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中國 AI 價格戰加劇，科技巨頭競相降價
💡中國科技巨頭正大幅削減 AI 價格；了解此轉變如何影響您的基礎設施與推論成本。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
ByteDance 和 Tencent 發起了激進的 AI 定價攻勢。
為什麼重要
這場價格戰可能會加速中國的 AI 採用率，但可能會壓縮小型 AI 新創公司的利潤空間。隨著競爭迫使供應商優化效率，開發者可以期待更低的推論成本。
下一步行動
評估您目前的 LLM 推論成本，並與 ByteDance 和 Tencent 的最新定價方案進行比較，以優化您的基礎設施支出。
誰應關注：Founders & Product Leaders
關鍵要點
- •ByteDance 和 Tencent 發起了激進的 AI 定價攻勢。
- •由於模型能力趨於同質化，市場競爭日益激烈。
- •成本下降使企業能夠透過降低費率來爭奪市場份額。
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 28 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •中國AI模型價格戰不僅限於字節跳動和騰訊，包括DeepSeek、小米、阿里雲（通義千問）和百度（文心一言）在內的多家主要廠商也積極參與降價，部分模型降幅高達90%以上，甚至打破全球商用大模型API底價紀錄。
- •中國開源AI模型在全球市場份額中迅速崛起，從2024年底的低個位數增長到2025年11月的約15%，並在2026年6月上旬佔全球Token呼叫量的近四成，顯示出強大的實戰生產力，尤其在編程和設計等專業業務中表現突出。
- •價格下降的深層原因在於底層技術的突破，例如優化的MoE（混合專家模型）架構、稀疏注意力機制以及KV Cache優化等，這些技術顯著提升了模型訓練效率並大幅降低了推理成本。
- •中國AI模型普遍提供比西方同級模型更具競爭力的價格，通常低50%至80%，甚至達到1/5到1/10的成本，這使得中國AI在普惠市場中佔據主導地位，並開始制定算力普惠的價格規則。
📊 競品分析▸ Show
| 廠商/模型 | 特點/架構 | 定價 (每百萬Tokens) | 基準測試/性能 |
|---|---|---|---|
| 字節跳動 豆包2.0 Pro | 旗艦版，Agent能力強，多模態理解能力升級，稀疏模型架構UltraMem (2025年2月) 提升推理速度和降低成本 | 輸入：3.2元 (32k以內)；輸出：16元 | IMO、CMO數學競賽和ICPC編程競賽金牌成績，超越Gemini 3 Pro在Putnam基準測試表現；科學領域知識與Gemini 3 Pro和GPT 5.2相當；Agent能力達頂級水平 |
| 騰訊 混元Hy3 Preview | 快慢思考融合的混合專家模型 (MoE)，總參數295B，激活參數21B，最大支持256K上下文長度 | 騰訊雲提供定制套餐，強調高性價比 | Agent能力大幅提升，在SWE-BenchVerified、Terminal-Bench2.0等代碼智能體基準及BrowseComp、WideSearch等搜索智能體基準中取得競爭力結果 |
| 阿里雲 通義千問Qwen3-Max | 多輪降價，視覺理解模型全線降價 | 輸入：0.006元/千Tokens (Batch調用半價) | Qwen-VL多模態大模型具強大視覺推理能力，能識別不同分辨率圖片、理解長視頻，具自主操作手機和機器人視覺智能體能力 |
| 百度 文心一言4.0 Turbo | 上下文輸入長度從2K tokens升級到128K tokens，AI生圖分辨率提升 | 輸入：0.03元/千Tokens；輸出：0.06元/千Tokens (相較4.0通用版降價70%) | 生成速度更快，內容更具條理性 (相較文心4.0) |
| DeepSeek V4-Pro | 旗艦級通用大模型，採用輕量化稀疏注意力機制搭配動態混合專家結構 | 輸入側緩存命中單價跌至0.025元/百萬詞元 (降幅75%) | SWE-Verified測試中獲80.6%成績，與Anthropic Claude Opus 4.6 (80.8%) 具高度競爭力 |
| 小米 MiMo-V2.5 | 部分細分調用場景降價比例逼近99% | 系統能一次性記憶比以往多約五倍資料，儲存與處理成本降低約80% |
🛠️ 技術深入
- 騰訊混元Hy3 preview：採用快慢思考融合的混合專家模型（MoE）架構，總參數達295B，激活參數為21B，最大支持256K上下文長度。
- 騰訊混元3.0：被定位為約300億參數的「輕量級」模型，旨在強調低部署成本與強落地能力。
- 字節跳動豆包：於2025年2月提出全新的稀疏模型架構UltraMem，有效解決MoE推理時高額訪存問題，推理速度提升2-6倍，推理成本最高可降低83%。
- 字節跳動豆包COMET技術：開源針對MoE架構的關鍵優化技術COMET，可將大模型訓練效率提升1.7倍，成本節省40%。COMET通過多項創新壓縮MoE專家通信空轉時間，可作為插件直接接入現有MoE訓練框架。
- DeepSeek V4-Pro：採用輕量化稀疏注意力機制搭配動態混合專家結構，處理十萬級至百萬級超長上下文時，算力資源消耗僅為上一代版本的27%，KV緩存顯存佔用壓縮90%。該模型已深度適配昇騰系列國產算力芯片。
- 阿里雲KV Cache計費模式：通過自動緩存上下文避免重複計算，進一步降低模型調用成本，適用於長文本、代碼補全、多輪對話等場景。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
中國AI模型將加速全球AI普惠化進程。
由於中國模型極具競爭力的價格和不斷提升的性能，將使更多中小企業和開發者能夠負擔並採用AI技術，推動AI應用在全球範圍內的普及。
AI產業競爭焦點將從模型參數規模轉向效率優化與應用生態構建。
隨著模型能力趨於同質化和成本持續下降，廠商將更注重通過技術創新提升模型效率、降低實際應用成本，並構建豐富的應用生態來吸引用戶和創造商業價值。
中國AI廠商在全球AI供應鏈中的影響力將持續增強。
中國開源AI模型在全球市場份額的快速增長，以及在國產算力芯片適配方面的進展，將使其在AI技術標準和產業鏈中的話語權日益提升。
⏳ 時間線
2023-08
字節跳動發布自研大模型「豆包」App
2023-09
騰訊發布自研通用大語言模型「混元」
2024-09
阿里雲通義千問主力模型首次大幅降價，開啟中國AI模型價格戰序幕
2025-03
字節跳動豆包團隊開源MoE架構優化技術COMET
2026-02
字節跳動推出豆包大模型2.0系列，強調性能與成本優勢
2026-04
騰訊發布混元Hy3 preview語言模型並開源，強調Agent能力及成本效益
📎 來源 (28)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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