DeepSeek漲價+阿里開源2.4萬億旗艦+GLM-5.3躍升：
中國大模型8月為何集體「變陣」？

痛點很具體：媒體標題分別寫「漲 11 倍」「漲逾 1100%」「漲 350%」，開源授權條款又被傳「禁止歐美下載」，業務端很難判斷自己的帳單與合規邊界會怎麼變。先把可核對節點攤開：

把鏡頭拉遠：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。中國財經媒體普遍將過去一個月 DeepSeek、阿里、智譜，以及月之暗面 Kimi K3、MiniMax H3 的密集發布，解讀為「一週三更」，倒逼全球 AI 產業重新定價。

三家看起來各走各的：一家漲價、一家放權重、一家只改後訓練。合在一起，比的是誰能定義價格，而不只是誰更便宜。

先把三組可引用數字攤開。尖峰時段為北京時間 9–12 點、14–18 點；價格單位為每百萬 tokens，人民幣口徑來自 DeepSeek 官方公告，並經華爾街見聞、IT之家、V2EX 等多方交叉核對。

快取命中場景漲幅最大（最高約 12 倍 / 1100%+），但絕對金額仍很小；對重度呼叫者影響更大的其實是輸出價格（350%）與快取未命中輸入價格。有分析測算：重度使用者實際帳單漲幅約為 1.8 倍左右——前提是呼叫大多落在離峰時段，且快取命中率較高。

以上為智譜官方自測資料，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」。

headline 數字看快取命中輸入；真實帳單更常被輸出價與快取未命中輸入價拉動。

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。當呼叫量指數級成長、GPU 產能跟不上時，這套模式撐不住——漲價公告裡「鼓勵更靈活的工作負載調度」，翻譯過來就是「我們的算力已經不夠用了，請你自己錯峰」。漲價後，官方 API 在尖峰時段已經反超部分第三方轉售平台（如 GMI Cloud、Novita 等目前報價仍低於 DeepSeek 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，自訂授權條款圈住收入。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 萬億參數的權重公開下載，同時配一份不同於以往 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，必須單獨找阿里談商業授權；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。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。這也是為什麼它和 Meta 的 Muse Glimmer（完全 Apache 2.0，無附加條款）在「開源程度」上不是一個量級。網路上一度傳授權條款禁止美國、歐盟、英國、韓國使用者下載，這是不實資訊，官方授權原文中並無任何地域限制條款。

3. 智譜 GLM-5.3：不換基座，只換「後訓練配方」。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。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。

China labs · Aug 12–17 2026
DeepSeek  peak TOD pricing · cache-hit input ~1100%
Qwen3.8   2.4T-A95B weights + custom license
GLM-5.3   same 743B base · post-training only
US labs   Luna -80% then free default · Gemini 3.7 Flash cut
Signal    compete on pricing power, not floor price

可引用硬資訊（便於二次核對）：

• V4-Pro 快取命中輸入：¥0.025 → 尖峰 ¥0.30，約 1100%。
• Qwen3.8-Max：2.4 萬億總參數 / 950 億啟動；國際站 API $2 / $6；自訂授權。
• GLM-5.3 Terminal-Bench 3.0：4.6% → 28.3%（廠商自測）；仍落後 Sol 34.6%、Fable 5 33.7%。

換算匯率按約 ¥7.15 / $1 估算，僅供參考，實際以官方公告為準。

漲價後 DeepSeek V4-Pro 離峰時段價格仍明顯低於 Claude Opus 5，但已經不再是「全場最低」——阿里國際站的 Qwen3.8-Max、OpenAI 的 Luna 都比 DeepSeek 的離峰價更便宜。「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（依素材標註）：

• 漲價幅度的口徑混亂：「漲 11 倍」「漲逾 1100%」「漲 350%」都對，但對應不同計費維度（快取命中輸入 vs 輸出 vs 快取未命中輸入）。
• 阿里「震悟 M890 國產晶片」服務的說法：多家中文財經媒體報導稱 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，目前僅見於中文媒體轉述，未見阿里官方獨立技術文件或第三方基準測試確認，屬未經獨立驗證。
• 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披露，屬廠商單方面披露。
• 中國商務部可能醞釀反制出口管制：部分報導提及，目前未見官方正式確認，屬媒體推測 / 傳聞，僅供背景參考。

六步核實指南：

1. 打開 DeepSeek 官方價目：按快取命中輸入、快取未命中輸入、輸出三項分別核對離峰價與尖峰價；尖峰為北京時間 9–12 點、14–18 點，生效點為 8 月 17 日 0 點。
2. 把 headline 漲幅對回計費項：約 1100% 對應 V4-Pro 尖峰快取命中輸入；350% 對應輸出；200% 對應快取未命中輸入。不要把三個數字當成同一件事。
3. 閱讀 Qwen3.8-Max License 原文：確認無地域限制；年營收逾 5000 萬美元的「模型即服務」或「AI 工作助手」需單獨商業授權；月活逾 1 億或月收入逾 2000 萬美元須顯著標註模型名稱。
4. 對照 GLM 官方基準表：確認 5.3 與 5.2 同為 7430 億基座、無重新預訓練；Terminal-Bench 3.0 為 4.6% → 28.3%；並標註尚無第三方複測，且仍落後 Sol 與 Fable 5。
5. 做一張自己的比價表：把 DeepSeek 離峰 / 尖峰、Qwen 國際站 $2 / $6、Luna $0.20 / $1.20、Claude Opus 5 約 $5 / $25 放在同一口徑（可按約 ¥7.15 / $1 換算），再決定路由，而不是預設「國產最便宜」。
6. 按工作負載做調度：能錯峰且快取命中高，實際帳單漲幅可能接近約 1.8 倍；尖峰 + 低快取則接近 headline。需要自行部署權重時，評估自訂授權與節點，而不是只看「能下載」。

官方與報導入口（發版或入庫後請再次打開連結核對）：

https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

https://huggingface.co/Qwen

https://www.modelscope.cn/

https://z.ai/

https://ai.meta.com/blog/

FAQ 速答

• DeepSeek 這次漲價之後，是不是意味著以後用起來更貴了？要分場景看。如果呼叫大多落在離峰時段（非北京時間 9–12 點、14–18 點），且快取命中率較高，實際漲幅會明顯低於「350%」「1100%」這類 headline 數字（有分析測算重度使用者實際帳單漲幅約為 1.8 倍左右）；如果集中在尖峰時段、且快取命中率低，漲幅會接近甚至達到 headline 數字。
• 阿里開源的 Qwen3.8-Max，個人開發者能免費商用嗎？個人開發者與內部使用基本不受影響。但如果你的業務是「模型即服務」或「AI 工作助手」類產品，且過去 12 個月內該業務累計收入超過 5000 萬美元，需要單獨向阿里申請商業授權；如果產品月活逾 1 億或月收入逾 2000 萬美元，需要在介面上顯著標註模型名稱。
• GLM-5.3 和 GLM-5.2 是同一個模型嗎？為什麼突然變強這麼多？底層基座模型確實完全相同（7430 億參數），智譜沒有重新訓練。分數大幅提升的原因是後訓練階段大幅擴大了強化學習環境的規模，說明當前階段「後訓練規模化」本身就是一個獨立、有效的效能槓桿。
• 網傳阿里的 Qwen3.8-Max 授權條款禁止美國、歐盟使用者下載，是真的嗎？不是真的。官方授權原文中沒有任何地域限制條款，主要限制是針對超過特定營收規模的商業化服務，與使用者所在地區無關。
• Meta 這次開源 Muse Glimmer，是不是意味著 Llama 時代的開源精神又回來了？目前還只能算「部分回歸」。Muse Glimmer 本身只是一個 300 億參數的蒸餾小模型，旗艦閉源模型 Muse Spark 1.2 尚未開源，祖克柏只是「預告」未來會開放其權重。如果這一步真的落地，才稱得上是美國廠商首次把旗艦級閉源模型轉為開源。

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 萬億參數的旗艦模型開源，被部分分析解讀為「在潛在監管收緊前，搶先鞏固國產模型的國際影響力與技術對等敘事」。這一判斷帶有一定推測性質，但確實是理解這波開源潮時機選擇時不可忽略的背景。

對開發者與 Agent 團隊而言：只盯官方低價 API，會在尖峰時段被分時定價打到；只下載開源權重卻沒有穩定節點，2.4 萬億級 MoE 很難變成可重現的生產環境；共享 GPU 雲還常把隔離、授權展示與 7×24 日誌攪在一起。對需要完整 macOS 環境跑 Cursor、本地開源權重試驗與 iOS CI/CD、且希望節點 7×24 在線的團隊，CALMVPS 的裸金屬 Mac Mini 租賃通常是更優解：獨占 Apple Silicon、按月彈性下單、120 秒交付。機型與即時價格見 CALMVPS 定價頁。

資料來源：DeepSeek 官方漲價公告，經華爾街見聞、IT之家、AIGC 工具導航、V2EX 社群討論交叉核對；阿里 Qwen 官方模型倉庫（Hugging Face / ModelScope）及南華早報（SCMP）關於授權條款的報導；智譜（Z.ai）GLM-5.3 官方技術頁面及 VentureBeat、StableLearn 相關報導；Meta AI Research 官方部落格及 VentureBeat 關於 Muse Glimmer 的報導；第一財經、搜狐財經等關於中國大模型密集發布節奏的綜合報導。以上資料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；晶片服務、安全漏洞發現、出口管制傳聞已在正文中標註為未經獨立驗證資訊。