撰文| 涂彦平
编辑| 张南
设计| 荆芥
题图| AI（来自X）
8月4日，由OpenRouter发布的周报显示全球AI平台使用情况。报告中指出，DeepSeek-V4-Flash模型创造了纪录，以7.22万亿Token的调用量稳居榜首。该模型的两个版本——V4-Flash合计处理了6700亿Token。
此前不久，7月31日DeepSeek刚刚推出V4-Flash 0731版本，甫一发布便引发广泛关注。海外大模型评测社区Artificial Analysis分享了一张图表，图表通过单任务成本和综合智能得分两个维度，对128款主流大模型进行了横向比较。从图表布局来看，成本越低的位置越靠左，智能得分越高则位置越靠上。换言之，位于左上角的模型，通常意味着更高的性价比。
DeepSeek-V4-Flash 0731（max）恰好就位于图表的最左上方，被用户冠以“性价比之王”的称号。有人从该点向右下方引出两条边界线，以此划分出性能与成本均不及它的模型。基于此，“DeepSeek斩杀线”的说法逐渐流行开来。这一比喻虽然带有竞争意味，但对用户而言却代表着福音。X平台上的用户OceanX分享了自己的体验：“这个夏天是（他）职业生涯中最棒的。今年他下载了《Codex》和《Harness》，所有工作都交给编程机器人完成，相当于五年工作量。现在平台折扣力度很大，100亿Token的花费仅够购买一个小时工资。今天所有人都停下手头工作，疯狂转发DeepSeek V4 Flash上线的消息，感觉像是回到了人类黄金时代。”
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竞争格局变化
DeepSeek V4 Flash 0731不仅智能指数达到50分，单任务成本更是低至0.03美元以下。在同性能的模型中，它的成本最低；在同一成本区间内，它的智能表现也最为突出。这并非简单的优势互补，而是形成了明显的断层领先。
横向来看，DeepSeek V4 Flash 0731的智能指数虽比GPT-5.6 Luna低1分（后者最高得分为51分），但即便OpenAI将GPT-5.6 Luna的价格下调80%，DeepSeek V4 Flash 0731仍能以更低成本提供更高价值——价格差异仍达60%。
纵向比较同样凸显了它的领先地位。新模型的智能指数比2026年4月推出的DeepSeek V4 Flash高出10分，同时比DeepSeek V4 Pro多出6分。其具体定价为：每百万Token输入费用0.14美元（约合1元人民币），输出费用0.28美元（约合2元人民币），缓存命中费用为原价的98%，即每百万Token0.0028美元。
通过这次定价策略，DeepSeek重新定义了市场基准。这组数据还包含了一个重要预期。图中右上方橙色虚线标注的“待中的DeepSeek V4 Pro GA”暗示着未来可能的变化：若Pro GA版本将智能得分提升至55-60分区间，并维持0.08美元的单任务成本，新的斩杀线将进一步扩展。届时，更多模型将被纳入竞争范围。
这一系列调整实质上改变了市场的竞争逻辑：从单纯追求“更高智能”转向“更低成本下如何实现实用智能”。竞争焦点发生了根本转移。
02
市场反响
斩杀线的确立引发了多层次的市场反应。OpenRouter最新数据表明，中国前五名模型的调用量总和已超越美国一些厂商的闭源模型。同时，在Hugging Face开源社区，DeepSeek V4系列的关注度持续攀升……
