梁文锋、马斯克同日推新：DeepSeek暂未涨价，Grok 4.6单任务成本与Kimi K3相当，中美大模型价差持续收窄

8月12日，人工智能领域迎来重要时刻，DeepSeek与马斯克旗下的SpaceXAI在同一天分别发布了新模型DeepSeek-V4-Pro和Grok 4.6，这无疑为新一轮的大模型竞争添了一把火，使得整个行业的热度再次攀升。

从最新的评测数据来看，这两款新模型都展现出了强劲的实力，进一步向全球头部水平逼近。其中，DeepSeek-V4-Pro在多项智能体相关的测试中表现出色，成功超越了Anthropic的Claude Opus 4.8；而Grok 4.6则在Artificial Analysis智能指数上取得了优异成绩，追平了OpenAI的旗舰模型GPT-5.6 Sol。

在大模型能力差距逐渐缩小的同时，中美两国大模型之间原本悬殊的价格差距也正在发生显著变化。徽声在线从摩根士丹利发布的最新研报中了解到，在过去一年里，中国大模型API的平均价格呈现出明显的上涨趋势，而美国闭源模型的价格近期却在持续下降，这一升一降之间，中美大模型的价格差距正在不断收窄。

摩根士丹利在研报中特别指出，中国大模型市场的竞争重点正在悄然发生转变，从以往激烈的价格战逐渐转向了更为注重模型能力的智力战。

DeepSeek-V4-Pro正式版：Agent性能飞跃，大幅涨价暂未成真

8月12日晚，DeepSeek对官方API文档进行了更新，正式上线了旗舰模型DeepSeek-V4-Pro-0813，同时API及Chat端也完成了同步更新。

这是继7月31日DeepSeek-V4-Flash-0731正式上线之后，DeepSeek V4系列迎来的又一次重要更新。

从DeepSeek公布的评测结果来看，此次V4-Pro正式版在性能上有了显著提升，主要集中体现在Agent能力方面。

与DeepSeek今年4月发布的V4-Pro预览版相比，正式版在多项Agent相关测试中的成绩有了大幅提升。在考察软件工程能力的DeepSWE测试中，得分从12.8大幅升至62.7；在高难度数据科学任务测试DSBench-Hard中，得分从31.1提高到了67.2；在终端操作能力测试Terminal Bench 2.1中，得分从72.1跃升至87.9；在网络安全测试Cybergym中，得分从52.7提升至83.3；在HLE带工具测试中，得分也从48.2上升到了60.0。

DeepSeek还将V4-Pro与Anthropic旗下的Claude Opus 4.8和Fable 5进行了对比评测。根据官方公布的评测数据，V4-Pro在多项测试中表现优异，超过了Claude Opus 4.8，而与Fable 5则是各有胜负。具体来看，在Terminal Bench 2.1测试中，V4-Pro得分87.9，与Fable 5的88.0基本持平；在Cybergym测试中，V4-Pro以83.3的得分略高于Fable 5的83.1；不过在DSBench-FullStack测试中，V4-Pro得分71.1，低于Fable 5的77.2。

8月13日，半导体与AI研究机构SemiAnalysis在社交平台上发布文章称，DeepSeek-V4-Pro在Agent任务上的表现远远超过了英伟达的Nemotron 3 Ultra。该机构引用的Terminal Bench 2.1数据显示，Nemotron 3 Ultra得分仅为53.9，而V4-Pro则高达87.9。

除了性能上的升级，V4-Pro还具备诸多强大的功能特性。它支持100万Token的上下文窗口和最高38.4万Token的输出，并且同时支持思考与非思考模式，其中思考模式为默认开启状态。根据DeepSeek官方API文档显示，新模型还支持工具调用等功能，并且能够同时兼容OpenAI和Anthropic两套API格式，这无疑为用户提供了更多的便利和选择。

然而，令人意外的是，在模型性能得到明显提升的同时，DeepSeek此前预告的API大幅涨价并未随着V4-Pro正式版的上线而一同实施。

截至8月13日，徽声在线查看DeepSeek官方API价格页面发现，V4-Pro每百万Token缓存命中输入价格为0.025元，缓存未命中输入为3元，输出为6元，这一价格与此前V4-Pro预览版的定价保持一致。而V4-Flash对应的价格分别为0.02元、1元和2元。

目前，DeepSeek仍在官方价格页面明确提示，计划在近期整体上调DeepSeek API服务的定价，并且预计涨幅较大，具体的调价方案将以正式通知为准。也就是说，截至8月13日V4-Pro正式版上线时，DeepSeek此前预告的这轮API调价尚未真正落地。

Grok 4.6：性能比肩OpenAI旗舰，单任务成本与Kimi K3相当

当地时间8月12日，SpaceXAI发布了新一代大模型Grok 4.6，值得一提的是，这距离上一代Grok 4.5的发布仅仅过去了一个多月的时间。Grok 4.6主要面向长时间运行的AI智能体，以及更复杂的交互和视觉任务，旨在为用户提供更加智能和高效的服务。

从AI模型评测机构Artificial Analysis公布的最新评测结果来看，Grok 4.6的综合得分已经成功追平了OpenAI的旗舰模型。

Artificial Analysis在8月12日公布的数据显示，在最新版本的Artificial Analysis Intelligence Index（智能指数）中，Grok 4.6获得了61分，与OpenAI的GPT-5.6 Sol并列。不过，与Claude Opus 5的63分和Claude Fable 5的62分相比，Grok 4.6还有一定的差距，但高于Kimi K3的60分和DeepSeek-V4-Pro的53分。

Artificial Analysis将这一智能指数用于综合衡量不同模型的能力表现，并且明确标注分数越高代表模型能力越强。该指数综合了9项评测，包括用于测试高经济价值职场任务的GDPval-AA v2、终端操作测试Terminal-Bench v2.1，以及Humanity's Last Exam、GPQA Diamond等，全面评估了模型在不同场景下的表现。

在性能得到提升的同时，Grok 4.6并未像一些用户担忧的那样同步涨价。SpaceXAI公布的价格显示，新模型每百万Token输入和输出价格分别为2美元和6美元，与上一代Grok 4.5的价格保持一致。相比之下，Claude Opus 5的每百万Token输入和输出价格分别为5美元和25美元，GPT-5.6 Sol分别为5美元和30美元，Grok 4.6在价格上具有明显的优势。

Artificial Analysis从完成一项智能指数测试任务所产生的实际Token消耗出发，对不同模型的单任务成本进行了详细的测算。结果显示，Grok 4.6完成一项测试任务的平均成本为0.84美元，与Kimi K3持平。这意味着用户在使用Grok 4.6时，可以在获得高性能的同时，有效控制成本。

马斯克在新模型发布后也积极进行宣传。据媒体8月13日报道，模型上线后约两小时内，马斯克转发了约10条相关推文，并且称赞Grok 4.6智能、快速且性价比超高，在同时考虑智能水平、速度和成本的情况下，Grok 4.6客观上是第1。

中美大模型价差逐渐缩小，中国市场从价格战转向智力战

虽然DeepSeek此次暂未兑现此前预告的大幅涨价，但如果从更长的时间维度来看，中国大模型的价格正在呈现整体上行的趋势。

摩根士丹利在8月9日发布的研报《告别价格战，打响智力战》（Intelligence War Over Price War）中显示，该机构统计了字节跳动、阿里巴巴、百度、腾讯、MiniMax、智谱、月之暗面和DeepSeek等厂商的官方报价后发现，到了2026年第二季度，中国大模型平均API输入价格已经升至每百万Token 4.9元，输出价格升至21.9元。与2025年第一季度的3.3元和12.2元相比，输入价格分别上涨了约48%，输出价格上涨了约80%。

摩根士丹利认为，中国大模型行业正在逐步建立更加健康的商业化环境，竞争重点也在从单纯的价格竞争转向了模型能力的竞争。8月8日，DeepSeek曾预告将大幅上调API价格。摩根士丹利分析认为，这一变化可能与多个因素有关。一方面，V4系列需求的增强使得DeepSeek的定价能力得到提升；另一方面，为了维持合理的毛利以支持前沿模型的持续投入，以及考虑到推理成本等因素，上调价格也是必然的选择。随着模型能力和规模继续提升，中国新一代大模型的定价可能还会进一步上升，行业竞争将更多地聚焦在模型能力和算力供给上。

研报进一步指出，在大模型的长期竞争中，模型智能水平才是关键的决定因素，而非价格。这是因为头部模型厂商可以推出价格更低、能力稍弱的模型进入大众市场，以满足不同用户的需求。然而，对于普通模型厂商来说，要反过来追赶至最前沿水平则面临着巨大的困难。持续提升前沿模型能力需要大量的训练和算力投入，如果单纯依靠低价来争夺市场，可能会压低毛利，进而进一步限制下一代模型研发所需的资金，不利于行业的长期发展。

在中国模型价格上涨的同时，美国头部模型的价格却在下降，这使得中美之间原本悬殊的模型价格差距正在逐渐缩小。

摩根士丹利在8月12日发布的另一份研报中指出，在2025年一季度，中国大模型输入、输出API均价仅分别占到美国同行的6%、5%。但到了2026年二季度，这两个指标的占比已经上涨至19%与14%。随着中国模型价格的继续上涨，以及美国厂商继续下调模型价格，这一差距预计还将进一步收窄。研报认为，中国模型已经不再像过去那样便宜，与此同时，美国厂商特别是中低端模型仍存在进一步降价的空间。

从Silicon Data的LLM Token价格指数也可以清晰地看到这一变化趋势。截至2026年8月，闭源模型Token价格指数已从此前超过4美元的高位快速降至3.07美元；同期，开源模型Token价格指数约为0.66美元。摩根士丹利指出，开源模型使用比例的上升与闭源模型的降价正在共同推动整体Token价格的下降。

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