2026 年 8 月 3 日，AI 评测机构 Artificial Analysis 发布的数据显示，DeepSeek-V4-Flash 已成为全球主流大模型中运行成本最低的模型，其完成一轮标准化基准测试的平均费用仅约 0.03 美元，明显低于其他模型。

Artificial Analysis 测试显示，DeepSeek V4 Flash 0731 智能指数为 50 分，输出速度约为每秒 55 个 Token，完成一项 Intelligence Index 标准任务的加权平均成本仅为 0.03 美元（0.2 元）。

按照 DeepSeek 公布的 API 价格，V4-Flash 每百万输入 Token 收费 0.14 美元，每百万输出 Token 收费 0.28 美元。

Artificial Analysis 结合不同测试所消耗的输入、输出及缓存 Token，计算了各模型完成同一组评测任务的实际费用。

结果显示，DeepSeek-V4-Flash 跑完测试平均仅需 0.03 美元。

相比之下，月之暗面 Kimi K3 约为 0.86 美元，是其约 29 倍；OpenAI GPT-5.6 Sol 约为 1.86 美元，是其 62 倍；Anthropic Claude Fable 5 约为 3.15 美元（21.27 元），超过其 100 倍。

需要注意的是，这里的 0.03 美元并非用户每次调用模型的固定价格，而是 Artificial Analysis 按照统一基准测试任务的 Token 消耗量计算出的平均运行费用，主要用于比较不同模型完成相同任务时的成本。

Artificial Analysis 数据显示，DeepSeek V4 Flash 完整跑完 Intelligence Index 全部评测仅需 72 美元，而 GPT-5.6 Sol、Claude Opus 4.8 和 Claude Fable 5 分别需要 2824 美元、3836 美元和 5631 美元，最高相差约 78 倍。

低价并未完全以牺牲性能为代价。

Artificial Analysis 评测结果称，V4-Flash 在其 Intelligence Index 智能指数中获得 50 分，与 Google Gemini 3.6 Flash 相当，略低于 Meta Muse Spark 1.1 和智谱 GLM-5.2。

Artificial Analysis 的智能指数综合多项知识、科学推理、编程、工具调用和长上下文测试。其价格指标则会按照缓存输入、普通输入和输出 Token 的不同比例计算综合成本，并非只比较厂商公布的单一输出价格。该机构当前默认采用 7 ∶ 2 ∶ 1 的缓存输入、普通输入和输出比例计算综合价格。

DeepSeek 于 4 月发布 V4 系列，其中 V4-Flash 总参数量为 2840 亿，每次推理激活 130 亿参数，定位为高速、低成本版本；V4-Pro 总参数量为 1.6 万亿，每次激活 490 亿参数，面向更复杂的推理任务。两款模型均支持最高 100 万 Token 上下文，并开放模型权重。

Artificial Analysis 的最新追踪页面显示，按照其 7 ∶ 2 ∶ 1 综合价格口径，V4-Flash 每百万 Token 的综合成本约为 0.06 美元，输出速度约为每秒 107 个 Token；开启更高推理强度后，速度最高可达到每秒 113 个 Token。

DeepSeek 此前已凭借低价 API 和开放权重模型推动行业降价。

V4-Flash 进一步将主流模型的运行成本压低至几美分水平，使大规模客服、内容处理、搜索、编程辅助和智能体任务的部署成本继续下降。

与此同时，国内大模型价格竞争持续加剧。

月之暗面、MiniMax、智谱、字节跳动和阿里巴巴均在加快模型更新。

8 月 3 日，阿里巴巴还发布了 Qwen3.8-Max。《阿里放出 Qwen3.8-Max：市值暴涨 1285 亿》

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