騰訊雲7月推出的DeepSeek-V4,透過動態定價機制,將中國最具競爭力的AI模型帶給更廣泛的開發者群體。
騰訊雲7月推出的DeepSeek-V4,透過動態定價機制,將中國最具競爭力的AI模型帶給更廣泛的開發者群體。

騰訊雲7月推出的DeepSeek-V4,透過動態定價機制,將中國最具競爭力的AI模型帶給更廣泛的開發者群體。
騰訊雲將於7月中旬推出DeepSeek-V4官方「直供」模型,將其引入TokenHub及智能體開發平台,並採用峰谷定價機制,為中國最具實力的AI模型之一拓展應用場景。
戰略與國際研究中心副主任亞西爾·阿塔蘭在6月的一份分析報告中指出:「DeepSeek V4-Pro在編碼和智能體任務上的表現僅次於美國領先的封閉模型,與前沿水準的差距估計約為八個月。」
該模型將上線騰訊的模型即服務市場TokenHub及其智能體開發控制台。騰訊表示,官方版本將跟隨DeepSeek的價格調整,並引入峰谷費率,在非尖峰運算時段收取較低費用。據CSIS指出,DeepSeek V4-Pro、月之暗面的Kimi K2.7 Code以及阿里巴巴的Qwen3.7-Max,已將與美國前沿模型的能力差距縮小至數月而非數年。智譜AI的GLM-5.2模型在前端編碼基準測試中,於開源權重模型中排名第二。
此次發布進一步深化了騰訊與DeepSeek的合作關係,正值中國AI實驗室透過開源權重發布和激進定價策略,爭取全球開發者採用的關鍵時刻。騰訊雲業務在最近一季度實現了十幾百分比的營收增長,如今獲得一款旗艦級AI產品,有助於在企業AI工作負載領域與阿里雲和百度智能雲競爭。
峰谷定價模式借鑒了全球超大規模雲端運算業者管理GPU運算需求的策略。在尖峰時段(通常為中國主要市場的白天),推論成本將較高,而夜間及週末使用則享有折扣。此舉旨在平滑騰訊遍佈亞洲30多個可用區域的資料中心機群的容量利用率。對於執行批量推論作業的企業客戶而言,根據典型的雲端定價曲線,離峰折扣可將AI營運成本降低30%至50%。
Hugging Face平台表示,過去一年中國AI模型佔該平台所有下載量的41%,在月下載量和累計下載量上均已超越美國模型。DeepSeek的開源權重策略是此一轉變的核心,它允許全球開發者透過第三方主機部署模型,無需將數據傳送至中國伺服器。開源權重方法也意味著多家供應商可託管相同模型並在價格上競爭,從而進一步壓低推論成本。
中美模型之間的定價差距仍然巨大。DeepSeek V3的API成本約為每百萬輸入Token 0.14美元,而OpenAI的GPT-4o則為每百萬Token 15美元,兩者相差超過100倍。預計DeepSeek-V4將維持類似的成本優勢,不過騰訊尚未公布官方版本的最終定價。CSIS的分析指出,中國模型的使用成本往往低得多,因為開源權重模型面臨多家託管供應商的激烈價格競爭,不像由單一公司控制的美國封閉模型。
美國的反應則較為複雜。川普政府的「美國AI出口計畫」旨在向海外推廣全棧式AI套件,包括硬體、數據管道和網路安全措施。但近期模型存取權限的中斷事件——例如6月12日Anthropic撤回Fable和Mythos模型對國外用戶的開放——已引發全球開發者對可靠性的擔憂。如果外國企業認為美國模型的存取權可能隨時被收回,它們可能會轉向中國的開源權重替代方案。
根據Canalys數據,騰訊雲所處的市場競爭激烈,阿里雲約佔34%的份額,華為雲約佔19%。DeepSeek-V4為騰訊提供了差異化的AI產品,有助於縮小這一差距。騰訊目前的預期本益比約為18倍,低於阿里巴巴的22倍,部分反映了其雲端業務利潤率較低的現狀。如果與DeepSeek的合作能帶來可觀的企業採用,這一折價有望收窄。更深層的意義在於:隨著中國AI模型縮小與美國前沿模型的能力差距,競爭焦點正從模型性能轉向分發和定價——而騰訊的雲端基礎設施和開發者生態系統恰恰在這些領域佔有優勢。
本文僅供資訊參考,不構成投資建議。