Kimi送出2.8万亿参数，DeepSeek白天涨价一倍

7月17日凌晨，月之暗面甩出了Kimi K3。2.8万亿参数，全球最大开源模型，权重10天后免费下载。同一天，上海世博中心人声鼎沸，WAIC 2026正式开幕，1100多家企业挤进了10万平方米的展厅，300多款产品号称全球首发。

但很多人可能忽略了另一件事。就在两天前，7月15日，DeepSeek V4正式版全量上线，带着一套行业里从没见过的定价规则，白天上班时间调API，价格直接翻倍。

一个把最贵的东西免费送出去，一个在最便宜的价格上还要分时段收钱。这周的中国AI圈，像两列开往相反方向的列车。

先把时间线捋清楚

7月15日，DeepSeek V4全量上线。Pro版1.6万亿参数，Flash版2840亿参数，全系100万token上下文。听起来是一次常规升级，直到开发者们看到了定价页面上多出来的那行小字。高峰时段，工作日9点到12点、下午2点到6点，输入输出价格全部乘以2。

你可能觉得没什么。毕竟平峰时段的价格依然便宜得离谱，V4 Flash平峰输出每百万token只要2块钱，就算高峰翻倍也才4块，比GPT-5的API便宜80%以上。但问题是，高峰时段几乎覆盖了国内开发者最主要的工作时间。你白天上班写代码调模型，不好意思，正好撞上最贵的时段。

模型版本	计费项	平峰价格（元/百万token）	高峰价格（元/百万token）
V4 Pro	输出	6	12
V4 Pro	输入（缓存未命中）	3	6
V4 Flash	输出	2	4
V4 Flash	输入（缓存未命中）	1	2

两天后的7月17日，WAIC开幕前夜，月之暗面发布Kimi K3。2.8万亿参数，MoE架构，896个专家里每次只激活16个，100万token上下文，原生支持视觉理解。这些数字放在一年前足够让整个行业抖三抖，但在2026年7月的WAIC上，参数本身已经不是最炸的部分了。

最炸的是定价和开源决策。API定价每百万token输入3美元、输出15美元，缓存命中只要0.3美元。这个价格直接对标Claude和GPT的商用定价，放在国产模型里算贵的。而且，完整模型权重将在7月27日前公开，免费下载。一个花了可能上亿美元训练出来的2.8万亿参数模型，10天后你就可以把它下到自己服务器上跑。

一条链路，走到分叉口

这两件事放在同一周发生，不是巧合，但也不是刻意对冲。它们指向的是同一个趋势，中国AI公司在定价策略上，开始各走各的路了。

过去两年，中国AI公司的定价逻辑高度一致。不管是谁发布新模型，第一件事就是把价格打到同行的一半甚至十分之一。DeepSeek V2、V3把"价格屠夫"这个称号扛了两代，其他家跟着卷，卷到最后API价格比矿泉水还便宜。这条路的逻辑很清楚，先用低价把用户抢过来，把调用量做上去，再用规模效应摊薄成本。

月之暗面自己也走过这条路。Kimi K2.6在OpenRouter上月度调用量达到5970亿 token，全球第一。这个数字直接撑起了它超过3亿美元的年度经常性收入，其中API收入占比超过七成。低价换量，量换收入，收入换估值。月之暗面从2023年天使轮的3亿美元估值，到今年投前估值315亿美元，三年暴涨百倍。这条链路跑通了。

但到了这一周，链路开始分叉。

DeepSeek选的是"在便宜的基础上再精细化"。峰谷定价的逻辑，坦率地讲就是算力不够分了。V4 Flash在OpenRouter上月度token消耗量达到18.4万T，全球登顶。Mozilla 7月14日发布的《2026开源AI现状报告》里专门提到了这个数据。用户量暴涨，服务器压力暴涨，扩容需要时间和钱。与其对所有用户一视同仁地涨价，不如让不着急的用户去平峰时段用，把高峰资源留给愿意付更多钱的人。这套逻辑跟电价峰谷分时是一个道理，只是第一次有人把它搬到了AI API上。

月之暗面选了另一条路。不降价了，直接送。开源模型免费，但真正要用好一个2.8万亿参数的模型，你需要算力、需要运维、需要工程能力。大部分企业没有这个能力，最终还是会回到API。开源不是放弃收入，是把"试用"和"付费"的边界重新画了一遍。你可以免费下载权重在本地跑一个PoC，跑通了想上生产环境了，再来买API服务。说真的，这比任何广告都管用。

K3的底气从哪来

Kimi K3在性能上给了月之暗面定高价的底气。Frontend Code Arena上，K3拿了1679分，第一。Claude Fable 5是1631，GPT-5.6 Sol是1618。BrowseComp长文本检索91.2分，同样第一。一个开源模型，在编程和检索这两个Agent最核心的能力维度上，压过了最强的闭源模型。

我自己也还在摸索这个排名的含金量，但有一个细节值得注意。K3不只是跑分好看，它在实际任务中展示了一些让人愣住的能力。48小时内独立完成一颗芯片的全流程设计，4平方毫米，Nangate 45nm工艺，146万标准单元，100MHz主频。还从零实现了一个叫MiniTriton的GPU编译器，有中间表示层，有IR优化通路，有PTX代码生成管线，在部分负载上跑赢了Triton的优化栈。编译器这东西，过去被认为是AI的禁区，需要同时理解硬件、指令集、内存层次和数学变换。人类花十年才能写出一个能用的编译器。

当一个开源模型能做到这些事的时候，"便宜"就不再是它唯一的卖点了。

峰谷定价，谁最难受

回到DeepSeek这边。峰谷定价这件事，很多人第一反应是"割韭菜"。但你仔细想想，这个定价对谁的影响最大？

对个人开发者来说，V4 Flash平峰输出2块/百万token，高峰翻倍也才4块，一顿外卖钱。对大企业来说，API成本在整体IT预算里占比本来就不高，翻倍也就翻倍，财务上甚至感知不到。

真正被精准打击的，是中间那层。中小型AI创业公司，做SaaS的团队，搭Agent产品的小工作室。他们的API调用集中在工作时间，调用量不小但也没大到能跟DeepSeek谈专属折扣。峰谷定价对他们来说，等于成本结构突然多了一个不可控的变量。

不过话说回来，DeepSeek的这个策略可能比直接全员涨价聪明得多。直接涨价，所有用户一起骂你。峰谷定价，你把"涨价"包装成了"错峰优惠"。用户的心态从"你凭什么涨价"变成了"我可以通过调整时间来省钱"。心理账户完全不同。这招在电力行业用了几十年了，DeepSeek只是第一个搬到AI API上的。

被忽略的信号

现在主流的讨论集中在"开源vs闭源"或者"K3和V4谁更强"这两个点上。我觉得这些讨论都偏了。

这周真正值得注意的，不是Kimi K3开源了，也不是DeepSeek涨价了，而是中国AI公司在定价策略上出现了第一次真正意义上的分化。一年前，所有人都在打同一场价格战。DeepSeek卷完月之暗面卷，阿里卷完智谱卷，卷到最后API价格被压到了一个不可思议的水平。这对用户短期有利，但对整个行业来说，持续的价格战意味着没有人能赚到足够的钱来支撑下一轮训练。

训练一个2.8万亿参数的模型要花多少钱？没有人公开说过，但从行业共识来看，至少是上亿美元级别的投入。如果API价格一直被压在"比矿泉水便宜"的水平，这笔钱从哪来？

所以这周的分化，说真的，是一个健康的信号。市场开始从"所有人打同一场价格战"进化到"每个人找自己的定价锚点"。DeepSeek锚定算力成本，用峰谷定价来调节供需。月之暗面锚定能力溢价，用开源换生态，用API定价宣示"我不比Claude便宜，但我也不比Claude差"。

中国AI的定价，不再只有一种答案

聊到这里我突然想起一个事。2013年左右的中国移动互联网，也是这个味道。有人免费有人收费，有人两条腿走路，有人烧钱有人赚钱。没有标准答案，只有各自的赌注。后来活下来的那些公司，没有一个是靠"最便宜"赢的。靠的是找到自己那个不可替代的价值锚点。

接下来两周看什么

有几件事值得盯着。第一，7月27日Kimi K3权重放出后，社区的部署情况。有多少人能真的跑起来？量化方案能不能把硬件门槛降到单卡或四卡级别？如果跑不起来，开源就只是名义上的开源。第二，DeepSeek峰谷定价在第一个完整月度账单出来后，用户留存率会不会有明显变化。如果大量中小团队转向平峰时段或者换用其他模型，这个定价就需要调整。第三，这两套定价策略会不会引发其他家跟进。如果Kimi K3的开源策略被证明有效，我们可能很快会看到更多公司把"开源权重加高客单价API"作为标准打法。

月之暗面赌的是，最强的能力配上最开放的姿态，能把开发者从Claude和GPT的生态里拉过来。DeepSeek赌的是，用户量已经够大，精细化运营比继续降价更能撑住商业模型。

两笔赌注都下了。我们只需要等着看牌。