导语：8 月 12 日到 17 日的五天里，中国大模型圈接连做了三件互相矛盾又互相呼应的事：DeepSeek 宣布 API 涨价最高超 1100%，阿里同步把从未开源过的 Qwen-Max 级旗舰模型 2.4 万亿参数权重放出来，智谱则用同一个基座模型、纯靠后训练把编程测试成绩拉高数倍。本文按时间线、价目表、许可证条款和基准测试，拆清「从卷价格转向卷定价权」这条主线，并给出账单测算与选型步骤。V4 正式版与峰谷计费背景见DeepSeek V4 GA 迁移指南；Qwen 发布窗口见Qwen3.8-Max 发布解读。
一句话结论：三家公司、三种打法，共同指向同一个信号——国产大模型正在从「卷价格」转向「卷定价权」。文中价格、许可证与跑分以公开公告交叉核对；芯片服务、Cursor 漏洞与出口管制传闻已单独标为未经独立验证。
标题数字很响，但对正在跑 Agent、评估开源权重和拆 API 账单的团队来说，真正卡住决策的是这些盲区：
把镜头拉远一点：7 月 30 日 OpenAI 已经把最便宜档的 GPT-5.6 Luna 降价 80%，8 月 6–7 日又把 Luna 设为免费用户默认模型并开放无限文本对话——也就是说，中国厂商在涨价和开源上做加法的同一时间，美国厂商正在免费和降价上做加法。这不是巧合，而是同一场定价博弈的两个侧面。Luna 调价细节见GPT-5.6 降价拆解。
| 日期 | 事件 |
|---|---|
| 7月16日 | 月之暗面 Kimi K3（2.8 万亿参数）开源，此前已引发美方安全关注 |
| 8月2日–3日 | 阿里 Qwen3.8-Max 先预告、后上线云端 API |
| 8月10日 | Meta 发布开源模型 Muse Glimmer（300 亿参数，Apache 2.0），预告旗舰 Muse Spark 1.2 权重「即将开源」 |
| 8月12日 | 阿里正式在 ModelScope / Hugging Face 放出 Qwen3.8-2.4T-A95B 开源权重；同日 xAI 发布 Grok 4.6 |
| 8月13日 | DeepSeek-V4-Pro 正式版上线，同步公告 8 月 17 日起 API 涨价；谷歌发布降价的 Gemini 3.7 Flash |
| 8月14日 | 智谱发布 GLM-5.3，沿用 GLM-5.2 的 7430 亿参数基座 |
| 8月17日 0点（北京时间） | DeepSeek 新定价正式生效 |
单位：每百万 tokens。缓存命中场景涨幅最大（最高约 12 倍 / 1100%+），但绝对金额仍很小；对重度调用者影响更大的其实是输出价格（350%）和缓存未命中输入价格。
| 计费项（每百万 tokens） | 涨价前 | 空闲时段（新） | 高峰时段（新） | 涨幅（高峰） |
|---|---|---|---|---|
| V4-Flash 缓存命中输入 | ¥0.02 | ¥0.05 | ¥0.10 | 约 400% |
| V4-Flash 缓存未命中输入 | ¥1.0 | ¥1.5 | ¥3.0 | 200% |
| V4-Flash 输出 | ¥2.0 | ¥4.5 | ¥9.0 | 350% |
| V4-Pro 缓存命中输入 | ¥0.025 | ¥0.15 | ¥0.30 | 约 1100% |
| V4-Pro 缓存未命中输入 | ¥3.0 | ¥4.5 | ¥9.0 | 200% |
| V4-Pro 输出 | ¥6.0 | ¥13.5 | ¥27.0 | 350% |
数据来源：DeepSeek 官方公告，经华尔街见闻、IT之家、V2EX 等多方交叉核对。headline「1100%」只对应高峰时段缓存命中输入；输出涨 350%，才是多数真实账单的主项。
这是阿里历史上首次把 Max 级（旗舰）模型开源，此前 Qwen3.5 / 3.6 / 3.7 Max 均为闭源 API。
| 项目 | 数据 |
|---|---|
| 参数规模 | 2.4 万亿总参数，950 亿激活参数（MoE，512 个专家，10 路由 + 1 共享） |
| 上下文窗口 | 开源权重原生 26.2 万 tokens，可扩展至约 101 万；云端 Max 版默认 100 万 tokens |
| 发布节奏 | 8 月 2 日预告 → 8 月 3 日 API 上线 → 8 月 12 日开源权重 |
| API 定价（国际站） | 输入 $2 / M tokens，输出 $6 / M tokens |
| 许可证 | 非 Apache 2.0，自定义「Qwen3.8-Max License」 |
| 意义 | 阿里历史上首次把 Max 级旗舰模型开源 |
以上为智谱官方自测数据，尚无独立第三方复测结果。GLM-5.3 在 Terminal-Bench 3.0 上仍落后 GPT-5.6 Sol（34.6%）和 Claude Fable 5（33.7%），并非全面登顶，而是「开源模型第一梯队」。
| 基准测试 | GLM-5.2 | GLM-5.3 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 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 |
DeepSeek 这次涨价最容易被误读为「跟涨」，但细看结构会发现它更像一次「算力账单透明化」。此前 DeepSeek 长期采用不分时段的统一低价，本质上是用低价换取用户规模，再靠缓存命中率和错峰调度摊薄成本。但当调用量指数级增长、GPU 产能跟不上时，这套模式撑不住了——涨价公告里「鼓励更灵活的工作负载调度」这句话，翻译过来就是「我们的算力已经不够用了，请你自己错峰」。
值得注意的细节：涨价后 DeepSeek 官方 API 的价格，在高峰时段已经反超部分第三方转售平台（如 GMI Cloud、Novita 等目前报价仍低于 DeepSeek 官方高峰价）。这意味着「官方价格最便宜」这个曾经支撑 DeepSeek 护城河的假设，第一次被打破。
Qwen3.8-Max 的开源不是简单的「慈善」。阿里同时做了两件事：把 2.4 万亿参数的权重公开下载，同时给这个权重配了一份不同于以往 Apache 2.0 的自定义许可证——年营收超 5000 万美元的「模型即服务」或「AI 工作助手」业务，必须单独找阿里谈商业授权；月活超 1 亿或月收入超 2000 万美元的产品，必须在界面上显著展示模型名称。
这套组合拳的逻辑是：用开源换开发者生态和口碑（尤其是海外开发者，缓解「国产模型上不了台面」的印象），但在真正能产生现金流的大客户身上，继续保留议价权。这也是为什么它和 Meta 的 Muse Glimmer（完全 Apache 2.0，无附加条款）在「开源程度」上其实不是一个量级。Kimi K3 的开放权重门槛对照见Kimi K3 全面开源解读。
需要澄清一个流传较广的谣言：网上一度传阿里的许可证禁止美国、欧盟、英国、韩国用户下载，这是不实信息，官方许可证原文中并无任何地域限制条款——这类谣言的传播速度往往比读一遍原始许可证文本更快，值得对信息源保持警惕。
GLM-5.3 最值得关注的不是分数本身，而是「怎么拿到这个分数」——基座模型和 GLM-5.2 完全相同（7430 亿参数），没有重新预训练，仅靠扩大强化学习环境规模做后训练，就把 Terminal-Bench 3.0 从 4.6% 拉到 28.3%，接近 6 倍提升。这印证了行业内近半年逐渐清晰的一个趋势：当预训练的 Scaling Law 边际收益放缓，「后训练强化学习规模化」正在成为新的性能杠杆，而这个杠杆的门槛显著低于重新训练一个千亿级基座模型，意味着更多中小厂商也有机会靠「精装修」追上头部模型。
换算汇率按约 ¥7.15 / $1 估算，仅供参考，实际以官方公告为准。可以看到：涨价后 DeepSeek V4-Pro 空闲时段价格仍明显低于 Claude Opus 5，但已经不再是「全场最低」——阿里国际站的 Qwen3.8-Max、OpenAI 的 Luna 都比 DeepSeek 的空闲价更便宜，说明「国产 = 最便宜」的等式正在瓦解，价格竞争进入分层阶段。
| 模型 | 输入价格（每百万 tokens） | 输出价格（每百万 tokens） | 开源程度 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Pro（高峰） | ¥9.0（约 $1.26） | ¥27.0（约 $3.78） | 权重未开源 |
| DeepSeek V4-Pro（空闲） | ¥4.5（约 $0.63） | ¥13.5（约 $1.89） | 权重未开源 |
| Qwen3.8-Max（国际站） | $2 | $6 | 开源（自定义许可证） |
| OpenAI GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 | 闭源 |
| Claude Opus 5（据阿里披露的倍数关系推算） | 约 $5 | 约 $25 | 闭源 |
把这几件事放进更大的叙事里看：过去一个月，中国头部模型厂商呈现出「一周三更」的密集发布节奏——DeepSeek、阿里、智谱之外，还有月之暗面 Kimi K3（7 月 16 日，2.8 万亿参数开源）、MiniMax H3 等轮番登场。国内财经媒体普遍将这一现象解读为「中国开源模型密集发布，倒逼全球 AI 行业重新定价」。
与此同时，美国厂商走的是另一条路径：OpenAI 7 月 30 日大幅降价（Luna 降 80%），8 月 6–7 日把降价后的 Luna 设为免费用户默认模型并开放无限文本对话；谷歌 8 月 13 日发布价格减半的 Gemini 3.7 Flash。也就是说，中国厂商在「开源旗舰 + 梯度涨价」，美国厂商在「消费端免费 + 降价防守」——两条路径同时发生，共同把 2026 年 8 月变成了大模型行业定价逻辑重构的一个关键节点。
另一层背景是地缘政治：月之暗面 Kimi K3 的开源此前已引发美方安全审查关注，阿里选择在这个窗口把 2.4 万亿参数的旗舰模型开源，被部分分析解读为「在潜在监管收紧前，抢先巩固国产模型的国际影响力和技术对等叙事」。这一判断带有一定推测性质，但确实是理解这波开源潮时机选择时不可忽略的背景。
不要被 headline 百分比带着走。按下面六步，把「会不会更贵」落成可执行的账单与路由决策：
# DeepSeek V4-Pro 粗算：只演示「高峰 vs 空闲」对输出项的影响
# 价格来自 2026-08-17 生效价目（人民币 / 百万 tokens）
PEAK_OUT, OFF_OUT = 27.0, 13.5
def monthly_output_bill(out_tokens_m, peak_share):
peak = out_tokens_m * peak_share * PEAK_OUT
off = out_tokens_m * (1 - peak_share) * OFF_OUT
return round(peak + off, 2)
print(monthly_output_bill(10, 0.8)) # 高峰占 80% → ¥243.0
print(monthly_output_bill(10, 0.2)) # 高峰占 20% → ¥162.0
8 月这五天把三件事叠在同一张价目表上：DeepSeek 用峰谷价把算力短缺写进账单，阿里用开源权重换生态、用自定义许可证留议价权，智谱用后训练证明「精装修」也能追上第一梯队。对正在跑 Agent 和开源权重的团队，常见三类结构性瓶颈依旧在：
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数据来源：DeepSeek 官方涨价公告，经华尔街见闻、IT之家、AIGC 工具导航、V2EX 社区讨论交叉核对；阿里 Qwen 官方模型仓库（Hugging Face / ModelScope）及南华早报（SCMP）关于许可证条款的报道；智谱（Z.ai）GLM-5.3 官方技术页面及 VentureBeat、StableLearn 相关报道；Meta AI Research 官方博客及 VentureBeat 关于 Muse Glimmer 的报道；第一财经、搜狐财经等关于中国大模型密集发布节奏的综合报道。以上数据截至发稿前公开信息整理，涉及价格、许可证条款、基准测试分数等内容建议发布前再次核实最新官方公告；部分细节（如芯片服务、安全漏洞发现、出口管制传闻）已在正文中标注为未经独立验证信息。
常见问题
DeepSeek 这次涨价之后，是不是意味着以后用起来更贵了？
要分场景看。如果你的调用大多落在空闲时段（非北京时间 9–12 点、14–18 点），且是缓存命中率较高的重度用户，实际涨幅会明显低于表面的「350%」「1100%」这类 headline 数字（有分析测算重度用户实际账单涨幅约为 1.8 倍左右）；但如果集中在高峰时段调用、且缓存命中率低，涨幅会接近甚至达到 headline 数字。
阿里开源的 Qwen3.8-Max，个人开发者能免费商用吗？
个人开发者和内部使用基本不受影响。但如果你的业务是「模型即服务」或「AI 工作助手」类产品，且过去 12 个月内该业务累计收入超过 5000 万美元，需要单独向阿里申请商业授权；如果产品月活超 1 亿或月收入超 2000 万美元，需要在界面上显著标注模型名称。
GLM-5.3 和 GLM-5.2 是同一个模型吗？为什么突然变强这么多？
底层基座模型确实完全相同（7430 亿参数），智谱没有重新训练。分数大幅提升的原因是后训练阶段大幅扩大了强化学习环境的规模，这说明当前阶段「后训练规模化」本身就是一个独立、有效的性能杠杆，不一定需要重新预训练一个更大的基座。
网传阿里的 Qwen3.8-Max 许可证禁止美国、欧盟用户下载，是真的吗？
不是真的。这是网络上流传的不实信息，官方许可证原文中没有任何地域限制条款，主要限制是针对超过特定营收规模的商业化服务，与用户所在地区无关。
Meta 这次开源 Muse Glimmer，是不是意味着 Llama 时代的开源精神又回来了？
目前还只能算「部分回归」。Muse Glimmer 本身只是一个 300 亿参数的蒸馏小模型，Meta 真正的旗舰闭源模型 Muse Spark 1.2 尚未开源，扎克伯格只是「预告」未来会开放其权重。如果这一步真的落地，才称得上是美国厂商首次把旗舰级闭源模型转为开源，目前仍需持续关注后续进展。若你需要在常驻 Mac 上跑开源权重或错峰批处理，可查看MACCOME Mac 云租用方案。