DeepSeek V4发布：能力提升显著，但API价格大幅上调

概览

本报告点评DeepSeek V4发布及其对中国AI路径的含义。核心信息是：DeepSeek V4在模型能力、参数规模和上下文长度上显著升级，并以开放权重MoE路线继续参与前沿大模型竞争；但V4-pro API价格相较V3.2明显上涨，商业化采用节奏和后续算力降本将成为关键变量。

核心观点

报告的主要观点包括：第一，DeepSeek V4在智能体能力、世界知识和推理效率方面表现突出，编码和智能体基准已达到或超过Opus-4.6；第二，V4-pro参数规模显著扩大至1.6T总参数和49B活跃参数，显示模型能力提升背后伴随更高计算需求；第三，API价格上调使V4-pro短期成本明显高于V3.2，但仍低于部分海外前沿模型；第四，若Ascend 950 Super Node在2H26广泛部署，V4-pro价格存在明显下行空间。

分析框架

报告采用事件点评与横向模型对比方法，围绕模型发布时间、总参数、活跃参数、上下文窗口、输入价格和输出价格，将DS-V4-pro、DS-V4-flash、DS-V3.2以及Opus、Qwen、Kimi、GLM等模型进行对比，并结合DeepSeek对2H26算力供给改善的表述判断后续价格路径。

方法论与常识提炼

• 大模型横向比较前沿LLM能力与价格对比

  参数规模、活跃参数、上下文窗口和API价格共同衡量模型能力与使用成本。

  报告通过比较不同模型的总参数、活跃参数、上下文窗口、输入价格和输出价格，评估DeepSeek V4在性能、成本和竞争位置上的变化。

• 事件驱动分析新品发布影响评估

  新品发布改变模型性能曲线和商业化成本曲线。

  DeepSeek V4发布后，投资者需要同时评估技术领先性、API价格变化、潜在降价条件以及对中国AI生态的影响。

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

  核心发布对象

  优势

  参数规模大、上下文窗口长、智能体与编码能力强，报告称其已匹配或超过Opus-4.6相关基准。

  劣势

  API价格较V3.2大幅上升，短期使用成本压力明显。

  对比

  相较DS-V3.2，模型规模和上下文窗口显著提升；相较部分海外前沿模型，价格仍具一定相对优势。

  风险

  若价格降幅不及预期或性能优势被竞争模型追平，商业化吸引力可能下降。

• DeepSeek V4-flash

  低成本版本

  优势

  输入和输出价格显著低于V4-pro，可能更适合成本敏感型场景。

  劣势

  参数规模和活跃参数低于V4-pro。

  对比

  相较V4-pro，成本更低但能力定位可能更轻量。

  风险

  若性能无法满足高复杂度任务，应用范围可能受限。

• Ascend 950 Super Node

  潜在降本催化因素

  优势

  若在2H26广泛可用，可能支持V4-pro价格显著下降。

  劣势

  可用时间、供应规模和实际降本幅度仍存在不确定性。

  对比

  其作用更多体现在推理成本与国产算力供给，而非直接模型能力对比。

  风险

  供应进度延后或规模不足会削弱后续降价预期。

• 大中华区IT服务与软件行业

  受AI模型能力与成本变化影响的覆盖行业

  优势

  更强模型和更长上下文可能推动软件与AI应用升级。

  劣势

  API价格上升可能压缩部分应用场景的经济性。

  对比

  行业观点为In-Line，未因本事件上调为更积极立场。

  风险

  竞争加剧、成本下降不及预期、监管披露和客户采用节奏均可能影响投资判断。

关键数据

• DS-V4-pro参数规模总参数1.6T，活跃参数49B较DS-V3.2的685B总参数和37B活跃参数显著提升。
• DS-V4-pro上下文窗口1000K高于DS-V3.2的128K，并与Opus 4.7的1000K处于同一量级。
• DS-V4-pro API价格输入Rmb6.5/百万token，输出Rmb24/百万token相较V3.2，混合输入价格约上升5倍，输出价格约上升7倍。
• DS-V4-flash参数与价格总参数284B，活跃参数13B；输入Rmb0.6/百万token，输出Rmb2.0/百万token定位更低成本版本。
• 潜在降价时间点2H26DeepSeek称Ascend 950 Super Node广泛可用后，V4-pro价格可能显著下降。
• 行业观点In-Line覆盖范围为Greater China IT Services and Software。

影响与含义

DeepSeek V4的发布强化了中国AI模型在前沿能力上的竞争地位，尤其是在开放权重、智能体能力和长上下文方面具备看点。对投资而言，短期影响更多体现在AI应用开发成本、模型调用选择和中国AI产业链预期上；中期关键在于国产算力供给能否带来API价格下降，从而扩大使用场景并改善应用端经济性。

风险

• V4-pro API价格较V3.2大幅上升，可能抑制短期调用需求。
• Ascend 950 Super Node在2H26的广泛可用性和实际降本幅度存在不确定性。
• 前沿大模型竞争激烈，Opus、Qwen、Kimi、GLM等模型可能继续快速迭代。
• 报告为事件点评且不构成个性化投资建议，Morgan Stanley披露其与多家覆盖公司存在业务或潜在利益关系。

后续跟踪

• DeepSeek V4-pro和V4-flash的真实开发者采用情况与调用量变化。
• 2H26 Ascend 950 Super Node的供给进展及其对API价格的实际影响。
• V4在编码、智能体、推理效率和长上下文任务中的后续基准表现。
• 中国AI应用公司能否将更强模型能力转化为产品收入和利润率改善。
• Greater China IT Services and Software覆盖公司的评级、价格和后续研究更新。