DeepSeek 漲價＋阿里開源 2.4 兆旗艦＋GLM-5.3 躍升
中國大模型 8 月為何集體變陣？

發生了什麼：一張時間線看懂這兩週

8 月 12 日到 17 日的五天裡，中國大模型圈接連做了三件表面矛盾、實則呼應的事：DeepSeek 宣布 API 漲價最高逾 1100%，阿里同步放出從未開源過的 Qwen-Max 級旗艦 2.4 兆參數權重，智譜則用同一個基座、只靠後訓練把程式測試成績拉高數倍。三家公司、三種打法，共同指向同一個訊號——國產大模型正在從「卷價格」轉向「卷定價權」。

再把鏡頭拉遠：7 月 30 日 OpenAI 已把最便宜檔 GPT-5.6 Luna 降價 80%，8 月 6 日–7 日又把 Luna 設為免費使用者預設模型並開放無限文字對話。中國廠商在漲價與開源上做加法的同一時間，美國廠商正在免費與降價上做加法。這不是巧合，而是同一場定價博弈的兩個側面。

核心數據一覽

DeepSeek 漲價明細（8 月 17 日 0 點起）

尖峰時段為北京時間 9–12 點、14–18 點。下表依公開匯率折算為美元，單位為每百萬 tokens。

Qwen3.8-2.4T-A95B（Qwen3.8-Max 開源權重）關鍵規格

意義在於：阿里歷史上首次把 Max 級（旗艦）模型開源，此前 Qwen3.5 / 3.6 / 3.7 Max 均為閉源 API。

GLM-5.3 vs GLM-5.2：同基座，只靠後訓練

以上為智譜官方自測數據，尚無獨立第三方複測結果。GLM-5.3 在 Terminal-Bench 3.0 上仍落後 GPT-5.6 Sol（34.6%）與 Claude Fable 5（33.7%），並非全面登頂，而是「開源模型第一梯隊」。

深度拆解：三種打法，三種邏輯

1. DeepSeek：從「貼地價」到「分時定價」，本質是算力緊張的顯性化

這次漲價最容易被誤讀為「跟漲」，但細看結構更像一次「算力帳單透明化」。此前 DeepSeek 長期採用不分時段的統一低價，用低價換取使用者規模，再靠快取命中率與錯峰調度攤薄成本。當呼叫量指數成長、GPU 產能跟不上時，這套模式撐不住了——漲價公告裡「鼓勵更彈性的工作負載調度」，翻譯過來就是「尖峰算力已經不夠，請你自己錯峰」。

值得注意的細節：漲價後 DeepSeek 官方 API 在尖峰時段已反超部分第三方轉售平台（如 GMI Cloud、Novita 目前報價仍低於官方尖峰價）。「官方價格最便宜」這個曾經支撐護城河的假設，第一次被打破。

2. 阿里：開源權重圈住生態；自訂授權圈住收入

Qwen3.8-Max 的開源不是單純的「慈善」。阿里同時做了兩件事：把 2.4 兆參數權重公開下載，同時配上一份不同於以往 Apache 2.0 的自訂授權——年營收逾 5000 萬美元的「模型即服務」或「AI 工作助手」業務，必須另行洽談商業授權；月活逾 1 億或月收入逾 2000 萬美元的產品，必須在介面上顯著展示模型名稱。

這套組合拳的邏輯是：用開源換開發者生態與口碑（尤其是海外開發者），但在真正能產生現金流的大客戶身上，繼續保留議價權。這也是它與 Meta 的 Muse Glimmer（完全 Apache 2.0、無附加條款）在「開源程度」上其實不是同一個量級的原因。

需要澄清一則流傳較廣的謠言：網路上曾傳授權禁止美國、歐盟、英國、韓國使用者下載，這是不實資訊。官方授權原文並無任何地域限制條款——謠言傳播速度往往比讀一遍 LICENSE 檔更快，值得對資訊來源保持警惕。

3. 智譜 GLM-5.3：不換基座，只換「後訓練配方」

GLM-5.3 最值得關注的不是分數本身，而是「怎麼拿到這個分數」——基座模型與 GLM-5.2 完全相同（7430 億參數），沒有重新預訓練，僅靠擴大強化學習環境規模做後訓練，就把 Terminal-Bench 3.0 從 4.6% 拉到 28.3%，接近 6 倍提升。這印證近半年逐漸清晰的趨勢：當預訓練 Scaling Law 邊際收益放緩，「後訓練強化學習規模化」正在成為新的效能槓桿，門檻顯著低於重新訓練一個千億級基座，意味著更多中小型廠商也有機會靠「精裝修」追上頭部模型。

橫向對比：漲價之後，DeepSeek 還是「最便宜的旗艦」嗎？

數字依公開匯率折算為美元，僅供參考，實際以官方公告為準。漲價後 DeepSeek V4-Pro 離峰價仍明顯低於 Claude Opus 5，但已不再是「全場最低」——阿里國際站的 Qwen3.8-Max、OpenAI 的 Luna 都比 DeepSeek 離峰價更便宜。「國產＝最便宜」的等式正在瓦解，價格競爭進入分層階段。

爭議點與需要注意的細節

• 漲價幅度的口徑混亂：不同媒體分別報導「漲 11 倍」「漲逾 1100%」「漲 350%」，這些說法都對，但對應的是不同計費維度（快取命中輸入 vs 輸出 vs 快取未命中輸入），閱讀時需要看清具體是哪一項。
• 阿里「震悟 M890 國產晶片」服務的說法：多家財經媒體報導稱 Qwen3.8-Max 部分推論服務跑在阿里自研的震悟 M890 晶片與「盤古 AL128」超節點上，但此細節目前僅見於媒體轉述，未見阿里官方獨立技術文件或第三方基準測試確認，建議標註為未經獨立驗證的資訊。
• GLM-5.3「發現 Cursor 嚴重漏洞」的說法：來自 VentureBeat 報導及智譜方面透露，具體漏洞細節未公開揭露，真實性與影響範圍有待第三方資安機構確認，屬於廠商單方面揭露。
• 官方可能醞釀反制出口管制：部分報導提及可能針對 AI / 半導體技術醞釀反制性出口管制措施，此說法目前未見官方正式確認，屬於媒體推測／傳聞性質，僅供背景參考。

影響與背景：這不是孤立事件，而是一場「兩線戰爭」

把這幾件事放進更大的敘事：過去一個月，中國頭部模型廠商呈現「一週三更」的密集發布節奏——DeepSeek、阿里、智譜之外，還有月之暗面 Kimi K3（7 月 16 日，2.8 兆參數開源）、MiniMax H3 等輪番登場。財經媒體普遍將此解讀為「中國開源模型密集發布，倒逼全球 AI 產業重新定價」。

與此同時，美國廠商走的是另一條路徑：OpenAI 7 月 30 日大幅降價（Luna 降 80%），8 月 6 日–7 日把降價後的 Luna 設為免費使用者預設模型並開放無限文字對話；Google 8 月 13 日發布價格減半的 Gemini 3.7 Flash。中國廠商在「開源旗艦＋梯度漲價」，美國廠商在「消費端免費＋降價防守」——兩條路徑同時發生，共同把 2026 年 8 月變成大模型產業定價邏輯重構的關鍵節點。

另一層背景是地緣政治：月之暗面 Kimi K3 的開源此前已引發美方安全審查關注，阿里選擇在這個窗口把 2.4 兆參數旗艦開源，被部分分析解讀為「在潛在監管收緊前，搶先鞏固國際影響力與技術對等敘事」。此判斷帶有推測性質，但確實是理解這波開源潮時機時不可忽略的背景。相關沙盒與安全評測脈絡，可對照站內 Kimi K3 與三家實驗室沙盒逃逸梳理。

以上數據截至發稿前公開資訊整理。涉及價格、授權條款、基準測試分數等內容，建議發布前再次核實最新官方公告。一手入口包括 Hugging Face、ModelScope 與 South China Morning Post 對授權條款的報導。

結論

DeepSeek 用分時價把算力缺口寫進價表，阿里用開源權重換生態、用自訂授權守住大客戶議價權，智譜則證明後訓練規模化本身就能把同基座模型拉進第一梯隊。三件事疊在一起，不是「又一輪發表會」，而是定價權從「誰更便宜」改寫成「誰能決定你在什麼時段、以什麼授權、花多少錢呼叫」。

對需要在真實 macOS 上跑 Agent、本機評測或錯峰批次處理的團隊來說，把尖峰 API 帳單與自建機房一起算進成本，往往比只看 headline 漲幅更清楚。若你更在意按需啟用、獨享實體 Apple Silicon 節點與完整 Root/sudo，可先從 定價頁 對照週期，再決定是否 下單租用。