После запуска DeepSeek V4 Flash он занял первое место по объему запросов на платформе OpenRouter, и разработчики по всему миру массово переходят на китайские ИИ-модели. Платформы, такие как OpenCode, увеличили ежедневный объем использования на 30%, а зарубежные стартапы в области ИИ снизили ежемесячные расходы на вывод на 60–85% после перехода. Общий объем запросов к китайским моделям уже несколько недель подряд превышает сумму запросов к закрытым моделям американских производителей, причем разработчики из США и Европы составляют почти половину. Этот глобальный пересмотр крупных моделей, вызванный соотношением цены и качества, нарушает долгосрочную монополию Силиконовой долины на установление цен.Автор статьи, источник: Феникс Технологии
Краткое содержание: Долгое время компании из Кремниевой долины доминировали на глобальном рынке ценообразования крупных моделей. DeepSeek, обладая двойным преимуществом по производительности и цене, создало давление на зарубежный рынок разработчиков.
В последние дни в социальных сетях широко распространилась комикс-картинка с ИИ: персонаж на ней — Лян Вэньфэн, но изображён в стиле комикса, особенно похожий на супергероев, таких как Супермен. Пользователи сети назвали это образом Лян Вэньфэна, каким его видят зарубежные разработчики.
Эта комикс хочет показать, что именно в прошлые выходные (31 июля), после запуска официальной версии DeepSeek V4 Flash, была изменена глобальная картина использования ИИ разработчиками благодаря беспрецедентной ценовой доступности.
Зарубежное независимое сообщество по оценке крупных моделей Artificial Analysis после практического тестирования сотен крупных моделей постепенно сформировало диаграмму, в которой DeepSeek-V4-Flash стал линией разделения.
Согласно последним еженедельным статистическим данным OpenRouter, DeepSeek-V4-Flash возглавил список по объему вызовов моделей на платформе, а V4-Pro стабильно удерживает позиции в топ-5; разработчики по всему миру продолжают массово переносить трафик инференса в производственной среде на интерфейсы моделей этой китайской компании в области ИИ.
Генеральный директор OpenCode Джей (Джаякумар) также опубликовал сообщение 1 августа, заявив, что после запуска DeepSeek V4 Flash ежедневное использование выросло на 30%, а количество новых подписчиков OpenCode Go также увеличилось на 30%.
В течение длительного времени правила глобального рынка крупных моделей писались калифорнийскими гигантами. OpenAI, Anthropic и Google задавали стандарты производительности и полностью контролировали ценовую политику, а высокая стоимость инференса создавала высокий барьер для стартапов в области ИИ. Зарубежным разработчикам, желающим получить стабильные и качественные услуги крупных моделей, казалось, не оставалось ничего другого, кроме как пассивно принимать предложения закрытых крупных компаний.
Сегодня отраслевая структура достигла необратимой точки поворота. Опираясь на постоянно совершенствующиеся возможности моделей и экстремально низкие цены на облачные API, DeepSeek провел четкую «линию уничтожения» на глобальном рынке разработчиков.
DeepSeek V4 Flash снова на первом месте, китайские крупные модели заняли пять первых мест
Так называемая линия убийства — это не просто порог производительности, а критическая точка баланса между производительностью и ценой: модели с тем же уровнем производительности, но ценой значительно выше, чем у DeepSeek, будут постоянно терять средних и мелких разработчиков; продукты с более низкой производительностью, чем у DeepSeek, но более высокой стоимостью, быстро потеряют свою нишу.
Данные по вызовам открытых токенов OpenRouter за последний период показывают, что DeepSeek-V4-Flash занял первое место по количеству вызовов одной модели. На втором по пятое места расположились: Xiaomi MiMo-V2.5, Tencent Hy3, DeepSeek V4 Pro и Zhipu GLM5.2. В совокупности объем вызовов всех китайских моделей уже несколько недель подряд превышает суммарный объем вызовов закрытых моделей американских компаний. При этом почти половина трафика приходится на разработчиков из США и Европы, которые активно переключают стандартные модели на DeepSeek в своих автоматизированных проектах Agent, инструментах для помощи в кодировании и приложениях для обработки длинных текстов.
На фоне этого яркого контраста темпы роста запросов к основным версиям Claude и флагманской модели Gemini продолжают замедляться, а доли рынка традиционных ведущих закрытых зарубежных моделей постепенно сокращаются. Несколько основателей зарубежных стартапов в области ИИ открыто проанализировали ситуацию на платформе X: после полного перевода команд на DeepSeek ежемесячные расходы на вывод снизились на 60–85%. Для небольших компаний в области ИИ, которые ещё не приносят прибыль и испытывают дефицит денежных потоков, такая значительная разница в затратах может решить, выживет ли проект или нет.
Рынок постепенно разделился на два сегмента: крупные транснациональные корпорации, учитывая соответствие требованиям к данным и риски цепочки поставок, по-прежнему предпочитают услуги таких местных поставщиков, как OpenAI и Google; однако более гибкие и чрезвычайно чувствительные к стоимости малые и средние разработчики уже начали массовый переход.
Многие отраслевые наблюдатели считают, что данные OpenRouter сняли завесу с отрасли: ранее многие команды выбирали модели крупных компаний из Кремниевой долины не потому, что считали их производительность незаменимой, а потому, что долгое время не существовало достаточного количества альтернатив с хорошим соотношением цены и качества. Когда появились недорогие модели, обладающие возможностями первого эшелона, спрос немедленно сместился.
Конечно, данные сторонних агрегаторов имеют естественные ограничения. Высокий трафик не эквивалентен объему доходов компании, так как большой объем запросов сосредоточен на дешевых легких версиях Flash; кроме того, выборка платформы не отражает рынок корпоративных и государственных клиентов. Однако нельзя отрицать, что сообщество разработчиков является источником инноваций в индустрии ИИ: охватив разработчиков, вы захватываете основу для роста будущей экосистемы приложений.
По-прежнему король соотношения цены и качества
В тот же день, когда DeepSeek выпустила V4 Flash, Artificial Analysis протестировала 128 крупных моделей. Термин «линия убийства» появился именно отсюда: разработчики считают, что одни лишь низкие цены не обеспечивают конкурентоспособности, а одни лишь высокие производительные характеристики трудно способны завоевать существующий рынок; только модели, достигающие производительности уровня топовых, при одновременном наличии резкого ценового преимущества, могут устойчиво оказывать давление на конкурентов.
Анализ эволюции ценовой стратегии DeepSeek позволяет четко увидеть, как она постепенно создавала ценовой барьер. В мае 2026 года DeepSeek-V4-Pro объявил о постоянном снижении цен на 75%, превратив временную акцию в долгосрочную базовую цену, что пробило дно цен на высококлассные модели вывода на глобальном рынке; вскоре после этого был официально запущен V4-Flash, который в сочетании с механизмом кэширования диалогов и дифференцированной ценовой стратегией для пиковых и низких периодов еще больше снизил стоимость входных токенов в сценариях с попаданием в кэш.
Сравнение цен на публичные облачные API ведущих крупных моделей (за миллион токенов, в долларах США): разница очевидна — стоимость вывода DeepSeek V4-Flash составляет 0,28 доллара за миллион токенов; даже после нескольких корректировок цен GPT-5.6 Luna стоит около 1,2 доллара за миллион токенов. Флагманские модели того же класса, такие как Claude Sonnet и Gemini, обычно стоят в несколько раз, а иногда и почти в десять раз дороже, чем DeepSeek.
Эти данные привели к консенсусу среди зарубежных разработчиков: для большинства коммерческих сценариев, ориентированных на конечных пользователей и малый и средний бизнес, не существует коммерческой целесообразности нести в десятки раз большие затраты на вывод, ради незначительного повышения производительности. Любые конкуренты, попадающие выше этой «линии убийства», имеют только два пути: добровольно значительно снизить цены или полностью отказаться от рынка доступных разработчиков и сосредоточиться на корпоративных клиентах с достаточным бюджетом и высокой важностью стабильности цепочки поставок.
В ответ на постоянный отток трафика, OpenAI срочно снизила цены на модели серии GPT; европейский производитель Mistral пересмотрела свою коммерческую стратегию, удерживая разработчиков с помощью стратегии открытого исходного кода и облачных скидок; множество мелких и средних поставщиков открытых моделей вынуждены пересчитать свои расходы и отказаться от иллюзии прибыли за счет высокой маржи API.
Более важно то, что DeepSeek уже давно известен в отрасли низкими ценами. Вместо стратегии субсидирования ценовой конкуренции, он достигает снижения стоимости инференса на один токен за счет постоянных инженерных оптимизаций на низком уровне, таких как эффективная архитектура инференса, динамический кэш KV, распределение трафика в пиковые и низкие часы, а также оптимизированные решения для длинных текстов. Лян Вэньфэн в внутренних обсуждениях отметил, что низкая ценовая стратегия позволяет большему числу разработчиков использовать DeepSeek, что вызывает большой энтузиазм внутри компании.
Порог производительности, заданный соотношением цены и качества, привносит новую отраслевую задачу: ключевой мерилом конкуренции в области больших моделей становится смещение. Раньше отрасль соревновалась по количеству параметров, вычислительной мощности для обучения и результатам Benchmark; теперь первым показателем, который разработчики рассчитывают, является «сколько эффективного вывода можно получить за единицу затрат».
48 часов, потрясших социальные сети
Данные о производительности и цене в конечном итоге трансформируются в реальную репутацию среди сообщества. Основными площадками для общественного мнения за рубежом являются X, раздел r/LocalLLaMA на Reddit, HackerNews и арена LMSYS. На платформе X множество разработчиков и основателей стартапов в области ИИ постоянно публикуют результаты реальных тестов, что способствует постоянному росту популярности DeepSeek, при этом общественное мнение четко структурировано.
Интересно, что за день до официального выпуска DeepSeek V4 Flash OpenAI объявила о снижении цен на API GPT5.6 Luna на 80%. На следующий день кто-то опубликовал скриншот DeepSeek в комментариях, а другие поблагодарили китайские крупные модели, отметив, что именно китайские крупные модели вызвали панику у OpenAI, что выгодно для разработчиков.
Многие частные разработчики также выразили симпатию к DeepSeek — не только благодаря высокой соотношению цены и качества, но и благодаря быстрой реакции и «гладкому» опыту использования.
Мнения аналитиков с Уолл-стрит несколько расходятся. Оптимисты считают, что ценовая конкуренция, инициированная DeepSeek, ускоряет внедрение ИИ и снижают барьеры для инноваций по всему миру; пессимисты опасаются, что постоянная ценовая война сокращает прибыльность всей отрасли и снижает финансовые возможности компаний для долгосрочных инвестиций в разработку моделей.
Эта линия соотношения цены и производительности, проведенная DeepSeek, по сути, представляет собой прямое столкновение двух глобальных подходов к развитию крупных моделей.
Один путь — это путь, представленный гигантами из Кремниевой долины: крупные инвестиции в обучение закрытых флагманских моделей, поддержание высокой маржи, фокус на крупных корпоративных клиентах, получение дохода за счет высокодоходных B2B-заказов, приоритетное достижение предела возможностей, относительно медленная реакция на изменения цен на массовый рынок разработчиков. Другой путь — это путь, представленный DeepSeek: за счет инженерной оптимизации снижение стоимости вывода, баланс между открытой экосистемой и облачными сервисами, стратегия низкой маржи при высоком объеме продаж, приоритетное захватывание сообщества разработчиков, снижение затрат за счет эффекта масштаба, быстрое расширение глобальной доли рынка за счет соотношения цены и качества.
Оба подхода не имеют абсолютного правильного или неправильного варианта, но рост DeepSeek подтверждает ключевой факт: конкуренция крупных моделей больше не сводится только к соревнованию в масштабах расходов. Вычислительные ресурсы — это лишь основа; эффективность вывода, коммерческое ценообразование и стратегия экосистемы также могут изменить долю рынка.
Эта глобальная перестройка крупных моделей, начатая за счет соотношения цены и качества, еще не завершена. Ценовая конкуренция — лишь вступление; именно долгосрочная борьба за итерации возможностей моделей, глобальные сервисные возможности, решения для соответствия нормативным требованиям и устойчивые модели монетизации определят, кто удержится на плаву. В этот понедельник (3 августа) MiniMax официально открыла исходный код универсальной видеомодели H3, намереваясь повторить успех DeepSeek в области мультимодальности; в тот же день была официально запущена крупная модель Qwen3.8-Max от Alibaba, общий объем параметров которой составляет 2,4 триллиона — это самая мощная модель в семействе Qwen на данный момент. Веса модели будут открыты на следующей неделе.
Для миллионов разработчиков ИИ по всему миру уже произошли самые очевидные изменения: увеличилось количество выбора, снизились затраты, и барьеры для инноваций постоянно снижаются.