DeepSeek漲價+阿里開源2.4萬億旗艦+GLM-5.3躍升：中國大模型8月為何集體「變陣」？

把鏡頭拉到一張時間線上，這兩週的節奏會更清楚：

把鏡頭再拉遠一點：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。Kimi K3 開源背景見 Kimi K3 全面開源，DeepSeek 此前峰谷計費框架見 V4 GA 與峰谷計費。

讀者與採購團隊當前面臨的核心痛點：

• headline 漲幅口徑混亂：媒體分別寫「漲 11 倍」「漲超 1100%」「漲 350%」，對應的是快取命中輸入、輸出、快取未命中輸入等不同計費項，直接按標題估算帳單會失真。
• 「官方最便宜」假設被打破：高峰時段 DeepSeek 官方價已反超部分第三方轉售平台，錯峰與選通路第一次變成必做功課。
• 開源不等於 Apache 2.0：Qwen3.8-Max 權重可下，但自訂許可證卡住了高營收 MaaS / AI 工作助手業務。
• 地域禁令謠言跑得比許可證原文快：網上一度傳阿里禁止美歐英韓使用者下載，原文並無任何地域限制。

三家公司、三種打法，共同指向同一個信號：國產大模型正在從「捲價格」轉向「捲定價權」。

DeepSeek 新定價自 8月17日 0點起生效，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。快取命中場景漲幅最大（最高約 12 倍 / 1100%+），但絕對金額仍很小；對重度呼叫者影響更大的其實是輸出價格（350%）和快取未命中輸入價格。獨立成本測算顯示，一個較現實的重度負載（約 8400 萬 tokens/月、多為空閒、約一半快取命中）帳單漲幅更接近 1.8 倍——真實，但遠低於最嚇人的 headline。

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」。

1. DeepSeek：從「貼地價」到「分時定價」，本質是算力緊張的顯性化

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調度攤薄成本。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調度」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。

2. 阿里：開源權重，圈住生態；自訂許可證，圈住收入

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 的自訂許可證——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：網上一度傳阿里的許可證禁止美國、歐盟、英國、韓國使用者下載，這是不實資訊，官方許可證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許可證文本更快，值得對資訊源保持警惕。一手文本見 Hugging Face 模型倉庫 與 LICENSE 原文。

3. 智譜 GLM-5.3：不換基座，只換「後訓練配方」，說明規模化訓練已不是唯一槓桿

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」正在成為新的性能槓桿，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。官方技術頁見 Z.ai GLM-5.3。

TZ=Asia/Shanghai date +%H:%M
# peak if 09:00-12:00 or 14:00-18:00 Beijing
# shift batch / eval jobs off these windows
# do not quote 1100% as your real bill delta
curl -s https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

DeepSeek 把算力缺口寫進價目表；阿里用開源換生態、用許可證留議價權；智譜證明後訓練規模化可以單獨當槓桿。

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。

「國產=最便宜」在 2025 年到 2026 年初大體成立；到 2026 年 8 月 17 日，這不再是可以無條件沿用的假設。

爭議點與需要注意的細節

• 漲價幅度的口徑混亂：不同媒體分別報導「漲 11 倍」「漲超 1100%」「漲 350%」，這些說法都對，但對應的是不同計費維度（快取命中輸入 vs 輸出 vs 快取未命中輸入），閱讀時需要看清具體是哪一項。
• 阿里「震悟 M890 國產晶片」服務的說法：多家中文財經媒體報導稱 Qwen3.8-Max 部分推理服務跑在阿里自研的震悟 M890 晶片和「盤古 AL128」超節點上，但這一細節目前僅見於中文媒體轉述，未見阿里官方獨立技術文件或第三方基準測試確認，建議標註為未經獨立驗證的資訊。
• GLM-5.3「發現 Cursor 嚴重漏洞」的說法：來自 VentureBeat 報導及智譜方面透露，具體漏洞細節未公開披露，真實性和影響範圍有待第三方安全機構確認，屬於廠商單方面披露。
• 中國商務部可能醞釀反制出口管制：部分報導提及中國官方可能針對 AI / 半導體技術醞釀反制性出口管制措施，這一說法目前未見官方正式確認，屬於媒體推測 / 傳聞性質，僅供背景參考。

影響與背景：這不是孤立事件，而是一場「兩線戰爭」

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；谷歌 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。

六步落地清單（給開發者與採購）：

1. 按計費項拆帳單：分別核算快取命中輸入、快取未命中輸入、輸出三類漲幅，不要用「1100%」當自己的真實倍率。
2. 對照北京時間高峰窗：把可批次處理的 Agent / 評測任務挪出 9–12、14–18，優先吃空閒價。
3. 先讀 LICENSE 原文：以 Hugging Face / ModelScope 倉庫裡的許可證檔案為準，不要轉發「美歐英韓禁下」類二手傳言。
4. 對照營收與 MAU 門檻：MaaS / AI 工作助手過去 12 個月收入超 5000萬美元需單獨談授權；月活超 1億或月收入超 2000萬美元需顯著標註模型名。
5. 橫向比價後再鎖供應商：同時看 DeepSeek 空閒/高峰、Qwen 國際站 $2/$6、GPT-5.6 Luna $0.20/$1.20，以及第三方轉售是否已低於官方高峰價。
6. 選穩定錯峰宿主：本地拉 2.4T 權重、長上下文評測或 7×24 Agent 調度時，優先可獨占、可長連線的裸金屬 Mac，而不是超賣共享雲。

# Aug 2026 China open-weight + pricing watchlist
1. split bill: cache-hit / cache-miss / output
2. shift jobs off Beijing 09-12 and 14-18
3. read Qwen3.8-Max LICENSE, not rumor threads
4. check $50M MaaS / 100M MAU / $20M monthly triggers
5. compare Luna $0.20/$1.20 vs Qwen $2/$6 vs DS off-peak
6. avoid shared-cloud for 2.4T / long-context evals
next: isolated Apple Silicon host

可引用硬核資料（2026-08-17 口徑）：

• V4-Pro 快取命中輸入高峰漲幅：¥0.025 → ¥0.30，約 1100%（headline 數字只對應這一檔）
• V4-Pro 輸出高峰漲幅：¥6.0 → ¥27.0，350%（對真實帳單影響更大）
• Qwen3.8-2.4T-A95B：2.4萬億總參數 / 950億激活，原生 262,144 tokens，自訂許可證
• GLM-5.3 Terminal-Bench 3.0：4.6% → 28.3%，同 7430億基座、無重新預訓練
• 許可證門檻：MaaS / AI 工作助手任意連續 12 個月收入超 $5000萬須另談授權；月活超 1億或月收入超 $2000萬須顯著展示模型名

Q1：DeepSeek 這次漲價之後，是不是意味著以後用起來更貴了？
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。

Q2：阿里開源的 Qwen3.8-Max，個人開發者能免費商用嗎？
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。

Q3：GLM-5.3 和 GLM-5.2 是同一個模型嗎？為什麼突然變強這麼多？
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、有效的性能槓桿，不一定需要重新預訓練一個更大的基座。

Q4：網傳阿里的 Qwen3.8-Max 許可證禁止美國、歐盟使用者下載，是真的嗎？
不是真的。這是網路上流傳的不實資訊，官方許可證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。

Q5：Meta 這次開源 Muse Glimmer，是不是意味著 Llama 時代的開源精神又回來了？
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，祖克柏只是「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。

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）關於許可證條款的報導；智譜（Z.ai）GLM-5.3 官方技術頁面及 VentureBeat、StableLearn 相關報導；Meta AI Research 官方部落格及 VentureBeat 關於 Muse Glimmer 的報導；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導。以上資料截至發稿前公開資訊整理，涉及價格、許可證條款、基準測試分數等內容建議發布前再次核實最新官方公告，部分細節（如晶片服務、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。

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