DeepSeek调价之后，谁走出了斩杀线？

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。