DeepSeek V4 triggers aggressive AI price war in China

•DeepSeek V4 Pro 的API成本比西方頂級模型（如GPT-5.5或Claude Opus 4.7）低約10至13倍，這對需要大量代理工作流程的應用程式來說，徹底改變了其經濟效益。
•DeepSeek V4（及其早期版本V2於2024年5月發布）的推出，加劇了中國AI公司（包括字節跳動、阿里巴巴、百度和騰訊）之間的價格戰，這些公司也大幅削減了API價格。
•DeepSeek V4採用了混合專家（MoE）架構，總參數約1.6兆，但每次前向傳播僅激活約490億參數，並支援100萬個token的上下文窗口，同時引入了混合注意力架構（Hybrid Attention Architecture）和流形約束超連接（Manifold-Constrained Hyper-Connections, mHC）等創新技術，以提高效率和長上下文處理能力。
•DeepSeek V4 Pro在代理基準測試和編碼任務上表現出強勁的競爭力，其性能常與OpenAI和Anthropic等頂級閉源模型的性能相媲美或接近。
•中國AI價格戰的推動策略是「廣泛傳播和廉價token」，旨在獲取全球市場份額，自2025年末以來，中國開源模型的Hugging Face下載量已超越美國模型。

📊 競品分析▸ Show

模型名稱	提供商	輸入價格 (每百萬token)	輸出價格 (每百萬token)	上下文窗口 (token)	主要基準/特點
DeepSeek V4 Pro	DeepSeek	$0.435 (促銷價) / $1.74 (標準價)	$0.87 (促銷價) / $3.48 (標準價)	1,000,000	SWE-Bench Verified ~91.2%，Codeforces Rating 3206，代理能力強
DeepSeek V4 Flash	DeepSeek	$0.14	$0.28	1,000,000	成本效益高，適用於快速、低成本推理
MiMo-V2.5	Xiaomi (小米)	$0.14	$0.28	1,000,000	原生全模態模型，提供專業級代理性能，價格極具競爭力
Qwen 3 235B	Alibaba (阿里巴巴)	$0.27 (Fireworks) / $0.30 (Together AI)	$0.79 (Fireworks) / $0.85 (Together AI)	未明確說明	多語言任務領先，MMLU-Pro與DeepSeek V4相當
Ernie 4.5	Baidu (百度)	$0.56	$2.2	未明確說明	多模態模型，聲稱性能超越GPT-4.5
Ernie X1	Baidu (百度)	$0.28	$1.1	未明確說明	專為複雜推理和工具使用設計，聲稱性能與DeepSeek R1相當，價格減半
Hunyuan T1	Tencent (騰訊)	未明確說明	未明確說明	未明確說明	專注於中文理解、邏輯推理和任務執行

模型架構: DeepSeek V4系列採用混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）語言模型架構，保留了DeepSeek-V3的DeepSeekMoE框架和多token預測（Multi-Token Prediction, MTP）策略。
參數規模: DeepSeek V4 Pro總參數約1.6兆，每次前向傳播僅激活約490億參數。DeepSeek V4 Flash總參數約2850億，每次前向傳播僅激活約130億參數。
上下文窗口: 支援100萬個token的超長上下文窗口，最大輸出為384,000個token。
注意力機制: 引入混合注意力架構（Hybrid Attention Architecture），結合壓縮稀疏注意力（Compressed Sparse Attention, CSA）和重度壓縮注意力（Heavily Compressed Attention, HCA），顯著提升長上下文效率並減少KV緩存記憶體需求。
連接創新: 採用流形約束超連接（Manifold-Constrained Hyper-Connections, mHC），這是一種新的層間連接方式，有助於模型在超長代碼庫或文檔中保持上下文追蹤，並穩定信號傳播。
優化器: 採用Muon優化器，以實現更快的收斂速度和改進的訓練穩定性。
訓練數據: DeepSeek V4改進了訓練數據混合，增加了代碼、數學和結構化推理任務的比例。
推理模式: 提供三種推理模式：非思考（Non-think）用於快速直觀響應，高思考（Think High）用於審慎邏輯分析，以及最大思考（Think Max）用於最大容量的擴展推理。

全球AI市場將面臨更激烈的價格競爭。

中國模型以極低價格提供與西方模型相近的性能，將迫使全球供應商重新評估其定價策略以保持競爭力。

開源AI模型的採用率將大幅提升。

DeepSeek V4等模型提供開源權重和具競爭力的性能，降低了企業部署AI的門檻和成本，鼓勵更多開發者和企業採用。

AI模型開發將更注重效率和成本優化。

價格戰促使開發者尋求更高效的架構（如MoE）和訓練方法，以在有限資源下實現高性能，這將成為未來AI創新的關鍵驅動力。

2023

DeepSeek公司成立。

2023-11

DeepSeek Coder模型發布。

2024-05

DeepSeek-V2發布，引發中國AI模型市場價格戰。

2024-12

DeepSeek-V3發布。

2025-01

DeepSeek-R1推理模型及聊天機器人應用發布，獲得國際關注。

2026-04-24

DeepSeek V4 (Pro和Flash) 正式發布，進一步加劇價格戰。

DeepSeek V4 引發中國 AI 價格戰