DeepSeek又降价了，但这次真不是在卷价格 前几天DeepSeek把V4-Pro价格直接砍到原来的1/4，而且是永久降价。 不是限时打折，不是新用户福利，就是我成本下来了，价格跟着下来。 很多人第一反应是：又要打价格战了？ 还真不是。 上一轮大模型降价，大家是亏着本抢地盘，典型的互联网补贴逻辑——先占坑再谈赚钱。 但这次不一样。这次降价不是“我少赚点”，而是“我真花不了那么多钱了”。 举个最直观的例子：百度文心5.1，用同级别模型大概6%的预训练成本，跑出了不输甚至更强的效果。6%啊兄弟们，不是打六折，是剩下不到原来一个零头。 怎么做到的？核心叫“多维弹性预训练”。说白了就是一次训练，同时产出好几个不同规模的模型。以前训一个大模型就是一个大模型，现在是训一次，大的小的都能用，资源复用率直接拉满。总参数压到1/3，激活参数压到1/2，效果还往前走。 海外开发者的反应比国内还热闹，看到一个开发者直接说“只有Claude Opus 4.6和Gemini 3.1 Pro6%的训练成本就击败了它们。有人需要向硅谷解释一下这是怎么回事”。 所以你看，DeepSeek降、MiMo也跟着降，表面是价格在卷，水下是工程能力在卷。谁家的训练效率高、推理成本低、资源调度做得好，谁就有底气把价格打下来。 这才是中国AI真正在发生的事：不是追赶了，是在重新定义效率曲线。 以前大家比的是“我的模型多大”，现在比的是“我用更少资源能做到同样的事”。 前者是算力竞赛，后者是工程能力竞赛。 而后者，才是能持续赢的方式。 #互联网大厂 #ai #AI #大模型 #DeepSeek #DeepSeek降价 #文心#百度 #国产大模型