DeepSeek 发布最新模型 V4-Flash，再次将 AI 模型的成本竞争推到台前。
研究机构 Artificial Analysis 最新测算显示，V4-Flash 平均每次任务完成成本仅约 3 美分，为当前全球主流大模型中最低，仅相当于 Anthropic 旗下 Claude Fable 5 的约 1/105。这意味着，在不少通用任务中，企业部署 AI 应用的边际成本有望进一步下降，也再次引发市场对于 AI 巨额资本开支回报率的讨论。
值得关注的是，V4-Flash 发布正值 DeepSeek 商业化进程加速之际。据报道援引知情人士消息，DeepSeek 正筹备潜在 IPO。其通过 AI 模型 API 云服务获得的年度经常性收入（ARR）已达 4 亿至 5 亿美元，毛利率超过 50%。
此次推出的 V4-Flash 则延续了公司一贯的低成本、高效率路线，进一步强化其以价格和效率驱动市场竞争的策略。
V4-Flash" 每次任务成本 " 仅 3 美分，性价比领跑全球主流模型
根据 Artificial Analysis 的数据，V4-Flash 的定价为每百万输入 token 0.14 美元、每百万输出 token 0.28 美元。
不过，该机构指出，相比单纯的标价，" 每次任务完成成本（Cost per Task）" 更能体现模型的实际使用成本。这一指标综合考量了模型在完成同一任务时所消耗的输入和输出 token 总量，因而更具参考意义。
按此口径测算，V4-Flash 平均每次任务成本约为 3 美分，在全球主流模型中处于最低水平。
作为对比，Moonshot AI 的 Kimi K3 约为 86 美分，OpenAI GPT-5.6 Sol 约为 1.86 美元，Anthropic Claude Fable 5 则约为 3.15 美元。V4-Flash 的成本仅相当于后者的约 1/105。
Artificial Analysis 进一步强调，单位 token 价格低的模型，如果在任务执行中需要生成更多内容或经历更多交互步骤，最终使用成本仍可能高于定价更高但效率更优的模型。因此，" 每次任务完成成本 " 比单一价格指标更能真实反映模型的性价比。
低价突围，AI 竞争从 " 拼性能 " 转向 " 拼性价比 "
相比性能排名，V4-Flash 此次更受市场关注的是其成本优势。
过去一年，AI 行业竞争焦点已逐渐从模型能力扩展至推理成本和商业化效率。随着企业 AI 应用规模不断扩大，模型运行成本正成为采购决策的重要考量因素。
当一款模型能够以约 3 美分完成一次任务，而部分高端模型成本达到数美元时，企业在部署客服、办公自动化、代码辅助等高频场景时，整体使用成本可能出现数量级下降。
这也再次触及华尔街持续关注的问题：AI 巨额资本投入最终能否转化为足够的商业回报。
2025 年初，DeepSeek 发布 R1 模型后，市场曾一度重新评估全球 AI 基础设施投入的必要性，引发科技股大幅波动。如今，V4-Flash 再次以极低的运行成本作为核心卖点，意味着 AI 行业的竞争正进一步从 " 谁的模型更强 "，转向 " 谁能以更低成本提供足够好的能力 "，AI 投资回报率的讨论或将再次升温。
