峰谷漲價 · 旗艦開源權重 · 同基座後訓練 · 定價權變陣
跟 DeepSeek API 帳單、準備下載 Qwen3.8-Max 權重、或在選型表裡對比 GLM-5.3 的開發者和 Agent 團隊，這五天最容易被「漲 1100%」「全面開源」「突然變強」三組標題帶偏。本文把 8 月 12 日到 17 日的三家動作攤成時間線、價目表和授權條款原文，結論是：國產大模型正在從「卷價格」轉向「卷定價權」。文內含核心資料三表、三種打法拆解與六步研判 Runbook。
8 月 12 日到 17 日的五天裡，中國大模型圈接連做了三件互相矛盾又互相呼應的事：DeepSeek 宣布 API 漲價最高超 1100%，阿里同步把從未開源過的 Qwen-Max 級旗艦模型 2.4 萬億參數權重放出來，智譜則用同一個基座模型、純靠後訓練把程式測試成績拉高數倍。先避開這些誤讀：
把「漲 11 倍」「漲超 1100%」「漲 350%」當成同一件事：這些說法都對，但對應的是不同計費維度——快取命中輸入、輸出、快取未命中輸入。headline 數字多半只覆蓋高峰時段快取命中輸入。
把「開源權重」寫成「Apache 2.0 隨便商用」：Qwen3.8-2.4T-A95B 用的是自訂「Qwen3.8-Max License」，年營收超 5000 萬美元的模型即服務或 AI 工作助手必須單獨談授權。
把 GLM-5.3 當成換了更大基座：它和 GLM-5.2 共用 7430 億參數基座，沒有重新預訓練，分數來自後訓練強化學習環境擴容。
繼續預設「國產 = 全場最低價」：漲價後 DeepSeek V4-Pro 空閒價仍低於 Claude Opus 5，但阿里國際站 Qwen3.8-Max 與 OpenAI GPT-5.6 Luna 已在至少一個維度更便宜。
把晶片服務、Cursor 漏洞、出口管制傳聞寫成已證實事實：震悟 M890、GLM-5.3「發現 Cursor 嚴重漏洞」、商務部反制出口管制，稿內均標為未經獨立驗證或廠商單方面披露。
| 日期 | 事件 |
|---|---|
| 7月16日 | 月之暗面 Kimi K3（2.8 萬億參數）開源，此前已引發美方安全關注 |
| 8月2日–3日 | 阿里 Qwen3.8-Max 先預告、後上線雲端 API |
| 8月10日 | Meta 發布開源模型 Muse Glimmer（300 億參數，Apache 2.0），預告旗艦 Muse Spark 1.2 權重「即將開源」 |
| 8月12日 | 阿里正式在 ModelScope / Hugging Face 放出 Qwen3.8-2.4T-A95B 開源權重；同日 xAI 發布 Grok 4.6 |
| 8月13日 | DeepSeek-V4-Pro 正式版上線，同步公告 8 月 17 日起 API 漲價；Google 發布降價的 Gemini 3.7 Flash |
| 8月14日 | 智譜發布 GLM-5.3，沿用 GLM-5.2 的 7430 億參數基座 |
| 8月17日 0點（北京時間） | DeepSeek 新定價正式生效 |
把鏡頭拉遠一點：7 月 30 日 OpenAI 已經把最便宜檔的 GPT-5.6 Luna 降價 80%，8 月 6 日–7 日又把 Luna 設為免費使用者預設模型並開放無限文本對話——也就是說，中國廠商在漲價和開源上做加法的同一時間，美國廠商正在免費和降價上做加法。這不是巧合，而是同一場定價博弈的兩個側面。
面對「漲 1100%」「全面開源」「同基座躍升 6 倍」三組標題，與其立刻換供應商或全量遷移，不如按下面六步做可核對的資訊核驗：
先拆漲價口徑：把官方價目拆成快取命中輸入、快取未命中輸入、輸出三欄，再分高峰 / 空閒。headline「約 1100%」對應的是 V4-Pro 高峰快取命中輸入（¥0.025 → ¥0.30）；對多數真實帳單影響更大的是輸出 350% 和快取未命中輸入 200%。
對照自己的呼叫時段：北京時間 9–12 點、14–18 點為高峰。空閒時段、快取命中率較高的重度使用者，有分析測算實際帳單漲幅約 1.8 倍，遠低於 headline；高峰 + 低快取命中才會貼近 headline。
打開授權條款原文，而不是公告帖：Qwen3.8-Max License 沒有地域限制。門檻是：模型即服務或 AI 工作助手過去 12 個月累計收入超 5000 萬美元須單獨商業授權；月活超 1 億或月收入超 2000 萬美元須顯著展示模型名稱。網傳「禁止美歐英韓下載」是不實資訊。
把廠商自測和第三方複測分帳：GLM-5.3 的 Terminal-Bench 3.0 從 4.6% 到 28.3% 是智譜官方自測，尚無獨立第三方複測。它仍落後 GPT-5.6 Sol（34.6%）和 Claude Fable 5（33.7%），屬於開源模型第一梯隊，並非全面登頂。
做一張分層比價表：DeepSeek V4-Pro 高峰輸入約 $1.26、輸出約 $3.78；空閒約 $0.63 / $1.89；Qwen3.8-Max 國際站 $2 / $6；GPT-5.6 Luna $0.20 / $1.20；Claude Opus 5 據阿里披露倍數推算約 $5 / $25。匯率按約 ¥7.15/$1 估算，僅供參考。
規劃錯峰排程與本地推論節點：漲價公告裡「鼓勵更靈活的工作負載排程」翻譯過來就是算力不夠、請你自己錯峰。能批次的任務挪到空閒時段；需要自託管開源權重或 7×24 Agent 的團隊，可把推論放到可預期月租的實體 Apple Silicon 上。預算對照 Mac Mini M4 租用價格。
提示：價格、授權條款、基準測試分數建議發布前再次核實最新官方公告。快取命中場景漲幅最大（最高約 12 倍 / 1100%+），但絕對金額仍很小。
北京時間 9–12 點、14–18 點為高峰時段。資料來源：DeepSeek 官方公告，經華爾街見聞、IT之家、V2EX 等多方交叉核對。
| 計費項（每百萬 tokens） | 漲價前 | 空閒時段（新） | 高峰時段（新） | 漲幅（高峰） |
|---|---|---|---|---|
| V4-Flash 快取命中輸入 | ¥0.02 | ¥0.05 | ¥0.10 | 約 400% |
| V4-Flash 快取未命中輸入 | ¥1.0 | ¥1.5 | ¥3.0 | 200% |
| V4-Flash 輸出 | ¥2.0 | ¥4.5 | ¥9.0 | 350% |
| V4-Pro 快取命中輸入 | ¥0.025 | ¥0.15 | ¥0.30 | 約 1100% |
| V4-Pro 快取未命中輸入 | ¥3.0 | ¥4.5 | ¥9.0 | 200% |
| V4-Pro 輸出 | ¥6.0 | ¥13.5 | ¥27.0 | 350% |
| 項目 | 資料 |
|---|---|
| 參數規模 | 2.4 萬億總參數，950 億啟動參數（MoE，512 個專家，10 路由 + 1 共享） |
| 上下文視窗 | 開源權重原生 26.2 萬 tokens，可擴展至約 101 萬；雲端 Max 版預設 100 萬 tokens |
| 發布節奏 | 8 月 2 日預告 → 8 月 3 日 API 上線 → 8 月 12 日開源權重 |
| API 定價（國際站） | 輸入 $2/M tokens，輸出 $6/M tokens |
| 授權條款 | 非 Apache 2.0，自訂「Qwen3.8-Max License」 |
| 意義 | 阿里歷史上首次把 Max 級（旗艦）模型開源，此前 Qwen3.5 / 3.6 / 3.7 Max 均為閉源 API |
| 基準測試 | GLM-5.2 | GLM-5.3 | 變化 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 3.0 | 4.6% | 28.3% | +23.7 |
| DeepSWE v1.1 | 46.2% | 66.9% | +20.7 |
| Agents' Last Exam（CLI） | 23.8% | 28.5% | +4.7 |
| CyberGym | 77.2% | 84.5% | +7.3 |
| AutomationBench | 26.2% | 48.2% | +22.0 |
注意：以上為智譜官方自測資料，尚無獨立第三方複測結果。GLM-5.3 在 Terminal-Bench 3.0 上仍落後 GPT-5.6 Sol（34.6%）和 Claude Fable 5（33.7%），並非全面登頂，而是「開源模型第一梯隊」。
DeepSeek 這次漲價最容易被誤讀為「跟漲」，但細看結構會發現它更像一次「算力帳單透明化」。此前 DeepSeek 長期採用不分時段的統一低價，本質上是用低價換取使用者規模，再靠快取命中率和錯峰排程攤薄成本。但當呼叫量指數級增長、GPU 產能跟不上時，這套模式撐不住了——漲價公告裡「鼓勵更靈活的工作負載排程」這句話，翻譯過來就是「我們的算力已經不夠用了，請你自己錯峰」。
值得注意的細節：漲價後 DeepSeek 官方 API 的價格，在高峰時段已經反超部分第三方轉售平台（如 GMI Cloud、Novita 等目前報價仍低於 DeepSeek 官方高峰價）。這意味著「官方價格最便宜」這個曾經支撐 DeepSeek 護城河的假設，第一次被打破。
Qwen3.8-Max 的開源不是簡單的「慈善」。阿里同時做了兩件事：把 2.4 萬億參數的權重公開下載，同時給這個權重配了一份不同於以往 Apache 2.0 的自訂授權條款——年營收超 5000 萬美元的「模型即服務」或「AI 工作助手」業務，必須單獨找阿里談商業授權；月活超 1 億或月收入超 2000 萬美元的產品，必須在介面上顯著展示模型名稱。
這套組合拳的邏輯是：用開源換開發者生態和口碑（尤其是海外開發者，緩解「國產模型上不了檯面」的印象），但在真正能產生現金流的大客戶身上，繼續保留議價權。這也是為什麼它和 Meta 的 Muse Glimmer（完全 Apache 2.0，無附加條款）在「開源程度」上其實不是一個量級。
需要澄清一個流傳較廣的謠言：網上一度傳阿里的授權條款禁止美國、歐盟、英國、韓國使用者下載，這是不實資訊，官方授權條款原文中並無任何地域限制條款——這類謠言的傳播速度往往比讀一遍原始授權文本更快，值得對資訊源保持警惕。
GLM-5.3 最值得關注的不是分數本身，而是「怎麼拿到這個分數」——基座模型和 GLM-5.2 完全相同（7430 億參數），沒有重新預訓練，僅靠擴大強化學習環境規模做後訓練，就把 Terminal-Bench 3.0 從 4.6% 拉到 28.3%，接近 6 倍提升。這印證了行業內近半年逐漸清晰的一個趨勢：當預訓練的 Scaling Law 邊際收益放緩，「後訓練強化學習規模化」正在成為新的效能槓桿，而這個槓桿的門檻顯著低於重新訓練一個千億級基座模型，意味著更多中小廠商也有機會靠「精裝修」追上頭部模型。
三家公司、三種打法，共同指向同一個訊號——國產大模型正在從「卷價格」轉向「卷定價權」。
| 模型 | 輸入價格（每百萬 tokens） | 輸出價格（每百萬 tokens） | 開源程度 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Pro（高峰） | ¥9.0（約 $1.26） | ¥27.0（約 $3.78） | 權重未開源 |
| DeepSeek V4-Pro（空閒） | ¥4.5（約 $0.63） | ¥13.5（約 $1.89） | 權重未開源 |
| Qwen3.8-Max（國際站） | $2 | $6 | 開源（自訂授權條款） |
| OpenAI GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 | 閉源 |
| Claude Opus 5（據阿里披露的倍數關係推算） | 約 $5 | 約 $25 | 閉源 |
換算匯率按約 ¥7.15/$1 估算，僅供參考，實際以官方公告為準。可以看到：漲價後 DeepSeek V4-Pro 空閒時段價格仍明顯低於 Claude Opus 5，但已經不再是「全場最低」——阿里國際站的 Qwen3.8-Max、OpenAI 的 Luna 都比 DeepSeek 的空閒價更便宜，說明「國產 = 最便宜」的等式正在瓦解，價格競爭進入分層階段。
把這幾件事放進更大的敘事裡看：過去一個月，中國頭部模型廠商呈現出「一週三更」的密集發布節奏——DeepSeek、阿里、智譜之外，還有月之暗面 Kimi K3（7 月 16 日，2.8 萬億參數開源）、MiniMax H3 等輪番登場。國內財經媒體普遍將這一現象解讀為「中國開源模型密集發布，倒逼全球 AI 行業重新定價」。
與此同時，美國廠商走的是另一條路徑：OpenAI 7 月 30 日大幅降價（Luna 降 80%），8 月 6 日–7 日把降價後的 Luna 設為免費使用者預設模型並開放無限文本對話；Google 8 月 13 日發布價格減半的 Gemini 3.7 Flash。也就是說，中國廠商在「開源旗艦 + 梯度漲價」，美國廠商在「消費端免費 + 降價防守」——兩條路徑同時發生，共同把 2026 年 8 月變成了大模型行業定價邏輯重構的一個關鍵節點。
另一層背景是地緣政治：月之暗面 Kimi K3 的開源此前已引發美方安全審查關注，阿里選擇在這個窗口把 2.4 萬億參數的旗艦模型開源，被部分分析解讀為「在潛在監管收緊前，搶先鞏固國產模型的國際影響力和技術對等敘事」。這一判斷帶有一定推測性質，但確實是理解這波開源潮時機選擇時不可忽略的背景。
「國產 = 最便宜」曾在 2025 到 2026 年初大體成立；漲價生效後，它不再是可以預設的安全假設。
對需要自託管 2.4T 級開源權重、錯峰跑 Agent，或把評測環境從「臨時湊合的雲端虛擬機」換成可預期節點的團隊來說，公有雲虛機往往存在效能損耗、Apple Silicon / Metal 相容性差、長期穩定性不足等問題。對於更穩定、更適合 iOS CI/CD 與 AI Agent 自動化的生產環境，VpsMesh 的 Mac Mini 雲端租用通常是更優解：實體 Apple Silicon、可預測月租、可把推論和建置從高峰 API 帳單裡拆出來。選型見 Mac Mini M4 租用價格，部署細節見 幫助中心，也可直接 訂購雲端 Mac。
資料來源：DeepSeek 官方漲價公告，經華爾街見聞、IT之家、AIGC 工具導航、V2EX 社群討論交叉核對 · 阿里 Qwen 官方模型倉庫（Hugging Face / ModelScope）及南華早報（SCMP）關於授權條款的報道 · 智譜（Z.ai）GLM-5.3 官方技術頁面及 VentureBeat、StableLearn 相關報道 · Meta AI Research 官方部落格及 VentureBeat 關於 Muse Glimmer 的報道 · 第一財經、搜狐財經等關於中國大模型密集發布節奏的綜合報道。以上資料截至發稿前公開資訊整理，涉及價格、授權條款、基準測試分數等內容建議發布前再次核實最新官方公告；晶片服務、安全漏洞發現、出口管制傳聞已在正文中標註為未經獨立驗證資訊。
要分場景看。如果你的呼叫大多落在空閒時段（非北京時間 9–12 點、14–18 點），且是快取命中率較高的重度使用者，實際漲幅會明顯低於表面的「350%」「1100%」這類 headline 數字（有分析測算重度使用者實際帳單漲幅約為 1.8 倍左右）；但如果集中在高峰時段呼叫、且快取命中率低，漲幅會接近甚至達到 headline 數字。
個人開發者和內部使用基本不受影響。但如果你的業務是「模型即服務」或「AI 工作助手」類產品，且過去 12 個月內該業務累計收入超過 5000 萬美元，需要單獨向阿里申請商業授權；如果產品月活超 1 億或月收入超 2000 萬美元，需要在介面上顯著標註模型名稱。
底層基座模型確實完全相同（7430 億參數），智譜沒有重新訓練。分數大幅提升的原因是後訓練階段大幅擴大了強化學習環境的規模，這說明當前階段「後訓練規模化」本身就是一個獨立、有效的效能槓桿，不一定需要重新預訓練一個更大的基座。
不是真的。這是網路上流傳的不實資訊，官方授權條款原文中沒有任何地域限制條款，主要限制是針對超過特定營收規模的商業化服務，與使用者所在地區無關。
目前還只能算「部分回歸」。Muse Glimmer 本身只是一個 300 億參數的蒸餾小模型，Meta 真正的旗艦閉源模型 Muse Spark 1.2 尚未開源，扎克伯格只是「預告」未來會開放其權重。如果這一步真的落地，才稱得上是美國廠商首次把旗艦級閉源模型轉為開源，目前仍需持續關注後續進展。若要把開源權重或錯峰 Agent 放到實體 Apple Silicon 上，可參考 Mac Mini M4 租用價格與 幫助中心。