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1937年八路军编成后，第115师的工兵营，到底是个啥情况？
作者 | 赵芷姗编辑 | 周伟鹏继 deepseek 宣布永久降价后，又一家国产大模型宣布降价了。5 月 27 日凌晨，小米宣布 mimo-v2.5 系列 api 永久降价，最高降幅达 99%，且不再区分输入长度。同时对 token plan 计费体系进行优化，同样的套餐价格，用量提升至原来的 5-8 倍。所有已订阅 token plan 且在有效期内的用户，从今天 0 点起全部重置按照新计费规则执行。小米创始人雷军，随后在微博也转发了这条降价消息。国产模型降成白菜价对比国外模型价格优势明显公告显示，mimo-v2.5-pro 调价后，输入缓存命中价格降至 0.025 元 / 百万 tokens，输入未命中缓存 3 元 / 百万 tokens，输出 6 元 / 百万 tokens。它跟几天前 deepseek-v4-pro 宣布降价后的价格刚好一致。自今年年以来，国内头部大模型厂商已掀起一轮持续、全面的降价潮，价格堪称 " 白菜价 "。按照每百万 tokens 的单价，kimi-k2.6 缓存命中输入价 1.1 元，缓存未命中输入价 6.5 元，输出价 27 元。其他模型价格具体如下图：而对比海外主流模型，国产大模型的价格优势堪称碾压级。mimo-v2.5-pro 的输入价格仅为 claude-opus-4.7 的三十六分之一，输出价格更是达到九十分之一。在这样巨大的价格差下，一些外国码农都受不了，反向代购中国大模型。硬件和云在暴涨，token 在暴跌利润到底从哪来？极具反差的是，当国内模型 token 降价的同时，底层的硬件、云算力成本却在持续暴涨。全球 ai 算力、云服务、硬件设备全面进入涨价周期，彻底终结了云计算二十年 " 只降不升 " 的行业惯例。国内阿里云、腾讯云、百度智能云三大头部厂商，先后上调 ai 算力产品价格，涨幅区间 5%-34%。同时，高性能存储、算力租赁、服务器整机价格同步上涨，英伟达 h100 gpu 年租赁价格涨幅近 40%，部分腾讯云 ai 算力服务涨幅更是高达 400%，海外 aws、谷歌云同步跟进涨价，全球 ai 底层算力成本全面走高。按理说，上游成本上涨必然带动下游模型涨价，但国产大模型却反向降价，它们的利润都从哪里来？答案藏在推理效率里。大模型 api 的成本结构正在发生质变。过去，成本大头是模型训练和参数存储；现在，随着模型开源、蒸馏技术成熟，训练成本被摊薄，真正的战场转移到了推理环节：如何让每一次 api 调用的算力消耗更低、吞吐更高、延迟更短。尤其是在长上下文、agent、多轮对话场景下，真正的吞金兽是 kv cache。可以把它理解为模型推理时对上下文的 " 记忆 "。上下文越长，缓存就越庞大，吃掉的显存也越恐怖。很多长上下文模型定价高昂，本质上不是因为 " 更聪明 "，而是缓存成本居高不下。小米这次的技术攻坚，正是冲着这个痛点去的。deepseek v4 系列之所以敢定价 0.025 元，也是因为在推理框架、缓存系统和集群调度上做了深度优化。硬件贵了，但单位 token 消耗的算力下降得更快。另外，薄利多销的逻辑在这里依然有效。模型降价后，开发者不再吝啬调用量，agent 框架、多轮对话、长文档分析的消耗量会指数级增长。中美大模型之战谁是赢家于是到这里就会产生一个问题：当中国大模型价格只是美国的顶尖模型十分之一，而功能却能达到百分之八九十，那么这场模型大战，中国凭什么输？过去两年里，业界普遍有一种担忧：中国在基础模型能力上始终落后 openai 和 anthropic 半步，从 gpt-4 到 claude 3.5 再到 gpt-5.5，每次发布都在拉大差距。这种焦虑是真实的。但价格带来的强劲竞争力，也是客观的。企业在采购 ai 服务时，决策公式从来不是选最强的，而是选性价比最高的；当 token 便宜到忽略不计时，开发者不用再精打细算，可以大胆进行设计，从而催生出独有的应用生态。国产大模型厂商正在把大模型做成新时代的水电煤：便宜、稳定、随取随用。按照商业发展的规律，最后赢的，往往不是技术最强的那个，而是让技术变得最便宜、最普及的那个。中国大模型显然已经走在了这条路上。•end •欢迎点击科技每日推送视频号，看最新视频 ~↓↓↓易简传媒为一家新三板挂牌公司 ( 股票代码 :834498 ) ，旗下新媒体微信粉丝 2500 万 ，讲述各行业的精彩故事，欢迎大家
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