V4 Pro 0813版的发布设立了一条新的“斩杀线”。短短几个月间，中美AI之间的差距从令人绝望到现在已经各领风骚好几周，Claude Fable 5遥遥领先的故事，在不到2个月的时间里优势已经消失殆尽！
8月13日，DeepSeek V4 Pro发布后不久，在Terminal-Bench 2.1测试上得分从72.1%跃升至87.9%，在CyberGym上从52.7%升至83.3%，在DeepSWE上更是从12.8%飙升至62.7%！
性能到底如何呢？有网友亲测后给出了一个答案：过去旗舰模型很难同时做到性能强、价格低以及速度快，一般最多只能兼顾其中两项，甚至只有一项！比如Anthropic的Claude Fable 5和OpenAI的GPT-5.6 Sol，性能很强，但是价格贵，速度还慢！
而DeepSeek V4 Flash则是速度相当快，并且极其便宜，但在性能上往往和Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol差一档，这也是事实。比如我们经常用大模型写程序，小微任务选DeepSeek V4 Flash简直就跟不要钱一样；而复杂任务还是会选GLM 5.2或者性能更好的模型。
但DeepSeek V4 Pro却同时做到了性能强、价格低，同时还速度快。价格方面，依然是DeepSeek一贯以来的“地板价”。比如Claude Fable 5的输入百万Token是10美元，输出是50美元；而DeepSeek V4 Pro的输入百万Token仅为0.43美元，输出是0.87美元，如果缓存命中则低至0.0036美元。
有X平台上的网友评价称，不要光看DeepSeek的缓存命中价格低，而是它的缓存命中率高到令人发指，这才是它性价比极致化的重要原因！它的缓存机制是将原本放在GPU显存里的KV Cache，进一步搬到了SSD上，这就是即将被普及的SSD KV缓存机制。
简单理解，DeepSeek的SSD KV Cache就是把本来只能放在GPU显存或内存里的KV Cache，搬到了SSD上，让它从“显存级缓存”变成了“磁盘级上下文记忆”。
这个缓存是什么意思呢？就像大模型阅读一本100万字的技术文档，它不可能把所有的内容都实时存下来，而是会把计算总结的内容放到缓存里。当你问它“刚才第三章提到的那个技术是什么”时，它会从缓存里读出来给你，这就是缓存命中！
过去用来存放缓存的是昂贵的显卡显存，现在则变成了便宜的磁盘阵列！因为这个操作相当于把需要天量级显卡来填充的缓存，直接变成了SSD磁盘阵列。大家可以想象一下，一张RTX 5090显卡需要2万元左右，用这2万块钱可以买多少SSD硬盘？都可以建个RAID10级别的磁盘阵列了，速度快还带冗余，这都是硬件玩家的梦想！
按照DeepSeek的操作，GPU和显存永远用来干更有价值的计算，而缓存则让便宜的SSD去完成，这就是DeepSeek的“惊天操作”。当然，这个操作也是被美国人逼出来的，毕竟我们拿不到高性能的显卡，数量也严重不足，只能逼着我们不断去优化模型。
MoE（混合专家）模型的架构也是同样的道理。这是一种稀疏激活架构，意思是总参数量很大，但每个Token只激活少量专家做计算，把模型容量和推理算力解耦。这个概念不是DeepSeek首创的，只不过DeepSeek解决了其致命缺点，现在它成了大部分开源大模型的首选架构。
DeepSeek利用这些优势，已经对坚持稠密大模型的Anthropic和OpenAI形成了费用上的碾压级优势。原本Anthropic和OpenAI还可以用“性能不如我来叙事”来应对，现在是性能拉平，单价与速度却没法比，DeepSeek V4 Pro把这些大模型拉进了一个“死亡三角”！
这就是DeepSeek V4 Pro发布后出现的新“斩杀线”：轻量级有DeepSeek V4-Flash，重量级有DeepSeek V4 Pro，而且还开源，随便下载部署，有硬件资源的几乎就免费了！美国那些动辄数万亿美元的叙事早就不灵光了，上个月底到这个月初API订阅费的疯狂降价就是他们的自救。
也是因为从7月中旬以来，中国各大开源模型轮番上阵，把美国各大闭源模型都打懵了。它们的上市计划不断推迟，估值不断缩水，华尔街的资本也搞明白了：再投钱下去不是要打水漂吗？
美国的那些闭源模型至今还未形成盈利模式，需要不断画饼让投资人加码才能维持发展。现在叙事逻辑崩溃，融资渠道不断收紧，未来前景可是大大不妙！
