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    技术突破驱动成本下降 多款国产大模型宣布降价

    发布时间:2026-09-21 15:07:04 来源:闻名丧胆网 作者:综合

    近期,技术DeepSeek、突破小米、驱动腾讯云等头部国产大模型运营主体接连宣布下调API(应用程序编程接口)调用费用,成本多款主流模型降价幅度突破90%。下降型宣

    有行业分析师对《证券日报》记者表示,多款大模大模型API价格的国产接连下探,本质上是布降技术红利释放与市场竞争博弈共振的结果。一方面,技术底层模型架构的突破不断迭代与推理系统效能的深度挖掘,正推动单位词元(Token)的驱动计算成本实现阶梯式下降,为价格体系的成本重塑提供了底层支撑;另一方面,白热化的下降型宣市场角逐进一步加速了这一进程,使得降价成为厂商在激烈竞争中抢占身位的多款大模现实选择。

    降价动作频频

    本轮国产大模型降价周期集中在5月下旬至6月中旬,国产降价力度逐层加码,接连打破全球商用大模型API底价纪录。

    5月22日,DeepSeek率先启动调价,其旗下旗舰级通用大模型V4-Pro开启永久性降价,整体降幅达到75%;依托缓存加速技术,该模型输入侧缓存命中单价跌至0.025元/百万词元,成为当前全球公开报价最低的顶级能力大模型。

    仅仅5天后,小米紧随其后完成调价动作,其旗下MiMo-V2.5全系列API接口永久下调资费,部分细分调用场景降价比例逼近99%,成为本轮降价潮中单次降幅最高的厂商。

    头部公有云厂商也快速跟进。6月2日腾讯云发布服务调价公告,明确自6月3日起,平台内上线的DeepSeek-V4全系列模型同步下调调用价格,最高降幅达到97.5%。腾讯云同时强调,本次调整仅修改计费标准,模型推理速度、上下文窗口、输出准确率等核心服务参数不做任何改动,用户使用体验不受影响。

    腾讯云后续还在6月12日推出第二轮差异化调价,覆盖自研与第三方两类商用模型。首先落地调价的是自研多语言翻译模型Hy-MT2-Pro,输入词元计费下调66.67%、输出词元计费下调55.56%;针对第三方入驻模型MiniMax-M3,则设定延后调价节点,定于6月15日统一下调推理输入、推理输出、缓存命中三项费用,各项降幅均为50%。

    值得关注的是,本轮降价完全背离上游算力市场走势。2026年上半年,AI硬件供应链供需矛盾持续激化,核心存储部件HBM(高带宽内存)半年内市价涨幅超500%,英伟达高端GPU(图形处理器)现货长期供不应求,海外亚马逊云、微软Azure以及国内少量中小型云厂商早已启动涨价,部分海外厂商API最高涨幅甚至达到463%。

    一涨一跌的反向走势,让国产大模型的竞争策略差异彻底凸显。

    广州艾媒数聚信息咨询股份有限公司CEO张毅对《证券日报》记者表示,国内大模型行业已经走完前期烧钱试错的技术验证阶段,全面迈入商业化落地攻坚期。对于中小开发者、垂直小微企业而言,本次大范围降价直接降低AI创业试错成本。在预算不变的前提下,团队可调用的模型词元总量能够提升数倍至近百倍,原本受资金限制无法落地的轻量化AI工具、行业定制插件,如今具备了商业化测试条件,小众创新团队的生存空间得到明显拓宽。

    多重因素形成支撑

    抛开市场竞争因素,业内人士普遍认为,多级存储缓存优化、稀疏算力架构迭代、国产算力适配三大技术突破,是厂商能够逆势降价的核心支撑,上游硬件涨价的压力已经被推理层技术优化所对冲。

    小米官方披露了MiMo模型的降本技术路径:研发团队基于SGLang(结构化生成语言)框架配套HiCache(配套高速)缓存方案,完整兼容滑动窗口注意力(SWA)算法。通过重构词元缓存调度逻辑,将KV(键值)缓存在GPU显存、CPU(中央处理器)内存、固态硬盘三级存储之间的数据迁移量压缩至原先的1/7,同时把系统可长效缓存的词元容量提升5倍。除此之外,团队还优化了混合专家模型的并行调度逻辑,新增输入文本长度分桶匹配策略,解决了超长文本并发调用时集群算力浪费问题,集群整体吞吐效率提升后,单词元的平均推理成本自然下降。

    DeepSeek则从模型原生架构和算力国产化两条路径实现降本。架构层面,自研轻量化稀疏注意力机制搭配动态混合专家结构,让V4系列模型处理十万级至百万级超长上下文时,算力资源消耗仅为上一代版本的27%,KV缓存显存占用直接压缩90%;算力适配层面,该模型完成了昇腾系列国产算力芯片的深度底层适配,摆脱了对海外高端GPU的单一依赖。一方面降低了硬件采购与长期租赁成本,另一方面也补齐了国产算力生态的商用落地案例,实现技术与成本双向收益。

    张毅表示,未来大模型价格将呈现两极分化走势:基础推理服务价格因技术迭代和规模效应持续下探,逐步接近公用事业定价;而高端定制化服务将维持溢价。行业竞争焦点正从算力堆砌转向效率优化与生态构建,具备自主架构创新能力和国产算力适配能力的企业有望胜出,缺乏技术护城河的厂商将面临出清压力。

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