7 月的尾巴，以 DeepSeek 爆锤其他AI结束

大家好，我是吃太饱骑士。有人想成为我的前一千老粉吗？有的话速速关注！

最近这两天 AI 圈有关价格的八卦真不少，瓜是真的让我吃到饱。我也是迫不及待想给大家分享。

DeepSeek V4 Flash 正式发布

当初梁叔叔说DeepSeek V4 会在 7 月中旬发布，大家都翘首以盼。结果梁叔叔重新定义了“中旬” 差点来了一出《梁宫春日的忧郁：漫无止境的七月》。好在 Flash 的正式版在 7 月 31 日姗姗来迟。

正式版这次重点强化了 Agent、代码生成和工具调用能力。 DeepSeek V4 Flash 的总参数规模约为 284B，放在今天的模型阵营里并不算特别夸张。但从官方测评来看，它却可以和其他参数大得多的模型掰掰手腕。这是直接拿起”跨境界斗法“的爽文主角剧本。这也是 DeepSeek 一贯很有辨识度的路线：不单纯追求把参数表做得更长，而是尽量把实际能力、推理成本和部署效率同时压进一个模型里。

但真正让全网敲锣打鼓的不是他的跑分，而是他的性价比。 V4 Flash 的普通输入价格为每百万 Token 1 人民币，输出为 2 人民币；缓存命中后的输入价格还要更低。这个定价已经很难只用“便宜”来形容。就以我的昨天的测试结果来看，

我用了 3 亿 Tokens，但花费仅仅是 1.61 元。仅仅是这个数据摆上来，我相信已经无需再多言。

更有意思的是，本次 DeepSeek 对 codex、claude code 等工具都做了适配优化，缓存率大大提高。社区反馈缓存率从更新前的80%——90%直接飙到了95%甚至 99%。这也是为什么我用了 3 亿 Tokens，却仅仅花费 1.61 元的原因。

而梁圣的这招”拖刀计“，不但震撼了等待近半个月的社区，也正巧打了其他两家大模型公司措手不及。谁呢？

GLM 订阅计划改制

7 月 30 日，GLM Coding Plan 调整了订阅规则。

一句话概括：实际上就是从 Coding Plan 变为了 Token Plan 。

Token Plan ：“按实际消耗的 Token 计费”，用多少算多少；Coding Plan ：理解为“按请求次数计费”，一次对话或调用算一次，不太区分内容长短。这是社区约定俗成的定义，我这里也是简单借用。实际上作为产品名，提供方想怎么起名就怎么起名。

从技术和成本角度看，这种调整并不难理解。

在普通聊天阶段，一次请求与另一次请求之间的成本差距可能还比较有限。但到了 Agent 和 AI 编程阶段，有的请求只是解释一段代码，有的请求却要读取整个项目、连续调用工具，并进行多轮修改。

用 Token Plan 来取代 Coding Plan 在目前全世界算力紧张的大背景下其实是可以理解的。但智谱这次的定价让几乎所有 C 端用户都大跌眼镜（这在我之前的帖子里进行了详细的分析，这里就不详述了）。简单来说就是，价格涨，用量也涨，但性价比降低了。总之，在许多社区中，智谱都凭借这波操作赢得了”Z/“的美名。

更不巧的是，智谱撞上了 DeepSeek V4 Flash 发布。如果诸位仔细看过刚刚的 DeepSeek 的分数榜单的话，就会发现 744B 的 GLM 5.2 被 284B 的 DeepSeek V4 Flash 反超了。而且更更不巧的是，目前各家旗舰国模里，只有 GLM 5.2 不是多模态大模型。

DeepSeek V4 Flash 与 GLM 5.2 同属非多模态大模型，无法处理图片、音频等信息。这导致它们俩是直接竞争对手。而其他国模还能够凭借多模态的特点在很多场景下逃过 DeepSeek V4 Flash 的性价比斩杀线。

而两者的 API 的输入 Token 价格差是8倍。

只能说这次智谱对用户不够”走心“，也不够走运。那市场是否还会为其”走个面“呢？也许需要等智谱的下一代模型了。

GPT-5.6 降价

同样是在 7 月 30 日，OpenAI 宣布下调 GPT-5.6 部分模型的 API 价格。

其中，GPT-5.6 Luna 的输入和输出价格均下降了 80%。输入从每百万 Token 1 美元降至 0.2 美元（折合约 1.3 人民币），输出从 6 美元降至 1.2 美元（折合约 8.04 人民币）。

GPT-5.6 Terra 的价格则下降了约 20%。

旗舰型号 Sol 没有直接降价，但新增了速度更快、价格也更高的 Fast 模式。

这次调整最值得关注的是 Luna。降价之后，它进入了一个非常有竞争力的价格区间。

OpenAI 给出的解释是，GPU 内核优化和推测解码等技术改进降低了推理成本。换句话说，这并不只是一次短期促销，而是模型服务效率提高以后，对价格体系进行的重新调整。

消息公布以后，GPT-5.6 Luna 很快被一些开发者视为新的性价比选手。从社区反馈来看，思考强度为 max 的 GPT-5.6 Luna，在处理各类轻量的编程、Agent任务上都有不错的表现。

那一刻，它似乎重新坐上了价格与能力平衡的王座。

但还是那句话：第二天，DeepSeek V4 Flash 正式版发布了。

Luna 的输入价格是每百万 Token 0.2 美元，V4 Flash 是 0.14 美元；Luna 的输出价格是 1.2 美元，V4 Flash 则是 0.28 美元。虽然从跑分来看，Luna 的性能还是略胜 V4 Flash 的。

但如果只讨论“性价比”这个王座，GPT-5.6 Luna 这次大约只坐了半天。

DeepSeek 作为一条蓝色大鲸鱼，像鲶鱼一样横冲直撞地捣乱了整个 AI 市场。这就是我爱 DeepSeek 的原因。爱死你了，蓝色大鲸鱼！

TRAE 中国改为积分制

最后一条八卦，也是最让我唏嘘的。

我曾经是 Trae 的忠实用户，在国际版还是按次计费的时候。那时候 Trae 里还是 Claude 4 Sonnet 、GPT 5.4 等最新大模型。

这是我开始写代码后最好的一个夏天。那时候 TRAE 里还有 Sonnet 和 5.4，额度多得像用不完。我刚想到一个需求，就敢直接让模型重构整个项目；报错了不用自己查，继续问；结果不满意，也不用精打细算，直接开新对话再来一遍。写一周代码，消耗的额度还没有数字焦虑增长得快。每天打开 TRAE，都能在 Sonnet 和 5.4 之间随便切换，仿佛顶级模型本来就应该像水和电一样，永远在那里。我说，那一刻让人产生了‘人类正处在黄金时代’的错觉。

可后来先是 Claude 从 Trae 下线，我理解，毕竟 A/ 排华。

然后是 TRAE 国际版改为积分制。我也理解，毕竟按次付费我可以把字节薅秃（不是）。

最后是模型不再更新。我已经不再在乎，因为我很少再使用 TRAE 了。