉到100万Token，最大输出长度38.4万Token，同时支持"思考"与"非思考"两种模式，还新增对Responses API和Codex的支持——这意味着它能直接插进程序员日常使用的编程工具链，无需额外适配。在终端操作、代码工程、工具调用、安全测试等一系列面向"干活能力"的基准测试中，V4 Pro 0813全面逼近甚至反超部分海外旗舰模型。研究机构SemiAnalysis在社交平台公开祝贺，称其在智能体任务上"大幅超越英伟达Nemotron 3 Ultra"。

定价方面，每百万输入Token 3元人民币，输出6元，缓存输入仅需0.025元——对比同日发布、每百万输入输出2美元/6美元的Grok 4.6，价格差距肉眼可见。这波升级也印证了一个更大的趋势：AI应用正从简单问答转向依赖工具调用、代码执行的长程任务，Token消耗量随之暴涨。国家数据局数据显示，今年3月中国日均Token消费量已突破140万亿，是2024年初水平的1000多倍。这也是外界普遍认定"国产模型继续低价竞争"的直观印象来源。但把时间线拉长看，这个印象很快就会被下一组事实推翻。

二、DeepSeek物美价廉，需求重定价供给

把三条价格曲线摆在一张纸上，结论和直觉正好相反。8月6日，DeepSeek官方公告，计划"近期整体上调API服务定价，预计涨幅较大"；同一周，OpenAI把入门档模型GPT-5.6 Luna的输入价格从每百万Token 1美元砍到0.2美元，降幅80%；Grok 4.6则原地维持Grok 4.5的定价，一分未动。三条线里，涨价的只有DeepSeek一家。

快思慢想研究院院长田丰认为，这背后是Tokens需求快速超过供给量的必然结果——第三方平台OpenCode披露，DeepSeek模型单日Token消耗一度冲上8万亿量级，8月4日甚至一度出现容量不足。"这是典型的需求过剩、供给受限下的涨价，"田丰说。他判断，"2026年国产模型的Token价格会小幅反弹。"

三、低价换不来护城河，效率才能

低价从来算不上国产开源模型的护城河，充其量是算力利用率不足时期的定价策略。DeepSeek创始人梁文锋在早期访谈中反复强调的是研究效率与架构创新——MoE稀疏激活、MLA注意力机制，而非用补贴换用户规模。田丰认为，一旦智能体请求把算力填满，涨价就是必然结果，真正决定长期成本曲线的是芯片能效与集群利用率。

更值得深挖的是涨价的时间点：DeepSeek于6月16日完成成立以来首轮外部融资，募资超500亿元，投后估值3500亿元，创下中国AI行业单轮融资纪录；进入8月，第二轮融资重启的消息与涨价预告几乎同一周出现，目标投前估值已上探至约5000亿元，两个月内估值预期抬升近五成。摩根士丹利8月9日研报将其总结为一个飞轮：更强模型带来更多收入，更多收入支撑更大投入，更大投入推高下一代模型能力。田丰判断，这次涨价与其说是成本驱动，不如说是估值驱动——第二轮融资谈判桌上，需要一条能兑现的“收入曲线”背书。

四、贵不贵是价格问题，值不值是效率问题

真正该让美国闭源厂商警惕的，从来不是标价，而是完成同一件事要烧多少Token。Grok 4.6公布的数据给出了新的度量标准：在长程知识工作基准GDPval-AA v2上，Grok 4.6平均用53轮对话、约5亿输入Token完成任务，Claude Opus 5平均要103轮、约20亿输入Token——同样一件事，Opus 5实际消耗的Token量是Grok 4.6的4倍。而且Opus 5单价更贵，真实的单任务成本差距还会被进一步放大。

田丰把这项指标定义为"智价比"—— 单价X任务Token消耗量，才是用户能感知的真实成本。这也是他对国产算力生态的提醒：如果只盯着每百万Token多少钱的单价竞争，会错过更本质的效率战场。华为昇腾、寒武纪等国产芯片能否在长上下文、多轮智能体场景下把有效算力利用率做上去，比模型厂商愿不愿意降价，更能决定这场中美AI竞争的胜负手。

五、分数打平之后，比的是谁更靠得住

头部模型的智力分数已经收敛到统计噪声区间之内。据Artificial Analysis智力指数，Claude Opus 5得63分，Claude Fable 5得62分，Grok 4.6与GPT-5.6 Sol并列61分——四款顶尖模型的综合分差只有2分，且各基准测试本身存在抽样误差，这个差距在统计意义上已经很难称得上"领先"。田丰将其类比为芯片制程逼近物理极限后的行业阶段：榜单分数差距不再决定用户体验，能不能在长程任务中稳定执行，正在取代单点跑分成为新的分水岭。

与此同时，美国与中国厂商此刻走的是三种截然不同的定价逻辑，不宜被"价格战"一词笼统概括：xAI在6月斥资近600亿美元收购Cursor后，Grok 4.6选择原价不动，本质是保护刚拿下的分发渠道；OpenAI砍价入门档模型，是守住开发者入口的防御性动作；DeepSeek涨价，则是被动的产能约束定价。三种目标、三条路径，唯一的共同变量是算力扩产节奏能否跟上智能体时代的Token消耗曲线。

六、参数纹丝不动，答案却判若两模型

DeepSeek V4 Pro从预览版到正式版，总参数1.6万亿、激活参数490亿始终未变，但智能体类基准却出现数倍跃升：DeepSWE基准从12.8分升至62.7分，CyberGym从52.7升到83.3，Terminal-Bench 2.1从72.1升到87.9，知识与数学类基准的改善幅度则相对温和。参数不变、成绩数倍跃升，只有一个解释：后训练针对智能体场景的强化学习环境与奖励机制发生了质变。

田丰判断，行业共识正从"参数为王"转向"反馈环境设计为王"。发布节奏本身也是信号——V4 Pro 0813先在API文档里悄悄换了个版本号，直到第二天才通过公众号补发正式通稿、附上跑分图，这与Grok 4.6同一天就全套物料铺开的高调姿态形成鲜明对比。开发者比公众更早看到这次升级，说明DeepSeek的获客路径已经不再单纯依赖公众传播，而是越来越依赖已经嵌入的开发者工具链。V4 Pro同时兼容Responses API与Anthropic API格式，让它能被更多现有工具直接调用而无需开发者改代码——兼容性决定被集成的概率。

七、DeepSeek仍需要Scaling Law

算力供需与芯片采购成本持续走高的背景下，国产大模型要提升智能水平，先要理顺"谁为智能买单"。田丰分析，DeepSeek两轮合计千亿元级融资的真实用途，是为了补Scaling Law参数规模的课——V4 Pro的1.6万亿参数，在国产前沿模型阵营里其实并不算最大，Kimi K3达到2.8万亿，Qwen3.8-Max为2.4万亿。

摩根士丹利的"智能—定价"散点图也显示，走低价路线的V4-Flash恰恰处在低价低智能的象限。这提醒行业：国产芯片采购成本走高的当下，MLA、混合注意力这类算法效率创新，需要和参数规模摆在同等优先级，而不能简单堆参数。经济学上的杰文斯悖论早已揭示，效率提升会刺激而非抑制总需求——用得起的人越多，总消耗量反而越大。田丰的结论是，分层计费机制必须尽快跟上使用规模的扩张，把用户体量转化为能反哺研发的现金流，否则参数竞赛与芯片成本，会把研发压得入不敷出。

结语

0.1分的差距，5000亿元的估值，4倍的Token消耗差——AI下半场，比拼的不是谁答得更聪明，而是谁干活更便宜、更可靠，即“智价比”战争。摩根士丹利说得直接，智能而非价格，才是这场竞赛终极的护城河。这句话，或许该刻在每一家还在纠结要不要降价的AI公司门口。

参考文章：《China’s DeepSeek launches V4 Pro model, on par with Anthropic’s Claude Fable 5》，GlobalTimes 张蔚蓝

畅销书：《AI商业进化论：“人工智能+”赋能新质生产力发展》

出版社：人民邮电出版社

作者：田丰

帮助你定位AI当下发展坐标的指南针

帮助你洞察AI未来演进趋势的航海图

通俗化解读AI的原理、特性和四大发展规律、提供AI赋能商业、引发新质生产力变革的一手案例分析。既有宏观视角的全局观照，又有各行业应用层面的下探记录，聚焦AI的原理与实践、现在与未来，是当下AI应用的全景图、更是身处AI技术浪潮之中的探路书。