8 月 6 日，DeepSeek 通知 API 用户将整体上调服务价格，预计涨幅较大。与此同时，其 V4-Flash 模型在性价比榜单上跑出 0.03 美元/次 的行业最低成本，性能位列第一梯队，划出一条让同行难受的“斩杀线”。
8 月 3 日，路透援引 Artificial Analysis 测试数据：DeepSeek V4-Flash 在其 Intelligence Index 上拿到 50 分，但跑完一轮标准测试的平均成本只有 0.03 美元。作为对比，Kimi K3、GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5 分别需要 0.86、1.86、3.15 美元。
社区很快画出一条“Kill Line”：比 DeepSeek 弱的模型，必须比它便宜；比 DeepSeek 贵的模型，就必须证明自己足够强。有网友按照这条线点名，GPT-5.6 Luna、Terra 以及部分 Sol 版本已经落入所谓的“斩杀区”。
注：右上角数字表示该模型跑一次的成本大约可跑多少次 DeepSeek V4-Flash。数据来源 Artificial Analysis Intelligence Index，2026 年 8 月。
这个压力不是暂时的。DeepSeek 的定价策略并非靠补贴，而是基于工程优化形成的真实成本优势。
7 月下旬，一份标注为 5 月 20 日、总时长约 3 小时 44 分钟的梁文锋投资者交流会录音转写稿在投资圈流传。虽然未获 DeepSeek 官方确认，但其中披露的经营数据，第一次让外界看到了梁文锋如何算 DeepSeek 的账。
他给出的核心指标非常具体：买一批服务器回来，大约 10 个月把设备成本收回来，就算合理。服务器在财务上可以按三年甚至五年折旧，但 DeepSeek 内部做商业测算时，希望 10 个月左右就收回硬件投入。而且依靠推理侧的大量工程优化，DeepSeek 能够做到这个成本，其他厂商做同样的事，成本可能还要高出数倍。
按三年折旧，成本高，定价被迫走高；推理优化空间小，毛利率低。
10 个月回本目标，强推理优化，成本压到极致；定价主动压低，扩大调用量。
更关键的是，梁文锋在交流会上说，以当时的价格水平，用户对价格已经不那么敏感。即便 API 价格提高一倍，Token 消耗量可能也不会出现太大变化——那么理论上，收入有机会接近翻倍。
换句话说，DeepSeek 过去把价格压得这么低，并不是已经没利润了，它一直有涨价空间，只是梁文锋过去没有急着赚这笔钱。
8 月 6 日的涨价通知，看起来突然，但早在几个月前就已经被梁文锋算过。
在交流会上，还有一个小细节：一款模型刚上线时，因为担心需求过大，一开始把价格定得比较高，后来又把价格直接降到了原来的四分之一。梁文锋回忆，降价以后，公司群里反而一片欢呼。原因很简单——模型做出来，就是希望更多人去用。
但增长期过后，现在的涨价发生在开发者已经形成依赖的节点。DeepSeek 的定价循环是：价格越低，调用量越大；调用量越大，优化空间越大；成本继续下降，又可以把价格压得更低。这个循环现在已经跑通，涨价只是从“让利换市场”切换到“收割利润”阶段。
一个诚实的注脚：涨价后开发者是否真的不流失，还需要观察。但至少从梁文锋的算账逻辑看，这个风险已经被他纳入定价模型。
梁文锋的另一门生意——幻方量化，在 2026 年遭遇了极端行情。截至 7 月 31 日，其对外展示的 9 只主流量化产品中，8 只年内收益转负，多只产品单月净值跌幅超 20%。但幻方过去几年一直靠 AI 策略在 A 股获取超额收益，2025 年全年平均收益高达 56.55%，管理规模超 700 亿元。
但真正有意思的是，梁文锋把量化赚到的钱砸进了 DeepSeek——算力、模型、人才。如今 A 股的 Alpha 正在消失，但 DeepSeek 已经从“烧钱的实验室”走到了靠 API 自我造血的阶段。
注：幻方量化数据来自私募排排网，截至 2026 年 7 月 31 日。DeepSeek 经营数据源于流传的投资者交流会录音转写，未获官方确认。
所以所谓的“文锋叔叔永远不亏”，并不是每一笔生意都不亏，而是 A 股的 Alpha 会消失，但靠 Alpha 养大的下一台机器已经开始自己赚钱了。
DeepSeek 的定价策略正在重塑大模型行业的竞争规则：性价比不再是促销手段，而是工程护城河。当一家公司能够用 10 个月回本模型跑通正向循环，涨价就不再是割韭菜，而是对市场定价权的确认。
DeepSeek V4-Flash 已开放 API 调用，开发者可前往官网获取密钥，体验极致性价比的推理服务。
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