就在刚刚，国产开源 AI 大模型——尤其是杭州 AI 圈两大山脉迎来 " 双响炮 "。

1、DeepSeek V4 Pro 正式版来了。

2、阿里 Qwen 团队正式开放性能最强的 Qwen3.8-2.4T-A95B 模型权重。

而在海外，刚刚，马斯克的 SpaceXAI 正式发布 Grok 4.6，重点提升长时间运行的 Agent，以及更复杂的交互和视觉任务，在 Artificial Analysis Intelligence Index 拿到 61 分，与 GPT-5.6 Sol 持平，仅低于 Fable 5 的 62 分，性能已经追到第一梯队。

价格方面，Grok 4.6 每百万输入、输出 Token 分别为 2 美元和 6 美元，与 Grok 4.5 相同。GPT-5.6 Sol 则是 5 美元和 30 美元，也就是说 Grok 4.6 的输出价格只有 Sol 的 1/5。官方还提供速度更快的版本，价格翻倍。

但这个价格还是贵于 DeepSeek。

果然还是梁圣！

随着海外持续进行开源和价格战，国内开源 AI 模型这套性价比路线的价值越来越大。

先看 DeepSeek。

"DeepSeek V4 Pro 正式版已经更新至 API，调用模型名不变。新版本增强了 Agent 能力，支持 Responses API 和 Codex 接入，欢迎测试和反馈～"

刚刚官方在群里就发了这么一句话，和下面那张图。

根据 DeepSeek"API 文档 " 上的 " 模型 & 价格 " 页面中，模型版本新增了 DeepSeek-V4-Pro-0813，其支持非思考与思考模式。

从目前公布的信息来看，deepseek-v4-pro 支持 1M 上下文长度，最大输出长度达到 384K Token，同时支持非思考模式和思考模式，其中思考模式默认开启，性能逼近最强的 Claude Fable 5，与 Opus 5 性能相近。

两者的并发限制也有所区别。deepseek-v4-flash 的并发限制为 2500，deepseek-v4-pro 则为 500。

然而，当前 API 调用名称仍是 `deepseek-v4-pro`，上下文为 1M，最大输出 384K，Responses API 现在也已经标为支持。

价格层面，DeepSeek 此前发布公告，宣布计划近期整体上调 API 服务定价，现在靴子落定。

deepseek-v4-pro 正式版当前每百万 Token 的价格分别为：缓存命中输入 0.025 元，缓存未命中输入 3 元，输出 6 元，与预览版几乎一致。

相比之下，deepseek-v4-flash 分别为 0.02 元、1 元和 2 元。

目前来看，DeepSeek-V4-Pro 的价格是 V4 Flash 正式版的 3 倍。

当然，性能上也无法比拟，但这个价格要比 Qwen 等模型，以及国外的 GPT-5.6、Claude 系列价格都要略低一些。

除了 DeepSeek，杭州另一个兄弟——阿里也开源了。

刚刚，阿里 Qwen 团队宣布， 首次开源 Qwen-Max 级别权重。

Qwen3.8-2.4T-A95B 模型总参数为 2.4T，每个 Token 激活 95B 参数，原生支持 262,144 Token 上下文，并可扩展至 1,010,000 Token。

值得一提的是，Qwen3.8-2.4T-A95B 还是一个因果语言模型，模型每个 MoE 层包含 512 个专家，每个 Token 选择 10 个路由专家，并同时激活 1 个共享专家。

因此，Qwen3.8 延续 Qwen3.5 的混合架构，重点提升编程、办公、科研和长周期 Agent 任务的端到端完成能力。官方云端版 Qwen3.8-Max 基于该开放权重模型，并加入更多生产环境能力。

官方公布的评测覆盖编程 Agent、通用 Agent、专业工作和长上下文等方向。

在官方所列评测中，Qwen3.8-Max 较 Qwen3.7-Max 在多项编程和通用 Agent 任务上提升明显；与 Opus 4.8、Fable 5 和 GPT 5.6 Sol 等模型相比，不同评测结果互有高低。

以模型卡的结果为例，Qwen3.8-Max 在 PaperBench 上得分 93.0，Terminal Bench 2.1 为 86.6，FrontierSWE 为 73.5，CoWorkBench 为 74.8。这些数据来自 Qwen 官方测试，且各评测的 Harness、超时时间、采样参数和上下文长度并不完全一致。

不过，开放版和云端 Qwen3.8-Max 并不完全一样。

官方模型卡写明，开源版原生支持 262K 上下文，可扩展到约 1M，并支持调节推理强度。当前版本只有文本输入，而且必须开启 Thinking。云端 Qwen3.8-Max 才额外支持视觉输入、非思考模式、默认 1M 上下文和官方内置工具。

许可证也不再是 Apache 2.0，而是 Qwen 自定义许可。普通用户仍可以下载、修改和部署，但部分大规模商业使用需要另行取得授权。

此前已经有消息指出，阿里计划开始向 Qwen3.8-Max 的大型商业用户设置额外收费或授权条件。

最后总结一下。

Qwen 今年的战略是商业化，所以很多小模型都迟迟不开源。但 DeepSeek-V4 两个开源模型持续降价，以及 Kimi K3 的开源模型能力持续逼近海外水平，这促使阿里希望重启 Qwen 模型开源。

如果说 DeepSeek 补齐了商业化服务的短板，那 Qwen3.8-2.4T-A95B 的开源，则是给整个开发者社区扔下重磅红利。

过去万亿级 MoE 旗舰权重基本闭源锁死，中小团队、政企很难本地部署，如今阿里直接放开底层权重，意味着全行业都能基于这套顶尖底座做私有化二次开发，彻底打破高端模型只能云端调用的壁垒。

根据预告，Qwen3.8-27B 也将会在近期公布，最快下月公布开源信息。

不同于过去只堆参数不顾成本的路线，DeepSeek 这套分层产品体系，证明国产模型已经能精准区分客户场景，用差异化定价降低企业使用高端算力的门槛，让百万字长文档、复杂逻辑推演不再是巨头专属。

这次两家同步发力，最难得的是路线完全互补，而非同质化内卷。DeepSeek 侧重云端 API 规模化服务，依靠分层定价、高并发承载企业线上生产流量，主打开箱即用的商用推理；Qwen 则以开源权重为核心，也开始慢慢做商业化，否则会持续亏损。

放眼全球，海外巨头普遍只守闭源路线，极少开放旗舰权重；而国内一边有创业公司打磨云端服务，一边有大厂释放顶级模型底座，两条赛道同步成熟，不再单一依赖某一家企业、某一条技术路径，国产 AI 生态的抗风险能力、创新空间都大幅提升。

纵观这两款产品的同步落地，我的核心感受是：国产大模型正在发生黄仁勋所说的 " 相变 "，不再只是性能上的 " 巨变 "，而是底层规则、产业逻辑的彻底重构。

短期来看，两类产品会持续挤压海外闭源模型的国内市场空间；长期而言，开放权重以及平价云端服务的组合，会催生大量行业专属 AI、私有化算力项目。

这场双雄齐发不是一次短期热点，而是国产 AI 从技术追赶，转向自主构建产业生态的标志性拐点。

属于国产大模型的时代，已经真正到来。

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