开源模型压低价格，Anthropic 和 OpenAI 转向成本竞争

论点：MIT 许可证和推理优化让价格取代基准测试成为主战场。这对用户是利好，对依赖访问稀缺性的商业模式则是利空。

Anthropic 和 OpenAI 发布了新模型：Opus 5.5 以及 GPT-6 的 Sol 和 Luna 版本。它们的宣传口径一致：更快、更便宜。不是“智能提升一个数量级”，也不是“更接近 AGI”，而是更便宜。这不是巧合，而是对日益激烈的竞争的反应。开源模型开始设定价格上限，低于这条线，付费访问必须依靠功能来证明其价值，而不能仅靠存在本身。

DeepSeek V4.1 Flash 是最佳例证。该模型于 2026 年 9 月 10 日发布，采用 MoE 架构，拥有 5520 亿参数，其中 prefill 阶段激活 80 亿，解码阶段激活 160 亿。它原生支持最大 384 token 的图像输入，键值缓存每 token 占用 890 字节，比上一代 V4 少约四倍，上下文长度达一百万 token。这一切均基于 MIT 许可证。这一常被低估的细节意味着：任何运营商都可以在自己的基础设施上托管该模型，无需谈判、无需付费、无需许可。

此外，还有一层不改变模型权重即可降低成本的优化。中国团队是石科技展示了 Meta-Infer 引擎。仅通过软件优化，不触碰硬件，该引擎将 DeepSeek 的推理吞吐量提升了近七倍，甚至使 1.5 块 6000D 级加速器的性能超过 1 块 B300。该公司管理着超过 2 万 PFLOPS 的算力和十个计算中心。瓶颈在于硬件抽象层：当运营商使用通用内核时，吞吐量会下降一个数量级。这是工程投入，回报以金钱衡量，而非榜单分数。

商业规模印证了这一趋势。DeepSeek 的年化收入预计将突破 10 亿美元，几个月前这一数字还不足 5 亿。公司正在进行第二轮融资，规模 75 亿美元，目标估值 5000 亿元人民币，并筹备在上海上市。超过 70% 的算力用于训练新模型，留给现有模型服务的不足 30%。管理层表示，提高 API 价格并未导致客户流失。这描绘了一家无需靠价格取胜的供应商形象，因为它靠开放权重取胜。

市场影响明确：最贵模型成为默认选择的时代正在结束。组织开始将模型视为资产组合：大批量任务使用便宜的开源权重，关键少数工作使用昂贵的前沿模型。付费供应商只有两种回应方式：进一步降价，或提供开源权重无法实现的功能，如审计、保证或集成。“更贵因为更好”不再是论据，这是该行业多年来最健康的变化。