DeepSeek V4发布强化中国前沿大模型竞争力，但API涨价抬高短期使用成本

概览

本报告聚焦中国AI路径中的DeepSeek V4发布。报告将DeepSeek V4定位为开源权重MoE大语言模型，强调其在智能体能力、世界知识与推理效率方面的突破，并将其与Opus 4.7、Qwen 3.6、Kimi 2.6、M2.7和GLM-5.1等前沿模型进行对比。

核心观点

核心观点是：DeepSeek V4提升了中国前沿大模型的竞争位置，尤其是V4-pro在参数规模、上下文窗口和能力基准上显著升级；但升级伴随API定价大幅提高，短期可能增加开发者和企业调用成本。未来若Ascend 950 Super Node在2026年下半年广泛落地，V4-pro价格存在明显下降空间。

分析框架

报告采用前沿大模型横向对比框架，比较各模型的发布时间、总参数、激活参数、上下文窗口、输入价格和输出价格，并结合DeepSeek披露的定价展望评估模型能力提升与商业化成本之间的权衡。

方法论与常识提炼

• 模型横向比较前沿LLM能力与成本对比

  通过参数规模、激活参数、上下文窗口和API价格比较不同前沿大模型。

  报告表格列示DS-V3.2、DS-V4-pro、DS-V4-flash、Opus 4.7、Qwen 3.6、Kimi 2.6、M2.7和GLM-5.1等模型，用于观察能力升级与调用成本变化。

• 行业观点Morgan Stanley Industry View

  In-Line表示分析师预期行业覆盖范围未来12-18个月表现大致符合相关广泛市场基准。

  报告披露大中华区IT服务与软件行业观点为In-Line，未将DeepSeek V4发布直接转化为行业超配结论。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• DeepSeek V4-pro

  中国前沿大模型升级的核心版本

  优势

  总参数1.6T、激活参数49B、上下文窗口1000K，并在编码和智能体基准中达到或超过Opus-4.6。

  劣势

  API价格较V3.2明显上升，输入和输出价格分别提升5倍和7倍。

  对比

  相较DS-V3.2，模型规模和上下文窗口显著扩大；相较Opus 4.7，报告强调其在部分编码和智能体基准中的竞争力。

  风险

  高调用成本可能限制开发者采用速度，价格改善依赖Ascend 950 Super Node等算力供给进展。

• DS-V4-flash

  DeepSeek V4系列中的低成本版本

  优势

  输入Rmb0.6/百万token、输出Rmb2.0/百万token，成本显著低于V4-pro，同时具备1000K上下文窗口。

  劣势

  参数规模为284B总参数和13B激活参数，能力定位可能低于V4-pro。

  对比

  相较V4-pro更偏成本效率，相较DS-V3.2具备更长上下文窗口。

  风险

  若性能不能满足高复杂度智能体或推理场景，企业仍可能需要使用更昂贵的V4-pro。

• Ascend 950 Super Node

  潜在影响V4-pro成本曲线的AI算力基础设施

  优势

  若在2026年下半年广泛可用，可能推动V4-pro定价明显下降。

  劣势

  报告仅给出未来可用性预期，尚未提供实际落地规模和成本曲线验证。

  对比

  其意义在于可能缓解高端模型推理成本，而非直接与大模型能力参数比较。

  风险

  供给节奏、部署规模、软件生态适配和实际推理效率均可能影响降价兑现。

关键数据

• DS-V4-pro参数规模1.6T总参数，49B激活参数较DS-V3.2的685B总参数和37B激活参数明显提升。
• DS-V4-flash参数规模284B总参数，13B激活参数同样为2026年4月发布，上下文窗口为1000K。
• 上下文窗口DS-V4-pro和DS-V4-flash均为1000K高于DS-V3.2的128K。
• V4-pro输入价格Rmb6.5/百万token按缓存与非缓存1:1混合口径，较V3.2上升5倍。
• V4-pro输出价格Rmb24/百万token较V3.2上升7倍。
• DS-V4-flash价格输入Rmb0.6/百万token，输出Rmb2.0/百万token低于V4-pro，体现成本友好型版本定位。
• 行业观点In-Line适用于大中华区IT服务与软件覆盖。
• 潜在降价时间点2026年下半年DeepSeek称Ascend 950 Super Node广泛可用后，V4-pro价格可能明显下降。

影响与含义

DeepSeek V4发布可能增强中国大模型生态在前沿能力上的可见度，并推动AI应用、智能体和开发者生态继续演进。投资含义上，能力提升有利于AI软件与应用叙事，但API价格上升意味着短期商业化成本压力仍需评估；算力供给和国产AI基础设施可用性将成为后续价格下降与渗透率提升的关键变量。

风险

• API价格大幅上涨可能压制短期调用量和开发者采用速度。
• V4-pro降价依赖Ascend 950 Super Node在2026年下半年的广泛可用，存在落地不确定性。
• 报告为行业更新和深度研究，未提供单一公司目标价或明确买卖建议。
• Morgan Stanley披露其与多家覆盖公司存在或可能存在投行业务、做市或其他服务关系，投资者需考虑潜在利益冲突。
• 大模型能力基准与真实商业场景表现可能存在差异。

后续跟踪

• DeepSeek V4-pro和V4-flash在真实企业应用、智能体和编码场景中的采用情况。
• V4-pro API价格是否随Ascend 950 Super Node普及而明显下调。
• 中国AI算力供给、推理成本和国产基础设施生态进展。
• 大中华区IT服务与软件公司如何将更强大模型能力转化为收入、利润率和产品竞争力。
• 后续Morgan Stanley对相关覆盖公司评级、价格和行业观点是否调整。