2026 中國大模型
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KAIYUAN_
BIANZHEN.

DeepSeek漲價、阿里開源Qwen3.8-Max與GLM-5.3躍升：中國大模型2026年8月變陣

從 8 月 12 日到 17 日，短短五天，中國三家頭部實驗室幾乎同時出招，而且看起來互相打架：DeepSeek 把部分 API 計費項最高拉高逾 1100%；阿里則把從未開源過的 Max 級旗艦——2.4 萬億參數的 Qwen3.8-Max 權重——公開釋出；智譜沒有重訓基座，只靠後訓練就把程式基準拉高數倍。痛點：媒體標題的百分比對不上真實帳單，「國產等於最便宜」第一次站不住，開源權重也不等於 Apache 2.0。結論：三家公司、三種打法，指向同一訊號——國產大模型已從「卷價格」轉入「卷定價權」。結構：先拆三個痛點，再走時間線、三張資料表、三種邏輯、橫向比價、爭議標註、五步核對、兩線戰爭背景與 FAQ。

1. 痛點拆解：這五天真正改寫的三件事

  1. 1100% 只是一條計費列，不是整張發票。「漲 11 倍」「漲逾 1100%」「漲 350%」三種說法都成立，但對應的是不同維度：快取命中輸入、輸出、快取未命中輸入。標題數字最大的是尖峰時段快取命中輸入（最高約 12 倍／1100%+），絕對金額仍很小；對重度呼叫者更痛的，其實是輸出價（350%）與快取未命中輸入價（200%）。
  2. 官方 API 不再自動是最便宜的託管路徑。新價生效後，DeepSeek 官方尖峰價已高於部分第三方轉售（GMI Cloud、Novita 等目前報價仍低於官方尖峰）。離峰 V4-Pro 仍明顯低於 Claude Opus 5，但阿里國際站 Qwen3.8-Max（$2／$6）與 OpenAI GPT-5.6 Luna（$0.20／$1.20）已在至少一個維度低於 DeepSeek 離峰價。
  3. 開源權重不是預設可任意商用。阿里為 2.4 萬億參數權重配的是自訂「Qwen3.8-Max License」，不是 Apache 2.0。任何「模型即服務」或「AI 工作助手」業務，若任一 12 個月期間營收超過 5,000 萬美元（$50M），必須另談商業授權。網傳「禁止美、歐、英、韓下載」為不實資訊，已發布的授權條款原文沒有任何地域限制。

2. 時間線：這兩週發生了什麼

日期事件
7 月 16 日月之暗面 Kimi K3（2.8 萬億參數）開源，此前已引發美方安全關注
8 月 2 日–3 日阿里 Qwen3.8-Max 先預告、後上線雲端 API
8 月 10 日Meta 發布開源模型 Muse Glimmer（300 億參數，Apache 2.0），預告旗艦 Muse Spark 1.2 權重「即將開源」
8 月 12 日阿里正式在 ModelScope／Hugging Face 放出 Qwen3.8-2.4T-A95B 開源權重；同日 xAI 發布 Grok 4.6
8 月 13 日DeepSeek-V4-Pro 正式版上線，同步公告 8 月 17 日起 API 漲價；谷歌發布降價的 Gemini 3.7 Flash
8 月 14 日智譜發布 GLM-5.3，沿用 GLM-5.2 的 7430 億（743B）參數基座
8 月 17 日 0 點（北京時間）DeepSeek 新定價正式生效

把鏡頭再拉遠：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 設為免費使用者的預設模型，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。

3. 核心資料一覽

DeepSeek 漲價明細（8 月 17 日 0 點起；北京時間 9–12 點、14–18 點為尖峰時段）

計費項（每百萬 tokens）漲價前離峰時段（新）尖峰時段（新）漲幅（尖峰）
V4-Flash 快取命中輸入¥0.02¥0.05¥0.10約 400%
V4-Flash 快取未命中輸入¥1.0¥1.5¥3.0200%
V4-Flash 輸出¥2.0¥4.5¥9.0350%
V4-Pro 快取命中輸入¥0.025¥0.15¥0.30約 1100%
V4-Pro 快取未命中輸入¥3.0¥4.5¥9.0200%
V4-Pro 輸出¥6.0¥13.5¥27.0350%

資料來源：DeepSeek 官方公告，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是輸出價格（350%）與快取未命中輸入價格。獨立成本模型顯示，一份偏離峰、約半數快取命中的重度用量（約 8400 萬 tokens／月）帳單漲幅更接近 1.8 倍，遠低於標題上的 11 倍。

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

項目資料
參數規模2.4 萬億（2.4T）總參數，950 億（95B）啟用參數（MoE，512 個專家，10 路由 + 1 共享）
上下文視窗開源權重原生 262144 tokens，可擴展至約 101 萬；雲端 Max 版預設 100 萬 tokens
發布節奏8 月 2 日預告 → 8 月 3 日 API 上線 → 8 月 12 日開源權重
API 定價（國際站）輸入 $2／M tokens，輸出 $6／M tokens
授權條款非 Apache 2.0，自訂「Qwen3.8-Max License」
意義阿里歷史上首次把 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，純靠後訓練

基準測試GLM-5.2GLM-5.3變化
Terminal-Bench 3.04.6%28.3%+23.7
DeepSWE v1.146.2%66.9%+20.7
Agents' Last Exam（CLI）23.8%28.5%+4.7
CyberGym77.2%84.5%+7.3
AutomationBench26.2%48.2%+22.0

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」。

4. 三種打法拆解：同一週，三套邏輯

DeepSeek：從貼地價到分時定價，本質是算力緊張被寫進價表

最容易誤讀的版本是「中國最便宜的旗艦終於撐不住毛利」。細看結構，它更像一次「算力帳單透明化」。過去 DeepSeek 長期用不分時段的統一低價換使用者規模，再靠快取命中率與離峰調度攤薄成本。當呼叫量指數成長、GPU 產能跟不上，這套模式就必須把約束寫進價表——官方公告裡「鼓勵更靈活的工作負載調度」，翻譯過來就是：尖峰算力已經不夠，請你自己把負載挪開。

國際報導較少寫到的細節是：尖峰時段，DeepSeek 官方 API 已高於若干第三方轉售。GMI Cloud、Novita 等目前對 V4-Pro 的報價仍低於官方尖峰價。「走官方一定最便宜」這條曾經支撐 DeepSeek 護城河的假設，第一次被打破。

阿里：開源權重圈住生態，自訂授權圈住收入

Qwen3.8-Max 的開源不是單純慈善。阿里同時做了兩件事：把完整 2.4 萬億參數權重公開下載，同時掛上一份不同於以往 Apache 2.0 的自訂授權——任一 12 個月期間營收超過 $50M 的「模型即服務」或「AI 工作助手」業務，必須另向阿里談商業授權；月活躍使用者超過 1 億（100M MAU）或月收入超過 $20M 的產品，必須在介面上顯著展示模型名稱。

這套組合的邏輯很清楚：用開源換開發者生態與口碑（尤其是海外開發者，緩解「國產模型上不了檯面」的印象），但在真正能產生現金流的大客戶身上，繼續保留議價權。也因此，它與 Meta 的 Muse Glimmer（完全 Apache 2.0、無附加條款）在「開源程度」上並不是同一個量級。

一則流傳較廣的謠言需要直接拆掉：網路上曾傳阿里授權禁止美國、歐盟、英國、韓國使用者下載。這是不實資訊。已發布的授權條款原文沒有任何地域或領土限制——在發布節奏這麼快的週期裡，讀一遍 LICENSE 原文，往往比轉發公告串更快、也更準。

智譜 GLM-5.3：不換基座，只換後訓練配方

GLM-5.3 最值得記的不是分數本身，而是拿分方法：基座與 GLM-5.2 完全相同（7430 億／743B 參數），沒有重新預訓練，只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。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」正在成為獨立的效能槓桿，門檻明顯低於重訓一個千億級基座，意味著更多中小型廠商也有機會靠「精裝修」追上頭部模型。

5. 橫向比價：漲價之後，DeepSeek 還是最便宜的旗艦嗎？

模型輸入價格（每百萬 tokens）輸出價格（每百萬 tokens）開源程度
DeepSeek V4-Pro（尖峰）¥9.0（約 $1.26）¥27.0（約 $3.78）權重未開源
DeepSeek V4-Pro（離峰）¥4.5（約 $0.63）¥13.5（約 $1.89）權重未開源
Qwen3.8-Max（國際站）$2$6開源（自訂授權條款）
OpenAI GPT-5.6 Luna$0.20$1.20閉源
Claude Opus 5（據阿里披露的倍數關係推算）約 $5約 $25閉源

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」在 2025 年與 2026 年初大多成立，現在已不宜當預設假設；價格競爭進入分層階段。

可引用數字：V4-Pro 尖峰快取命中輸入從 ¥0.025 漲到 ¥0.30（約 1100%）；輸出從 ¥6.0 漲到 ¥27.0（350%）；Qwen3.8-Max 國際站 $2／$6；GLM-5.3 Terminal-Bench 3.0 從 4.6% 到 28.3%（同 7430 億／743B 基座，無重新預訓練）。

6. 爭議點與未驗證細節

  • 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），閱讀時必須看清是哪一項。
  • 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，但這一細節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，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安全機構確認，屬於廠商單方面揭露，並非獨立稽核結果。
  • 中國商務部可能醞釀反制出口管制：部分報導提及中國官方可能針對 AI／半導體技術醞釀反制性出口管制措施，這一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。

7. 五步核對：帳單、授權、路由怎麼改

  1. 先拆開計費列。不要用 1100% 當整張帳單的乘數。快取命中輸入、快取未命中輸入、輸出是三套漲幅；尖峰時段是北京時間 9–12 點、14–18 點。
  2. 把批次工作挪到離峰。官方公告寫明「鼓勵更靈活的工作負載調度」。批次評測、離線 Agent、夜間回放應盡量落到離峰；獨立模型對偏離峰、半數快取命中的重度用量，帳單漲幅更接近 1.8 倍，而不是標題的 11 倍。
  3. 讀 Qwen 授權條款原文，而不是只看「已開源」。個人專案與企業內部使用基本不受影響。若你經營「模型即服務」或「AI 工作助手」，且任一連續 12 個月該業務累計收入超過 $50M，需另向阿里申請商業授權；產品月活躍超過 1 億或月收入超過 $20M，需在介面上顯著標註模型名稱。官方授權條款沒有地域禁令。
  4. 把 GLM-5.3 分數當官方自測。Terminal-Bench 3.0 從 4.6% 到 28.3% 是同基座後訓練結果，尚無獨立第三方複測；它仍落後 GPT-5.6 Sol（34.6%）與 Claude Fable 5（33.7%）。
  5. 用分層路由取代「只押一家最便宜的中國模型」。離峰 DeepSeek V4-Pro 仍明顯低於 Claude Opus 5；國際站 Qwen3.8-Max（$2／$6）與 GPT-5.6 Luna（$0.20／$1.20）已在至少一個維度低於 DeepSeek 離峰價。尖峰時段還要對照 GMI Cloud、Novita 等第三方報價。
# DeepSeek V4-Pro (CNY / 1M tokens, Beijing time) # peak: 09:00-12:00, 14:00-18:00 v4_pro_cache_hit = {"old": 0.025, "offpeak": 0.15, "peak": 0.30} # ~1100% v4_pro_cache_miss = {"old": 3.0, "offpeak": 4.5, "peak": 9.0} # 200% v4_pro_output = {"old": 6.0, "offpeak": 13.5, "peak": 27.0} # 350% # Qwen3.8-Max intl API: $2 in / $6 out # GPT-5.6 Luna: $0.20 in / $1.20 out fx_cny_per_usd = 7.15 # approx; official notice wins

8. 影響與背景：這不是孤立事件，而是一場「兩線戰爭」

把 8 月 12 日至 17 日這五天單獨抽出來，很容易讀成三則產品新聞：一家漲價、一家開源、一家改後訓練配方。把鏡頭拉到過去一個月，畫面就不一樣了。中國頭部模型廠商呈現出國內財經媒體開始稱為「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 萬億參數開源）與 MiniMax H3 等輪番登場。發布密度本身已經是訊號：這不是單點產品迭代，而是一輪把「開源旗艦」與「定價權」同時推上台面的集體變陣。

中文財經媒體對這波節奏的主流解讀，比多數英文科技媒體更強硬：他們普遍把現象寫成「中國開源模型密集發布，倒逼全球 AI 產業重新定價」。英文報導較常把同一批事件拆成互不相關的產品稿——DeepSeek 調價一則、Qwen 權重一則、GLM 基準一則——較少把它們讀成同一條國家層級的發布曲線。兩種框架用的是同一組公開事實，差別在於要不要承認「時機」本身也是策略。

同一條時間軸的另一側，美國實驗室走的是相反路徑。7 月 30 日，OpenAI 把最便宜檔 GPT-5.6 Luna 降價 80%；8 月 6 日–7 日，又把降價後的 Luna 設為免費使用者的預設模型，並開放無限文字對話。8 月 13 日，就在 DeepSeek 宣布 8 月 17 日生效新價、谷歌發布 Gemini 3.7 Flash 的同一天，Flash 的標價相對三週前的前代腰斬。消費端看到的是「更便宜、甚至免費」；企業端與開發者端看到的，則是中國實驗室把旗艦權重公開、同時把尖峰算力寫進價表。

於是 2026 年 8 月同時出現兩條戰線。中國側是「開源旗艦 + 梯度漲價」：把 2.4 萬億參數的 Max 級權重放到 ModelScope／Hugging Face，把 DeepSeek 從不分時段的貼地價改成北京時間 9–12、14–18 的尖峰／離峰；美國側是「消費端免費 + 降價防守」：Luna 先砍 80%，再變成免費預設，Gemini 3.7 Flash 再砍一半。兩條路徑同時發生，共同把這個月變成大模型產業定價邏輯重構的一個關鍵節點。它們優化的漏斗位置不同：一邊在搶開發者心智與國際敘事，一邊在守住消費端入口與免費習慣。

地緣政治這一層必須寫清楚，也必須標成解讀、而非已證實事實。月之暗面 Kimi K3 在 7 月 16 日開源 2.8 萬億參數權重，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，被部分分析讀成「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」。這是有根據的詮釋，不是官方確認。但它確實是理解這波開源潮「為什麼是現在」時，不該略過的背景——尤其當英文科技媒體大多仍把這些發布當成孤立產品新聞，而不是一條可對照的國家節奏。

出口管制傳聞也落在同一條背景軸上，但證據等級更低。部分報導提及中國商務部可能針對 AI／半導體技術醞釀反制性出口管制，目前未見官方正式確認，屬於媒體推測／傳聞，只能當背景，不能當事實。把它和「震悟 M890／盤古 AL128」那類未經獨立驗證的晶片轉述放在一起看，提醒的是同一件事：發布週期越快，二手轉述越容易被寫成確定敘事。授權條款原文沒有地域禁令、官方價表寫的是尖峰時段而不是「全面 11 倍」，都比傳聞更接近可核對的一級資料。

Meta 這一側只能算「部分回歸」Llama 時代的開源姿態。8 月 10 日發布的 Muse Glimmer 是 300 億參數、Apache 2.0 的蒸餾小模型，不是 Meta 真正的旗艦。執行長祖克柏只是預告，較大、仍屬閉源的 Muse Spark 1.2 權重「即將開源」。若這一步真的落地，才稱得上美國廠商首次把旗艦級閉源模型轉為開源；截至發稿，該發布尚未發生，應視為已表態的意圖，而非已完成的事實。也因此，拿 Muse Glimmer 的 Apache 2.0 去對照 Qwen3.8-Max 的自訂授權，比較的是兩個不同量級的「開源」：一邊是 30B 無附加條款，一邊是 2.4T 旗艦加上 $50M／100M MAU／$20M 月收入門檻。

對營運者與開發者來說，兩線戰爭的落地動作不是選邊站，而是改帳單結構。尖峰對離峰、快取命中對未命中、授權門檻、官方自測對第三方複測，四件事要分開記帳。雲端 API 仍然適合突發吞吐與旗艦 A／B；但當官方尖峰價不再保證全場最低、開源權重又把自託管門檻推到萬億級 MoE，筆電的統一記憶體與 24／7 Agent 常駐往往先撐不住。更穩的對照路徑，是把長上下文、開源權重試跑與常駐 Agent 放到可計量的遠端 Mac 節點，而不是把所有 token 繼續壓在單一官方尖峰 SKU 上。

這也解釋了為什麼「國產＝最便宜」的等式會在同一個星期同時被開源與漲價拆掉。DeepSeek 用分時價把算力稀缺寫進公開價表；阿里用 2.4 萬億權重換生態，再用自訂授權把大客戶收入圈回去；智譜用同一 743B 基座證明後訓練本身就是槓桿。美國實驗室則在漏斗另一端用 Luna 免費預設與 Flash 腰斬守住入口。兩邊都是真策略，只是優化的層不同。讀這週的正確姿勢，不是追一則 1100% 標題，而是把價表、授權條款、基準自測與地緣背景分成四本帳，再決定流量要走官方離峰、第三方轉售、開源自託管，還是遠端 Mac 上的對照節點。

9. 常見問題 FAQ

Q1：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。若你的呼叫大多落在離峰時段（非北京時間 9–12 點、14–18 點），且是快取命中率較高的重度使用者，實際漲幅會明顯低於表面的「350%」「1100%」這類標題數字（有分析測算重度使用者實際帳單漲幅約為 1.8 倍）；但若集中在尖峰時段呼叫、且快取命中率低，漲幅會接近甚至達到標題數字。

Q2：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。但若你的業務是「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 5,000 萬美元（$50M），需要單獨向阿里申請商業授權；若產品月活躍超過 1 億或月收入超過 2,000 萬美元（$20M），需要在介面上顯著標註模型名稱。

Q3：GLM-5.3 和 GLM-5.2 是同一個模型嗎？為什麼突然變強這麼多？
底層基座確實完全相同（7430 億／743B 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，不一定需要重新預訓練一個更大的基座。

Q4：網傳阿里的 Qwen3.8-Max 授權禁止美國、歐盟使用者下載，是真的嗎？
不是真的。這是網路上流傳的不實資訊，官方授權條款原文中沒有任何地域限制，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。

Q5：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，Meta 真正的旗艦閉源模型 Muse Spark 1.2 尚未開源，祖克柏只是「預告」未來會開放其權重。若這一步真的落地，才稱得上是美國廠商首次把旗艦級閉源模型轉為開源，目前仍需持續關注後續進展。

10. 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，部分細節（如晶片服務、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。

11. 收束：雲端 API 限制變清楚之後，對照算力仍要落地

純雲端 API 現在能用，但限制也更清楚：官方尖峰價不再保證全場最低、自訂授權把大客戶收入圈回去、2.4 萬億 MoE 自託管對普通筆電不現實。雲端吃的是伺服器端算力與尖峰頻寬；Windows／Linux GPU 節點適合吞吐型推論，卻在 Cursor 工具鏈、OpenClaw 常駐、MLX 量化對照與圖形工作流上往往更吃力。Mac 的統一記憶體與可復現的本機工具鏈，反而更適合把離峰路由、開源權重試跑與 Agent 常駐放在同一套環境。若你要把 DeepSeek 離峰調度、Qwen 開源權重試跑和 GLM-5.3 程式基準對照放在同一套可復現環境裡，更穩的做法是把長上下文與 Agent 常駐分流到 MACGPU 遠端 Mac——按需啟停、SSH 存取，本機繼續寫程式，帳單按節點計量，而不是把所有流量繼續壓在單一官方尖峰價上。