Всего через несколько дней после представления давно ожидаемой большой языковой модели V4 китайская ИИ-лаборатория DeepSeek в субботу объявила о масштабном снижении цен на все свои API-сервисы: стоимость обращений к кэшированным входным данным снизилась до одной десятой от первоначальной цены, а флагманская модель V4-Pro получила временную скидку 75% — действующую до 5 мая,  пишет Technology Review. 

Совокупные скидки снижают цену V4-Pro на кэшированные входные данные до всего 0,025 юаня — примерно $0,0036 — за миллион токенов, тогда как стандартные цены на входные и выходные данные в рамках акции составляют 3 и 6 юаней за миллион токенов соответственно. Такое ценообразование делает предложение DeepSeek разительно дешевле, чем у западных конкурентов: по данным OpenRouter, которые приводит китайское финансовое издание Gelonghui, стоимость выходных данных моделей из серии Claude Opus от Anthropic, GPT-5.4 от OpenAI и Gemini 3.1 Pro от Google варьируется от $12 до $25 за миллион токенов.

Новый фронт ценовой войны в ИИ

24 апреля DeepSeek выпустил V4-Pro и V4-Flash в режиме предварительного доступа — это первый крупный релиз моделей хайчжоуского стартапа после выхода V3.2 в декабре прошлого года. V4-Pro с 1,6 триллиона параметров в общей сложности и 49 миллиардами активных параметров за один проход вывода является крупнейшей моделью с открытыми весами из доступных на рынке, тогда как V4-Flash предлагает более компактный вариант на 284 миллиарда параметров.

Ещё до введения дополнительных скидок стандартные расценки V4-Pro — $1,74 за входящий и $3,48 за исходящий миллион токенов — уже были несопоставимо ниже тарифов конкурентов: примерно на 98% дешевле GPT-5.5 Pro от OpenAI, по данным Yahoo Tech. Последний раунд снижения цен увеличил этот разрыв ещё больше.

«На фоне общего роста затрат на вычислительные мощности в индустрии ИИ в этом году DeepSeek V4 вновь в полной мере воплотил концепцию "снижения цен на ИИ"», — сообщает Gelonghui.

Работает на Huawei

DeepSeek сообщил, что V4 работает на оборудовании Huawei Ascend, а не на чипах, — и CNN назвал это потенциально более значимым событием, чем сама по себе производительность модели. Вэй Сунь, главный аналитик по ИИ в Counterpoint Research, рассказал CNN, что это «открывает возможность разрабатывать и развёртывать системы ИИ, не завися исключительно от Nvidia», и способно ускорить как внутреннее внедрение технологий, так и мировой прогресс в области ИИ.

Заслуживает внимания и эффективность новой модели. По данным MIT Technology Review, при контекстном окне в один миллион токенов V4-Pro потребляет лишь 27% вычислительных ресурсов, необходимых предшественнику — V3.2. В своей технической статье DeepSeek признал, что V4 «немного уступает GPT-5.4 и Gemini 3.1 Pro», отставая от передовых моделей примерно на три-шесть месяцев.