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DeepSeek新模型降价,AI用起来更省钱了

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9月10日,DeepSeek正式发布了全新模型V4.1 Flash,这是该公司新一代模型架构里尺寸最小的成员,专门面向日常高频的推理场景。别看它身材"小",却天生带着一双"眼睛"——原生支持多模态视觉理解,图片、文字都能处理。

比新模型本身更让行业兴奋的,是这次同步落地的降价大动作。根据官方公告,Flash系列模型的调用价格全面下调,最高降幅达到60%。

降价幅度有多大?

不少开发者最关心的,是那些看得见的数字。以非高峰时段为例,DeepSeek把缓存命中的输入价格从每百万Token五分钱降到两分钱,缓存未命中的输入从一块五降到一块钱,输出价格从四块五降到四块钱。


高峰时段的定价也做了相应调整——新价格正好是非高峰时段的两倍。官方解释,这套峰谷计费模式鼓励用户错峰使用,闲时价格只有高峰的一半,引导大家在资源宽裕的时候跑任务,既省钱又帮着优化算力调配。

新的计费标准从9月10日中午12点起正式生效。

凭什么能降这么多?

很多人可能会问,AI厂商凭什么敢一降再降?答案藏在这次模型的技术设计里。

DeepSeek官方透露,V4.1 Flash大幅压缩了KV Cache缓存所占的存储空间。与上一代模型相比,它对高带宽内存的需求减到了四分之一,对固态硬盘的需求更是减到了八分之一。


KV Cache是模型推理时的"临时记忆库",存得越多,服务器扛的负担越重,花的钱也就越多。在智能体(Agent)类应用场景里,缓存命中的费用往往占大头,这次技术压缩直接把这类任务的使用成本大幅拉低。

换句话说,这不是简单的一句"我们让利了",而是背后实实在在的技术升级支撑起了降价空间。算得过来的账,才能薄利多销。

对用户意味着什么?

对于普通开发者和创业者来说,这次降价带来的感受是直接而具体的。

一方面,每百万Token的价格在数元级别的降幅,意味着调用同样的模型能力,账单上的数字更小了,那些靠"烧Token"支撑的产品和应用,运营成本也随之松动。


另一方面,新模型每秒可以处理约284个Token,速度相当可观。同样一笔钱,能换到更快、更多的计算产出,性价比确实在提升。

行业观察

把视角拉远,DeepSeek的这一轮动作,放在整个大模型行业的语境下看意味深长。一边是各家厂商在模型性能上你追我赶,一边是价格体系不断被重塑。谁能在成本和能力之间找到更好的平衡,谁就更有可能在这一轮竞赛中稳住位置。

DeepSeek表示,将持续支持开源社区对新模型的推理适配,并尝试各种方式扩大部署范围。让更多人用得起、用得上,这或许才是AI真正走向普及的底层逻辑。

对用户而言,好消息是:AI的门槛正在一步步降下来。

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