DeepSeek V4 Pro上线，6元/百万Token对标海外顶流_IT互联网

1. 从DeepSeek、Kimi到“黄仁勋联盟”：AI模型开源，到底“开”了什么？【硅谷101】

2. DeepSeek又破纪录了：一周调用量暴涨570%，成本只有Claude的百分之一今天OpenRouter出了最新一周的全球大模型调用榜单，数据非常炸裂。先看总盘：上周全球大模型总调用量69万亿Token，环比涨了21%。中国模型调用量34.25万亿，美国9.17万亿。中国连续15周稳居全球第一。再看单品排名，前四全是中国的：🥇 DeepSeek-V4-Flash正式版：8.83万亿Token，环比暴涨570%🥈 腾讯Hy3：8.05万亿，环比增长67%🥉 DeepSeek-V4-Flash预览版：5.88万亿🏅 小米MiMo-V2.5：5.39万亿第五名才是OpenAI的GPT-5.6 Luna，4.43万亿。最夸张的是成本对比。DeepSeek-V4-Flash正式版完成单项测试任务的平均成本约0.03美元，而Anthropic旗舰模型Claude Fable 5的成本是它的100倍。官方价格：每百万Token输入1元、输出2元。正式版上线后，单日使用量和合作平台新订阅用户均增长30%。也就是说，又便宜又好用，用的人越来越多，越多数据反馈越聪明，成本还能继续压。飞轮转起来了！

3. 讲真的，V4 Pro转正最让我服的不是1M上下文，是“权重没动，纯靠后训练把Agent能力拉了一个量级”。DeepSWE从12.8干到62.7，Terminal Bench只差Fable 5零点一分，CyberGym还反超。不搞参数军备竞赛、靠工程吃饭，这才是真东西。价格更离谱，输出6块/百万token，Fable 5要三百多，差快60倍。国产把旗舰性能塞进个位数价格带，这定价权谁还跟着海外锚点走？官方说近期整体涨价“涨幅较大”，且用且珍惜吧#DeepSeekV4Pro正式版#

4. #DeepSeek发布V4Pro正式版#深夜上线的V4 Pro正式版真的有点惊喜，这次重点强化Agent智能体能力，多项硬核评测直接冲到第一梯队水平。百万级超大上下文，搭配超高输出上限，处理整本文档、大型代码库这类复杂任务更加顺手，思考模式可自由切换，开发者友好度拉满。对比Flash版本，Pro版主打深度复杂任务，不是追求极致速度，而是拼推理、工具调用的落地实力。国产大模型卷到这个程度，能明显感受到硬核能力的实实在在进步，已经很好奇实际上手体验了。

5. #DeepSeek发布V4Pro正式版#DeepSeek V4Pro正式版悄悄发布，开发者现已可以通过API接入使用。百万级上下文窗口、最高38.4万token输出，重点强化Agent相关能力，同时兼容多家主流接口，对开发者迁移适配很友好。不少硬核评测榜单上它表现抢眼，部分项目超越竞品站上开源模型首位，复杂编程任务的能力也有不小提升，综合水平向顶尖闭源模型靠拢。但成本相比Flash高出三倍，并发额度也做了压缩，主打重度推理场景。跑分数据看着很亮眼，不过高价与有限并发，并不适合普通轻量调用。真实业务场景下稳不稳定，还得靠开发者实际测试才能见分晓。#热点跨界共创# #DeepSeek发布V4Pro正式版#

6. #DeepSeek发布V4Pro正式版# DeepSeek深夜又不声不响放大招了，V4-Pro-0813悄咪咪出现在模型列表里。我第一反应是去看价格，好家伙，是V4 Flash的三倍，心想“这么贵”？再一看参数，100万token的上下文，38万的最大输出，跑分还快摸到Anthropic Fable5的尾巴了……行吧，这个价好像突然合理了。关键是它既能把思考模式关掉秒回，也能开启深度推理慢慢琢磨，还顺手兼容了Codex和Responses API，开发者朋友应该懂这种“不用改代码就能用”的爽感。虽然比Flash贵了点，但换来的是实打实的长文本能力和准顶级的跑分，感觉很适合拿来跑复杂报告或者整本书级别的分析。今晚已经有人在群里喊“真香”了，我反正是准备充钱试试。#科技先锋官#

7. 之前泄露的性能真没骗人啊，deepseekv4pro对标的就是fable5这样的顶级模型，从跑分来看，二者的差距在3%以内。加上最近内测马上公测的deepseek harness，是时候革anthropic的命了。#DeepSeekV4Pro正式版#

8. 【大模型检索的性价比奇点：4B模型如何以百分之一成本对标顶配】检索技术正在从传统的一站式RAG转向Agentic Retrieval，即让模型像智能体一样在数据库中进行多轮规划和搜索。Neon与Castform的最新实践显示，一个经过强化学习后训练的4B Open Weights模型，在搜索准确度上能对标GPT-5.6 Sol，而推理成本仅为后者的百分之一。核心逻辑在于利用企业存储在Postgres中的私有数据，通过合成任务和自动化强化学习闭环，让小模型在特定垂直领域“刷”出极高的专业度。社区评论对此展开了激辩：通用大模型的拥趸认为顶配模型在复杂指令上的泛化能力依然无法替代，但开发者更看重投入产出比。当检索任务变得高频且重复时，烧昂贵的Token去换取微小的智能提升并不划算。未来的趋势可能不在于追求一个全能大脑，而在于如何把沉睡在数据库里的文档变成廉价且精准的专家插件。这不仅是成本的胜利，更是私有数据作为训练资产价值的觉醒。

9. #DeepSeek发布V4Pro正式版#深夜，DeepSeek 悄无声息地扔出了一枚重磅炸弹。昨晚，DeepSeek 官网 API 文档悄然上线了 V4 Pro 正式版（版本号 0813）。没有发布会，没有预告，就这么直接“转正”了。性能上，它真的在向国际顶尖闭源模型靠拢。根据官方流出的评测对比，V4 Pro 正式版在多项测试中已接近 Anthropic Fable 5 的水平。更夸张的是 Agent 能力的跃升——Terminal Bench 2.1 跑到 87.9 分，Cybergym 83.3 分，DeepSWE 62.7 分，相比预览版简直是代际提升。1M 超长上下文加上 384K 的最大输出，处理整部小说或整个代码仓库都不在话下。价格方面，Pro 版是 Flash 的三倍——输入 3 元/百万 tokens，输出 6 元。但缓存命中后输入仅需 0.025 元，性价比依然惊人。作为对比，Claude Opus 4.8 跑一次任务的成本是 DeepSeek V4 Pro 的 44 倍。把接近 Fable 5 的性能，卖成白菜价。这或许才是 DeepSeek 真正的“大招”。#DeepSeek发布V4Pro正式版##DeepSeek发布V4Pro正式版

10. #DeepSeek发布V4Pro正式版#DeepSeek官网悄无声息地更新了API文档，DeepSeek-V4-Pro-0813就这么上线了。参数很能打。100万上下文、38.4万最大输出、支持思考与非思考双模式切换。价格也摆在那：输入3块、输出6块每百万tokens，正好是Flash的三倍。官方之前预告过要“大幅涨价”，现在看，Pro就是那个“涨”的答案。从内部流出的评测看，多项测试接近Fable 5水平。定位很明确了，Pro是给复杂任务准备的，贵有贵的道理。V4双版本格局落定：Flash跑量，Pro攻坚。

11. #DeepSeek发布V4Pro正式版# 终于等到了！DeepSeek V4-Pro 正式版来了，给大家划几个硬核看点：· 1.6万亿总参数，激活490亿，支持100万Token超长上下文· Agent编码能力开源模型最强，数学/STEM比肩GPT-5.4、Claude Opus 4.6· 混合注意力架构让长文本推理成本暴降，百万Token场景下计算量仅为前代V3.2的27%· 原生适配华为昇腾等国产算力，训练推理全流程不依赖CUDA更关键的是——Flash正式版已经公测，Pro正式版也官宣“尽快发布”。再加上DeepSeek最近预告API要涨价，业内普遍解读是为Pro正式版上线做准备。国产大模型这波，从参数到生态都在卷出新高度。你会第一时间接入V4-Pro吗？#DeepSeek#

12. #DeepSeek发布V4Pro正式版#这次V4Pro正式版升级真的诚意满满，重点强化Agent智能体能力，原生适配Responses API和Codex，写代码、自动调用工具完成复杂任务表现远超不少开源模型。数学推导、全栈开发、长文档分析全场景无短板，极限推理模式下逻辑严谨度比肩顶级闭源大模型

13. DeepSeek V4 Pro、Grok 4.6都来了：老金的观点说给你听

14. 单从性能方面来看的话：Pro是1.6万亿参数旗舰，100万超大上下文，最多一口气输出38.4万token，跑分直接对标海外顶流Anthropic Fable5，属于第一梯队硬核模型。Flash主打性价比快响应，Pro专攻超长文档、复杂智能体、大型代码仓库开发。简单说：写短文案、日常批量任务选Flash；做项目开发、整份财报/代码库分析，可以上Pro。#DeepSeek发布V4Pro正式版#

15. 刚刚，OpenAI最大预训练模型Doug曝光

16. ds的推理确实容易一堆无效的车轱辘话//@龙云燃气灶:但是从AA那边基准测试的结果看起来，ds的token使用效率很低。推理31k回答8k的消耗，同能力水平的gpt luna只需要14k来推理和6k来回答，单位token价格价格还低三分之一到三分之二正式版的能力必须比gpt luna强很多才能合理化这么夸张的涨价

17. 【#开发者实测DeepSeekV4Pro和Grok4.6#】#开发者晒DeepSeekV4Pro真实评价# “梁圣”梁文锋和马斯克，盯上了同一座高地。数小时前，AI行业上演极具戏剧性的一幕：DeepSeek悄然发布V4 Pro正式版，几乎同一窗口，SpaceXAI火速放出Grok 4.6旗舰模型。没有提前串通，分属中美两大阵营的两款顶级模型，不约而同完成重磅迭代。有开发者在同一代码项目上同时调用两款模型：DeepSeek V4 Pro成本低廉，但耗时实在太久，闷头跑二三十分钟命令，完全不知是否卡住了以及还需多久。相比之下，Grok4.6速度很快，输出结果稳定性更好，但单次任务成本更高。（@搜狐科技）#DeepSeekV4Pro价格暂未上调# 梁文锋、马斯克同日双发：当顶级模型性能价格双杀，谁先被推进斩杀区

18. DeepSeek‑V4‑Pro‑0813正式上线，支持思考/非思考模式、工具调用，可对接Codex。上下文窗口100万token，最大输出38.4万token，跑分逼近Anthropic Fable5，定价仅为V4 Flash的3倍。大上下文+强性能，对开发者、长文档处理很友好。

19. DeepSeek大涨价，梁文锋也撑不住了？

20. #DeepSeekHarness发布#DeepSeek正式开源发布智能体框架Harness，提出「Model+Harness=Agent」。如果说大模型是AI的大脑，Harness就是连接现实环境的执行系统，依靠“一切皆插件”架构，自由调度工具、管理长周期任务，补齐智能体落地短板。这次发布标志行业竞争进入新阶段：单纯比拼模型跑分已经过时，落地能力成为新赛道。依托自身大模型极致成本优势，Harness直面Claude Code等产品竞争，降低开发者搭建智能体的门槛。从卖模型算力，到提供完整智能体工程方案，DeepSeek的布局清晰可见。未来AI比拼不再局限推理能力，能否稳定完成端到端复杂任务，才是拉开差距的关键。

21. 昨天 #DeepSeekV4Pro正式版# 发布了，多项指标直追Claude Fable 5 最近用薅腾讯HY3羊毛，也发现个问题，速度有点慢。当然我知道价格、性能、速度目前是不可能三角，不过好在DeepSeek目前在没涨价前，价格也算能接受，而且他家的缓存命中率也一直很高，速度应该能快不少。之后试试新的 V4 Pro #AI##DeepSeek#

22. 【#零态洞察百态##DeepSeek发布V4Pro正式版#】今天（12 日）晚间，DeepSeek 官网“API 文档”上的“模型 & 价格”页面中，模型版本新增了DeepSeek-V4-Pro-0813。其支持非思考与思考模式、Tool Calls、Responses API，并可直接导入Codex使用；上下文窗口高达100万token，最大输出长度达38.4万token。性能表现优异，跑分接近Anthropic Fable5，价格仅为V4 Flash的3倍。（IT之家） #DeepSeekV4Pro正式版上线#

23. 35B干赢万亿参数大模型！上交大AI开始给自己造题还能自我迭代了

24. 为什么对美国来说，中国的开源大模型是无解阳谋？之前我曾经分析，Deepseek 和 kimi 从两个不同的技术方向上，抄了美国大模型的后路——前者是通过钻研 AI 本质，搞出来极度的性价比，天下武功唯快不破：便宜 10% 是恶性竞争，便宜 30% 是内卷，但便宜 90% 就是技术革命了！后者是完全复制了美式大模型的豪奢作风，力大飞砖，直接一把干到 OpenAI 和 Anthropic 顶级的水平，让很多美国人意识到：中国即使被封锁了算力，依然能做出绝对顶级的大模型，而不是跟你硬拼性价比这俩玩意一前一后，基本上把这一轮美国 AI 泡沫的超高估值打了个半死但有个事情其实一直没有讨论清楚——我们把中国人辛辛苦苦研发出来的大模型，从模型本身再到工作原理，全部都开源，美国人不就白拿了吗？说什么开源能引发生态粘性，但问题是，大模型这个行业本身用户粘性极低，只要你的性能够强，或者你的性价比够高，用户马上会转换门庭，说生态粘性实在太牵强了最近看了很多文章，突然有一个想法——中国开源大模型本质上是引发了美国的内耗OpenAI 和 Anthropic 研发大模型投入越来越高，随着大模型参数迅速往 10T 上面冲锋，几十亿甚至上百亿美金训练一次基座模型，都是可以预期的结果这就导致他们没办法真正的把 Token 单价打下来，就算偶尔降价或者重置额度，本质上也是在烧投资人的钱，还是一种泡沫状态但是 OpenCode 这种二道贩子，那是大大的欢迎中国开源模型——反正有的是算力，还不用付出研发成本，搞不好单价能比 Deepseek 自己部署还低（你想想最近梁子说要涨价的事情）这中间微软都开始蠢蠢欲动了，巨硬一直搞不出来自己的大模型，难道他心里面就一点不在意吗？别忘了，人家之前最强的也是云服务啊甚至英伟达本身也在暗自叫好：老黄巴不得多几个二道贩子跟 OA 两家打起来，AI 大模型一直陷入这种混沌难分的状态，迟迟无法收敛到头部企业，对英伟达这种卖铲子的才是最有利的那么我们就可以看出来中国模型开源的意义了：虽然中国的开源模型没办法直接从美国攫取利润等现实利益，但是可以不断无效化美国在 AI 大模型研发上的投入资本家的本性永远是难改的，杀头的买卖有人做，亏钱的买卖没人干都跟 Deepseek 一样，动不动干到顶尖闭源模型 80%-90% 的性能，但是只有 10% 甚至 5% 的成本，你让投资人还怎么支撑 OA 两家继续烧钱训练基座模型？“我直接用中国人开源的模型部署不好吗？”没有任何人能阻止美国资本家拿中国开源模型挣钱美国人自己都不行！就算国会老爷非要闹什么国家安全问题哎，已经提前预判了你的预判，开源模型全开放啊，你想怎么看，就怎么看这么一来，就极度搞笑了——反而是川普给 OA 两家的闭源大模型重拳出击：要求闭源模型审查一个月之后才能放出你闭源嘛，我都不知道你工作状态咋样，只能靠不断的人工审核，查你一个月怎么了？你看，这不就让美国人内耗上了吗美国去工业化的后果我们已经看到了，但他们的科研软实力依然很强，如果这部分都丢掉了呢？从这个角度来说：制造美国科技行业的内耗，不断无效化他们的研发努力，才是最重要的事情哪怕暂时牺牲中国大模型的海外收益，让美国资本家来挣这个钱都可以“你没有这个能力，对我很重要”按照过去公知的话来说：美国这些开源大模型运营的二道贩子，他们每挣一分钱，就是向 OpenAI 和 Anthropic 身上打出一颗子弹而且一旦你用了中国的开源大模型，很多意识形态上的事，就轮不到你了因为咱们国家自己对模型是有审核的，尽管也不一定审核的过来，但大家都知道上头的手段，都会尽量约束模型的输出行为那这么一来，很多事情就不是美国人靠媒体能瞒得住或者抹黑的了的，比如对中国人的群体看法，比如中国一些海外新闻的真相甚至还有更炸裂的例子比如一个老美铁杆红脖子问 Deepseek 死后能不能上天堂，结果蓝色大肥鱼毫不留情地告诉他：死了之后有可能会被卖高达零件你猜老哥破防之后会是怎样的心态爆炸？哈哈哈哈哈

25. DeepSeek V4 Pro 正式版端上来了，相比预览版，在Benchmark测试中同样明显提升。每百万Tokens输出6元，虽然比Flash贵3倍，但横向比依旧是很便宜啊~据说官方的Harness也在內测了，期待一波~

26. #微博声浪计划##听见微博# DeepSeekV4Pro正式版低调上线，采用MoE架构，总参数1.6万亿，支持100万Token长上下文。Agent能力显著提升，DeepSWE得分从12.8%升至62.7%，生态适配性增强。定价较V4 Flash高3倍，并发上限500，聚焦高难度任务，成本与性能平衡成行业焦点。闫跃龙的微博音频

27. 【#中美大模型价差正在收窄#】#DeepSeekV4Pro与Grok4.6对比#8月12日，DeepSeek与马斯克旗下SpaceXAI同日发布新模型DeepSeek-V4-Pro和Grok 4.6，新一轮大模型竞争再次升温。从最新评测来看，两款模型均进一步逼近全球头部水平。其中，DeepSeek-V4-Pro在多项智能体相关测试中超过Anthropic的Claude Opus 4.8；Grok 4.6则在Artificial Analysis智能指数中追平OpenAI旗舰模型GPT-5.6 Sol。能力差距缩小的同时，中美大模型之间悬殊的价格差距也在发生变化。摩根士丹利最新研报显示，中国大模型API平均价格过去一年明显上涨，而美国闭源模型价格近期持续下降，中美大模型价格差距正在收窄。摩根士丹利指出，中国大模型市场的竞争重点正在从“价格战”转向“智力战”。（每经）

28. #DeepSeekV4Pro和Grok4.6谁更强# 本博觉得判断一个模型谁更强还有一个因素，就是可用性，如果你没有合适的支付手段来购买Grok 4.6付费版本，那毫无疑问就是DeepSeek V4 Pro更强。如果你能购买到Grok 4.6付费版本，那就需要根据自己的需求来选择了。在智能指数、真实知识工作评估、专业领域（比如法律）上，Grok 4.6比DeepSeek V4 Pro强，有些甚至已经登顶。但是在Agent工程能力上，DeepSeek V4 Pro更能干活。价格方面一直是国产大模型的优势，所以DeepSeek V4 Pro毫无疑问领先，输出价格差57倍，输入价格也只有Grok 4.6的1/4，缓存命中场景差距更达138倍。所以哪个更强，取决于可用性及个人需求，没有一个绝对的答案。对于国人来说，DeepSeek V4 Pro绝大多数情况下都是更合适的选择。#老张聊科技#AI

29. DeepSeek Harness 入选项目疑似曝光，不选万星「花瓶」，死磕 Agent 基建

30. #DeepSeekV4Pro和Grok4.6谁更强# 如果单纯问我谁更强，我觉得现在就下结论有点早。但如果换成另一个问题：谁更有可能让开发者大量使用？那我会选DeepSeek。大模型AI 真正进入开发者工作流以后，性能只是其中一个指标，价格、速度、稳定性、API体验同样重要。一个模型哪怕能力强一点，但如果成本高很多，开发者每天调用几十万、几百万甚至更多Token以后，账单马上就会告诉你答案。所以DeepSeek真正厉害的地方，从来不只是“模型有多强”，而是能不能把性能、成本和开放生态放在一起做出一个大家愿意长期使用的方案。这场比赛，性能是一条线，价格可能又是另一条线。

31. #DeepSeek发布V4Pro正式版#DeepSeek深夜放大招了！今天（12 日）晚间，DeepSeek 官网“API 文档”上的“模型 & 价格”页面中，模型版本新增了DeepSeek-V4-Pro-0813。该模型支持思考与非思考模式、Tool Calls、Responses API，并可直接导入Codex使用；上下文窗口高达100万token，最大输出长度达38.4万token。性能表现优异，跑分接近Anthropic Fable5，表现超预期，部分评测甚至超越了GLM-5.2等竞品。价格仅为仅为V4 Flash的3倍（缓存未命中时输入3元/百万Token、输出6元/百万Token；缓存命中时价格大幅降低），仍被业界视为极具竞争力的选择，性价比依旧拉满。#老张聊科技# #DeepSeek发布V4Pro正式版#

32. #DeepSeekV4Pro和Grok4.6谁更强#这两个几乎同时发布的模型引发了网友的热议，又开始比参数，比跑分了，其实这些都是表象的内容，真正的大模型的技术强弱还是要看使用环境和大模型本身的功能优势的。表象的内容比较不出来好坏的。DeepSeekV4Pro这次是在补齐自己的短板，特别是在智能体上有了很大的提高，这个对于处于一些长文本和编程的小伙伴是一个利好的消息，Grok4.6主要提升的是自我验证的能力，提高了任务效率。这种深层次的技术升级和迭代对于大多数网友来说是没有什么太大的感触的，没有必要一定要争论一个谁更强的问题。AI

33. #DeepSeekV4Pro正式版#DeepSeek V4 Pro正式版上线，作为我一直用的AI模型，这次升级确实给力。它在编程、操作电脑等“Agent”任务上进步巨大，跑分直逼甚至部分超越了国外顶尖模型Claude Fable 5。价格虽然比Flash版贵三倍，但输入3元、输出6元/百万token的定价，考虑到性能依然很有性价比。

34. DeepSeek V4 Pro正式版来了，跑分上很厉害，但是远不如V4 Flash 正式版影响力大。DeepSeek的自带Agent工作台应该在内测了，结合自家模型，如果能达到甚至超过Codex和Claude的体验，这才是新的DeepSeek时刻。

35. 大模型排位赛再洗牌：千问登顶、DeepSeek跌出前三，但真正的胜负手变了

36. DeepSeek新模型性能追平Claude Opus-4.8，但热搜却是"它涨价了" 一道几何题，让DeepSeek想了22个小时还没交卷。另一边，它刚转正的正式版模型，性能已经摸到全球顶尖的门槛。先说数据。DeepSeek-V4-Flash正式版发布，实测综合性能大幅提升。在智能体测试中，它和美国顶尖模型Claude Opus-4.8只差0.2分，几乎同一水平线。而它的单位计算成本，只有美国同类模型的百分之一。这个性价比放在全球，几乎没有对手。DeepSeek就是靠"白菜价"横扫市场的，此前调用量一度冲到OpenAI的三倍。但这次刷屏的，不是性能，是涨价。有声音质问：DeepSeek涨价是不是割韭菜？财经时评的判断是：不是。芯片和算力成本一年比一年贵，模型能力做到这个份上还卖白菜价，才不正常。便宜，从来不是国产大模型的唯一优势。值得玩味的是那个"22小时没交卷"的细节。用户在LINUX DO社区测试，一道几何题把DeepSeek卡死了。大模型推理的短板暴露得明明白白：数学和逻辑，依然是所有AI的命门。一边是性能逼近顶级、成本碾压对手，一边是几何题翻车、价格上调。DeepSeek的画像越来越清晰：它不是只会打价格战的"卷王"，而是一个开始认真谈"价值"的玩家。对普通人来说，这轮涨价最实在的启示是：选国产模型，别只看谁便宜，要看谁真的能干活。 DeepSeek涨价了，你还会继续用吗？ #DeepSeek #大模型 #国产AI #人工智能 #V4Flash

37. 4个国产大模型，我按同一套公开基准扒了一遍：差距比想象中集中

38. 3步把DeepSeek-V4-Flash接入Claude Code，编程账单直降80%

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41. DeepSeekV4-Flash2840亿参数仅激活130亿，推理成本如何做到3美分

42. AI推理加速近10倍，国产算力悄悄换道超车

43. 美国现在被中国大模型的极速进步，搞的是“风声鹤唳”、“恐惧异常”。《财经》杂志引用外媒的消息说：白房子开始排查，中国AI企业借助境外第三方渠道，获取英伟达高端芯片与算力的行为。换成人话就是：白房子怀疑中国AI企业，使用海外算力，比如使用英伟达高端芯片搭建的新加坡、泰国、马来西亚服务器，来训练大模型。这是白房子首次，考虑将海外算力，也纳入其监控之中，限制中国企业使用。而推动白房子排查的直接动机，是美国人被中国大模型的超级进步，吓破了胆。近期国际上各种测试表明，中国企业最新发布的Kimi K3大模型，超过了美国Anthropic的最先进模型“Fable”，综合性能，逼近 OpenAI 和 Anthropic 的最前沿水平。众所周知，由于美国对中国高端AI芯片进行限制，中国大模型的训练资源十分有限，按照deepseek梁文峰的说法，中国企业用于训练大模型的算力规模，只有美国的十分之一不到。在这种情况下，中国企业仍然拿出了逼近美国最先进大模型的竞品，让美国感到不可思议且“恐惧”。美国企业因为有足够的算力来训练大模型，力大飞砖，形成了思维惯性。美国很难想象出，中国企业可以通过模型架构、训练方法和工程优化的系统性创新，用少得多的算力资源，训练出了世界顶尖模型。正如很多人工智能专家所说：大模型的训练，不能过度依赖算力，需要解决能源效率和经济性问题；过高的算力，让大模型训练成本飙升，已经高到大部分人没有能力付费使用的程度。而大部分人不会付费使用AI大模型及其衍生的应用产品，就意味着AI无法形成正向盈利，商业闭环就形成不了，AI就永远无法大规模普及。这就意味着，美国企业目前靠堆算力来训练大模型的模式，是走不通的，商业上是死路；反而是中国企业通过模型架构（数学推理解决）、训练策略、工程优化等系统性创新，大幅降低大模型的训练成本，在商业上，是一条活路。说白了，白房子看到了中国AI大模型之路，走得比美国更准确，所以害怕了。但它内心又不愿意承认自己的“无能”，所以开始诬陷中国企业使用东南亚服务器，和它们用了一样规模的算力。

44. 【中配】停止担心代币成本（DeepSeek V4 Flash） [Better Stack]

45. V4-Flash 对决 V4-Pro：DeepSeek 承诺的廉价高效是真的吗？

46. 中国AI大模型为何能以十分之一成本实现全球顶尖性能？近期海外社交平台热议中国AI大模型“便宜又好用”的现象。数据显示，中国模型的API定价仅为海外同类产品的10%-20%，例如Kimi K3定价为每百万token输入3美元、输出15美元，而海外旗舰模型Claude Fable5则高达10美元和50美元。这种高性价比并非依靠补贴，中国厂商仍能保持20%-40%的健康毛利率。成本优势源于多方面创新：训练环节通过架构设计和GPU使用效率提升，使训练成本仅为海外龙头的1/10；策略上更注重性能与成本的平衡，而非单纯追求绝对性能。同时，中国开源生态活跃，DeepSeek、智谱等实验室研究成果快速共享，形成“手拉手一起推进”的技术进步环境。实际表现验证了竞争力。在OpenRouter平台调用量榜单中，中国大模型周调用量稳居全球前列，2026年7月下旬前五名均为中国企业模型。在CodeArena编程能力评测中，Kimi K3以1679分超越Claude Fable5和GPT-5.6Sol登顶第一。从北美技术圈到东南亚创业团队，中国大模型正以出色能力和合理成本赢得全球用户认可。

47. DeepSeekV4 Flash实测分享作为经常跑批量代码、批量文案的开发者，深度实测DeepSeek V4 Flash，主打一个低价高性能，性价比直接拉满。先说直观实测感受： 1. 速度快、批量任务稳定不卡顿批量清洗数据、批量生成脚本、批量排错代码，多轮连续对话不会逻辑断层，定位项目bug效率很高，之前一段上万行“屎山代码”，3分钟定位归档逻辑漏洞，一次修复到位。 2. 定价优势碾压同级模型 Token成本极低，对比海外大模型价差近百倍，团队批量跑自动化任务，算力账单直接砍半；原生适配OpenAI接口格式，VS Code、本地开发环境一键切换接入。 3. Agent能力越级提升，Terminal基准测试超过前代V4 Pro预览版，工具调用、电脑自主操作连贯性很强。客观短板：不支持图片、音视频多模态输入，极致高阶科研、复杂数学推导不如旗舰Pro版本。适合程序员、内容创作者、日常批量处理需求人群，日常工作流完全够用。有没有同行在用V4 Flash做自动化脚本？踩过什么坑吗？ #DeepSeekV4Flash #国产大模型实测 #程序员工具

48. 国产大模型竞争格局生变：从参数内卷转向商业化攻坚

49. 国产大模型把价格打到地板，海外巨头慌了，是内卷还是弯道超车？

50. DeepSeek-V4-Flash-0731 本地部署要求 · 部署费用分析

51. 国产大模型调用成本仅海外竞品1%，这背后有何结构性优势？

52. [中配]DeepSeek V4 Flash：笔记本上的前沿AI，成本仅为Claude的1\u002F90

53. DeepSeek V4-Flash完成昇腾原生适配，百万上下文推理落地

54. DeepSeek V4-Flash接入算互联网 DeepSeek V4-Flash 接入国家超算互联网，单日最高承载 8 万亿 Token 调用，其中 5T Token 免费供给开发者；整体调用成本比降价后的 GPT-5.6 Luna 低 60%。#DeepSeek #DeepSeek V4-Flash #超算互联网

55. 编程任务成本差距105倍，国产大模型为何这么便宜？

56. DeepSeek V4 Flash跑分赢了Fable 5，但真正吓人的是那张价格表

57. 昨天晚上DeepSeek卡爆了，还是欧洲的半夜，看来老外在疯狂刷V4 Flash 0731啊。这段时间我一直在对比各家开源大模型的干活能力，之前还嫌Flash预览版反应慢精度不够，本来没对0731抱太大期待，这回看到海外用户疯成这样，特意翻了不少外网实测帖，结果真惊着了。好多人拿它跑工业级代码调试、多模态生成任务，完成率比之前的Pro版本高了快20%，我自己这两天用配套的OpenCode做小工具，虽说中间时不时蹦点小报错，顺着提示调整下参数，最后都能顺当出结果，比我之前用同等级模型省了快一半调试时间。真的现在选大模型别光看官方标的等级，实际拉出来干重活才知道成色，等Pro正式版上线我再测测，真要是能到黄金级，以后干活主力工具就换它了。

58. 2026大模型推理算力测评：SRAM专用、全栈自研、通用GPU三条路线成本结构分析

59. #如何看待国产大模型进入落地深水区# 国产大模型迈入落地深水区，技术比拼转向产业实战过去两年，国产大模型的竞争焦点，大多集中在参数规模、跑分榜单、技术性能比拼上。进入2026年下半年，行业风向明显转变，整个赛道正式进入商业化落地深水区。据工信部7月发布会公开数据，我国开源大模型全球总下载量已突破100亿次，海外调用量持续攀升；与此同时，头部产品陆续上线付费服务、深耕工厂、政务、办公等实体场景，行业从烧钱研发阶段，全面转向价值变现阶段。行业趋势变化，也引发不少讨论。有人认为，落地阶段才是真正考验硬实力的开始，能不能帮企业降本增效，决定大模型能否长久生存；也有观点提出疑问，前期研发投入巨大，多数企业仍处在亏损状态，大规模商业化究竟要多久才能实现稳定盈利？还有从业者关注，海外市场热度走高，会不会遭遇外部政策层面的各类限制。针对AI落地发展，八部门此前出台《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确推动大模型深度融入工业场景，打造数百个行业应用标杆。从实际进展来看，当前国产大模型已经形成两条路径：一条以开源模式开拓全球开发者市场，凭借低成本优势抢占海外份额；另一条深耕国内垂直行业，为制造业、服务业定制专属模型，打通技术到收益的闭环。技术突破只是第一步，把AI能力变成各行各业看得见的效益，才是长期发展的核心课题。落地过程里，既要解决成本、适配性难题，也要稳步完善全球生态布局。你觉得国产大模型最先会在哪一个行业实现大规模盈利？评论区聊聊看法。 …… 信息来源：人民网、央视新闻、工信部发布会、央广网 | 发布时间：2026年8月7日

60. 国产大模型打起价格战，我把接单成本砍到原来的零头，毛利翻了一

61. 低价之后又调价，大模型行业该走向何方？

62. 70%AI全要凉凉？美国害怕的事还是发生，DeepSeek新版性价比太高

63. 从望尘莫及到跻身一流，国产大模型集体坐上全球牌桌 8月6日，全球AI模型聚合平台OpenRouter最新数据显示，今年4月更新的DeepSeek-V4-Flash预览版已登顶过去一周模型调用量的全球榜单，近日刚刚发布的DeepSeek-V4-Flash正式版也已上升至第4位。调用量排在前十的大模型中，国产大模型占了7个席位。

64. 所谓蒸馏，说白了就是拍了一部电影，然后把穿衣服的片段全删了，只留下不穿衣服的部分。你细想，大模型训练的时候什么都学，文学、哲学、物理、化学、闲聊、吵架、写诗、算命，穿得整整齐齐，体体面面。然后蒸馏一来，说：把没用的全脱了吧，只留精华。什么是精华呢？就是那些能直接出活的能力。推理、回答、执行指令，干干净净，一丝不挂。所以你用小模型的时候总觉得它聪明但没文化，能干活但没灵魂。因为它的教育经历就是这样的：老师把整本书读完了，然后只把考试重点口述给它听了一遍。它会做题，但你问它为什么，它答不上来。大模型是读过万卷书的人，蒸馏模型是只背过笔记的人。笔记当然有用，但你别指望它能跟你聊人生。更讽刺的是，现在整个行业都在比谁脱得更干净。参数越少越好，推理越快越好，成本越低越好。大家管这叫效率。效率当然好。但一个行业如果只追求效率，最后就会变成流水线。流水线上的东西，长得都一样。所以下次有人跟你吹他的蒸馏模型多厉害，你就问他一句：你这是精华，还是只剩骨头了？

65. 大模型推理优化：8个核心技巧与底层原理

66. 大模型涨价、多模态爆发，中小企业AI获客的活路在哪？

67. DeepSeek V4 Flash、GLM-5.2、GPT-5.6 Luna哪个强？BUG修复实测！

68. DeepSeek发布V4Flash正式版！架构参数全没变，Agent代码跑分直接大幅飙升

69. 中国大模型把价格打到地板价，是赔本赚吆喝吗？

70. 大模型的后训练为什么越来越重要了？

71. 模型越大越慢？掌握这5招，AI推理速度提升10倍！

72. 激活只有 13B，凭什么反超 49B？DeepSeek V4 Flash 正式版——梁圣：听说你也会后训练？

73. 从望尘莫及到左右定价，国产大模型集体坐上全球牌桌

74. 284B 的 DeepSeek-V4-Flash，现在可以在自己机器上跑了

75. DMXAPI上线DeepSeek-V4Flash-0713 7 .9折助力企业轻量化AI降本增效

76. DeepSeek真正的杀招来了！8月6日，DeepSeek新一轮融资说明文件被公布在网上，有几个非常关键的描述：V4-Pro性能跻身全球第一梯队、编程能力仅弱于Claude旗舰0.3%，百万Token超长上下文，API定价仅海外竞品的1/10~1/100，性价比断崖式领先，原生适配华为昇腾950PR！请注意最后一句描述，这个将成为未来中国算力硬件出海最关键的背书！ DeepSeek V4-Flash 0731的性能已经让大家见识到了，284B（2840亿）总参数、13B（130亿）激活，官方FP4+FP8权重只有160GB，比起动辄TB级的大部分开源模型来看，这绝对是一个超级轻量级的“MINI”大模型。但它的性能却相当不俗！能达到Anthropic的Claude Fable 5约83%的性能，并且它的速度还是Claude Fable 5的1.5倍，价格却只有Claude Fable 5的1%左右，你说这样的诱惑哪个白嫖佬能顶得住？当然最强的杀招还是DeepSeek V4-Flash 0731的“离线”部署方式。这个开源权重的模型体积小，激活参数少，意味着部署这种模型所需要的资源会指数级下降。以个人使用为例，单并发15~22 token/s，上下文上限64K的情况下，大概1.5万人民币就能搞定。如果是生产环境部署，大概是60~100万人民币。所以DeepSeek V4-Flash 0731发布后将会极大地刺激英伟达显卡的销售。一个是个人部署，因为很多玩家宁愿一次性投资，也不愿意一次次去订阅API，毕竟他们有些数据是“见不得人”的！另一个则是托管或者服务器租用业务，租用算力资源跑你自己架构的大模型，这不门槛低了嘛，很多之前被挡在门外的个人与机构可以玩这套逻辑了。这个过程中收益最大的是谁？当然是英伟达无疑！这就是最近这些年黄仁勋声嘶力竭地游说特朗普开放显卡销售，不要禁止中国的开源大模型。原因就是中国每发布一次高性能大模型都能为英伟达带来一波红利，这种财神爷不得供着？老黄说的不是好话，每一句都能为他带来现金的“金句”！那么在这个过程中，我们获得了什么好处？大模型免费下载，英伟达挣得盆满钵满，中国花巨资就赚了个“AI共产主义、老钟牛逼”的吆喝？这几天在社交媒体X上确实是这样，因为中国优秀大模型的发布，美国闭源大模型进入了一轮降价狂潮：早在7月24日，Anthropic的Claude系列已经大幅调价，性能对标Fable 5的Claude Opus 5定价腰斩，主打轻量日常的Claude Haiku 4.5综合调用成本下调35%！全新的Google Gemini Flash也卷入降价狂潮，全系下调40%~60%！7月30日，GPT-5.6断崖式大降价更是震惊了全球，降幅达到了80%。各位不要理解错，这个可不是吆喝！因为美国大模型的初衷就是要限制中国AI获取英伟达显卡，堵死算力资源路径，让中国AI产业彻底消亡，然后美国就可以圈起来赚取高额利润了。这样美国AI产业界的数万亿美元投入，要不了几年就能挣回来，复制当年互联网生态的盈利逻辑。现在中国大模型横插一杠，这不美国的叙事逻辑不就玩不转了？拿着投资人的钱不断烧，再下去就难以为继了。中国这套方式打垮美国大模型不敢说，但夺取AI大模型的部分话语权绝对是没问题的。所以这个逻辑可不是赚吆喝哦，是生死之争中首先必须要确立的生存！目前这个状态就是中国以相当优秀的开源模型，比如KIMI K3、DeepSeek V4-Flash 0731与即将发布的V4-Pro，还有Qwen3.8-Max等等，第一刀就看向了API订阅。性能优秀价格低，国外用户如潮水涌入。现在老外也精明了，懂得用路由去平衡模型调用，耗资最大的日常用中国模型，只有极端麻烦的问题才用Anthropic和OpenAI的顶级大模型。不是不用，而是少用！第二刀就是托管服务器租用。只要用户有需求，微软Azure、英伟达NIM、亚马逊AWS自然会屁颠屁颠跑过来适配中国大模型。不仅是适配，还会部署大模型供用户调用API，有钱挣就是王道，这不商业生态也建立起来了？第三刀就是私有大模型部署。V4-Flash 0731部署的门槛降到了个人都能摸到的程度，这个就会炸出一大堆中国大模型的潜在用户！这些都做好了铺垫之后，估计各位应该也猜出来DeepSeek的V4-Pro原生适配华为昇腾950PR是为什么了吧？假如某国被美国制裁，拿不到英伟达的显卡，那么他们会去用啥部署？如果某国在取得硬件时美国搭配各种限制条件，他们是不是有了第二个选项，还能议价！如果华为昇腾系列性能越来越优秀，那么搭配早就建立的生态，未来会不会像华为交换机与5G产品一样大杀四方？所以英伟达的CUDA护城河早就已经被各个击破了！

77. 中国大模型，正在用"性价比"重写全球AI规则

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79. 大模型降价，AI落地啃硬骨头：中控技术、国能日新、网宿科技

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81. 国产卷王来了！DeepSeek V4 Pro+Flash vs 御三家真实横评｜代码/推理/成本全维度

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88. 天变了。 DeepSeek Harness团队公众号刚刚完成注册，Logo是一只黑色鲸鱼，这是DeepSeek首次为Harness业务线单独设立官方发布阵地。从模型到智能体，DeepSeek这一步，到底要多大？公众号注册时间是7月6日，7月7日就完成了认证，一个月过去了，账号里一个字没发。但这一个月，外面已经沸腾了。 7月31日，DeepSeek-V4-Flash正式版API悄悄上线公测，什么叫悄悄？没有发布会，没有通稿，就更新了一条API日志，Agent能力暴涨6倍。在权威的Terminal Bench 2.1测试里，Flash正式版拿了82.7分，把自家V4-Pro预览版的72.1分远远甩开。逼近Opus-4.8的85分。更狠的是什么？第三方评测机构Artificial Analysis当天就把Flash放上了榜单，智能指数50分。比自家V4-Pro还高6分。一个Flash版，把Pro版反超了。而Flash版的总参数2840亿，激活参数才130亿，一个轻量模型，把旗舰预览版摁在地上摩擦。最让人细思极恐的是另一件事：模型结构和尺寸跟预览版一模一样，只把后训练重做了一遍。三个月前官方自己承认Flash在复杂Agent任务上跟Pro有差距，三个月后同一个身子把Pro给反超了。后训练的优化空间，远比我们想象的更大。这帮人到底在憋什么大招？ Harness团队负责人叫崔添翼，90后，浙大计算机毕业，大学拿了6枚ACM亚洲金牌。然后在全球顶尖量化机构Jane Street干了9年。2022年联合创办量化交易公司TSY Capital。今年3月加入DeepSeek。他不是传统AI学术派，他是搞量化交易出身的，玩的是真实系统、低延迟交易、模型输出落到执行层会遇到什么坑。DeepSeek找他来带Harness，说明什么？说明这家公司清楚一件事，光有模型不行，得让模型真的能干活。而让模型干活这件事，需要的是懂真实系统的人，不是只会写论文的人。现在市面上绝大多数大模型都是“嘴炮型”，你说它懂，它什么都懂；你让它干，它什么都干不了。不会读写本地文件，不会调用第三方工具，代码报错不会自己修。Harness要干的事，就是补齐这些短板。把AI从一个“会聊天”的东西，变成一个“能干活”的东西。这一步，比大多数人想象的要大得多。中信证券的研报点得很透：拥有成熟Harness的厂商，同时握着两项稀缺资产，一是从任务入口到结果交付的商业闭环，二是长程任务轨迹和纠错反馈这类高质量数据。这两样东西互为强化，先发者的优势很难被追上。换句话说，谁先把Harness做出来、跑起来、形成数据飞轮，谁就在下一代AI竞争里卡住了身位。 DeepSeek这次对标的是谁？Claude Code。 Anthropic的Claude Code年化收入已经超过25亿美元，周活用户翻倍增长。OpenAI的Codex周活用户在15天内从300万涨到400万。全球智能体代码市场规模约80亿美元，远期中美总潜在市场合计4000亿美元。这不是小打小闹。 DeepSeek的Harness团队现在什么状态？缺人，非常缺人。崔添翼自己说“我每天都在面试，在各个渠道发布招聘小广告”。目标宏大，工作繁重，人手仍然紧缺。 8月1日他面向全球开启内测用户征集，优先招募有Agent开发实战经验的开发者。结果一条内测帖发出去，评论区秒变“开源Agent路演”，截至8月3日上午，769位报名者、712个开源仓库、合计超过120万Stars。开发者们排队往里冲。但也得泼盆冷水。Harness这个东西，DeepSeek自己都还没正式发布，V4-Flash的测试分数是在DeepSeek Harness“极简模式”下跑的，自家框架测自家模型，这分数得打个折。而且官方技术报告也承认，模型在超过128K上下文后性能就开始往下掉。从测试到产品，从内测到大规模商用，中间的坑一个都不会少。还有一个潜在风险：崔添翼在社交平台上说过，DeepSeek招人需要能用中文工作。这话被外界解读为“不招外国人”。在全球化的AI竞争里，人才池子主动收窄，会不会影响团队的技术视野和工程速度？这事值得盯。但无论如何，DeepSeek这一步已经迈出来了，从公众号注册到内测招募，从V4-Flash的Agent能力暴涨到Harness框架的首次亮相，这家公司正在做一件很多人想做但没做成的事，让AI真正能干活。#DeepSeek智能体要来了吗##上头条聊热点#

89. 国产大模型8周连发5款！阿里、Kimi、DeepSeek、智谱、字节集体放大招 2026年最魔幻的AI竞赛不在美国，在中国。过去8周，国产大模型密集发布了一波： 🔥 阿里 Qwen 3.8-Max —— 2.4万亿参数，原生多模态 🔥 月之暗面 Kimi K3 —— 2.8万亿参数，超长上下文 🔥 DeepSeek V4 Flash —— 极致性价比推理加速 🔥 智谱 GLM-5.2 —— 万亿参数，Agent能力拉满 🔥 字节 Seedance 2.5 —— 视频生成，电影级画质斯坦福最新报告指出：中美顶尖大模型性能差距正在持续收窄，海外企业已开始批量选用国产开源底座。这不是单点突破，是整个体系的集体跃迁。对于普通用户来说，国产模型越来越能打，价格越来越低，选择越来越多——这是实打实的好事。你最喜欢用哪个国产模型？

DeepSeek V4 Pro上线，6元/百万Token对标海外顶流

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