DeepSeek大幅降价

界面新闻记者 | 宋佳楠
DeepSeek正在重新定义大模型普惠的大幅边界。
4月26日,大幅DeepSeek官方发布API价格调整公告,大幅全系API输入缓存命中价格降至首发价的大幅十分之一,V4‑Pro更叠加限时2.5折,大幅百万Tokens输入缓存命中低至0.025元,大幅创全球大模型价格新低。大幅
根据DeepSeek官方API定价页面公示,大幅本次降价覆盖V4系列全模型,大幅核心调整集中在输入缓存命中场景。大幅其中DeepSeek-V4-Flash输入缓存命中价格从0.2元/百万Tokens降至0.02元/百万Tokens。大幅
面向企业级用户的大幅DeepSeek-V4-Pro优惠力度更大,原价1元/百万Tokens的大幅缓存输入降至0.1元,2026年5月5日前叠加2.5折限时特惠,大幅实际仅0.025元/百万Tokens,大幅缓存未命中输入从12元降至3元,输出从24元降至6元。

图片来源:DeepSeek官网
DeepSeek方面提及,DeepSeek-Chat与DeepSeek-Reasoner两个模型名将于日后弃用。出于兼容考虑,二者分别对应DeepSeek-V4-Flash的非思考与思考模式。
对比调价前后不难发现,高频调用、长文本处理场景成本降幅超90%,RAG知识库、智能客服、文档分析等缓存命中率高的应用,可直接实现商用成本断崖式下跌,有助于打破AI规模化落地的成本枷锁。
DeepSeek大幅降价背后,与DeepSeek‑V4的技术升级以及和昇腾生态的深度协同有关。
4月24日,DeepSeek‑V4预览版正式发布,同步开源Pro与Flash两款模型,均支持100万token超长上下文,自研稀疏注意力架构让推理算力消耗大幅降低,Pro版单token算力仅为V3.2的27%,KV缓存降至10%,从底层实现成本优化。
DeepSeek方面公布的参数显示,DeepSeek‑V4‑Pro激活参数49B、预训练数据33T,定位高性能旗舰;DeepSeek‑V4‑Flash激活参数13B、预训练数据32T,主打高速与低成本。
与前代模型比较,DeepSeek-V4-Pro的Agent能力显著增强。在Agentic Coding评测中,V4-Pro已达到当前开源模型最佳水平,并在其他Agent相关评测中同样表现优异。据悉,目前DeepSeek-V4已成为DeepSeek内部员工使用的 Agentic Coding模型,据评测反馈使用体验优于Sonnet 4.5,交付质量接近Claude Opus 4.6非思考模式,但仍与Opus 4.6思考模式存在一定差距。
在世界知识测评中,DeepSeek-V4-Pro大幅领先其他开源模型,稍逊于顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1。而在数学、STEM、竞赛型代码的测评中,DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型,比肩世界顶级闭源模型。
相比DeepSeek-V4-Pro,DeepSeek-V4-Flash在世界知识储备方面稍逊一筹,但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小,相较之下V4-Flash能够提供更加快捷、经济的API服务。
DeepSeek-V4还开创了一种新的注意力机制,在token维度进行压缩,结合DSA稀疏注意力(DeepSeek Sparse Attention),实现了全球领先的长上下文能力,并且相比于传统方法大幅降低了对计算和显存的需求。
更值得关注的是,昇腾超节点全系列产品支持DeepSeek V4系列模型。这也意味着,DeepSeek释放了更多国产化信号。
DeepSeek-V4在一份技术报告中提及,“在英伟达GPU和华为昇腾NPU两个平台上验证了细粒度EP(专家并行)方案,与强力的非融合(non-fused)基线相比,该方案在通用推理任务中实现了1.50-1.73倍加速;在对延迟敏感的场景(例如强化学习(RL)rollout 和高速 Agent 服务)中,最高可达1.96倍加速。”
DeepSeek强调,随着下半年昇腾超节点全系列产品批量上市,Pro版价格有望大幅下调。
DeepSeek-V4发布后,高盛发布分析报告指出,DeepSeek V4的核心意义在于以更低成本支持更复杂的智能体应用落地,从而打开AI应用规模化的新空间。对于纳入昇腾超节点,高盛认为DeepSeek的成本竞争力将进一步强化,为更广泛的应用落地创造条件。此外,在芯片持续收紧的背景下,中国顶尖AI模型向国产算力迁移的趋势得到头部玩家的明确背书。
高盛报告还援引新闻报道称,腾讯和阿里正在洽谈以逾200亿美元估值投资DeepSeek,而智谱和MiniMax的最新市值分别约为530亿美元和310亿美元,这一潜在交易折射出巨头对稀缺顶层AI能力的争夺逻辑。
而华泰证券认为,市场容易将V4理解为“降本压低算力、存储需求”,但更重要的边际变化在于长上下文成本下降后,复杂Agent、多文档分析、长周期任务、在线学习等场景可用性提升,推理调用量与存储访问频次有望扩张。
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