（来源：科技头版）
梁文锋要卷死在座的各位。
出品 | 科技头版 作者 | 刘峰
今天一早，各大AI测试榜单上突然出现一个新名字：DeepSeek-V4-Pro-0813。
没有发布会，没有热搜，梁文锋甚至连个正经公告都没发，打磨了近两个月的DeepSeeV4Pro正式版就这么上线了。
这股不管不顾的狂劲儿，直接把马斯克干性情了。仅12小时不到，Grok 4.6直接上线，跑分、定价、接入Cursor的消息一股脑全放了出来，连一点缓冲都不带留的。
等开发者们测试后才反应过来，两家大模型好像又把行业斩杀线往前提了提。
更巧的是，阿里也赶在同一天，开放了刚发布10天的2.4万亿参数旗舰Qwen3.8的模型权重。
三家顶流厂商挤在同一天亮底牌，说不是故意的，你信吗？
猛攻世界第一，差距缩小到0.1分
先说DeepSeek。还是老样子，一个月黑风高的夜晚，DeepSeek官网API文档悄然换版，模型版本从V4-Pro预览版切换为“DeepSeek-V4-Pro-0813”。
自从R1模型收获前所未有的关注度之后，DeepSeek似乎很喜欢只用实力说话。
而后续一张DeepSeek官方群流出的评测对比表，证实了这个说法。
Terminal-Bench 2.1，一项衡量AI智能体在真实终端环境中完成复杂任务能力的测试，V4 Pro正式版拿到87.9分。距离全球第一Anthropic Fable 5的88.0分，差距只剩0.1。
而在其他两项测试中，DeepSeek V4 Pro则是直接反杀了Fable 5。
分别是网络安全智能体测试CyberGym拿到83.3分，超过Fable 5的83.1分；自动化任务AutomationBench拿到31.8分，压过Fable 5的29.1分。
就连此前最薄弱的软件工程智能体DeepSWE，也从预览版的12.8分暴涨到62.7分，接近原来的4.9倍！
而在带工具的“人类最后考试”（HLE），DeepSeek也拿到了60.0分，反超Opus 4.8的57.9分。
再看马斯克这边，Grok 4.6的进攻同样猛烈。
综合智能指数上拿到61分，距离Fable 5的62分只差1分。CursorBench上拿到69.9%，超过GPT-5.6的67.2%。FrontierCode上拿到61.3%，压过GPT-5.6的60.6%。
到了更接近真实职场交付的知识工作中，Grok 4.6直接翻身反杀，在三项评测中全部拿下第一。专业法律任务Harvey LAB中拿到15.8%，Fable 5只有11.3%，GPT-5.6更是只有2.5%。
两家同时把矛头指向了同一个对手——Anthropic Fable 5。
但他们之间并非互相没有竞争，毕竟这场对决真正残酷的地方，不是性能，是价格。
官网最新数据显示，DeepSeek V4 Pro每百万输出Token收费0.87美元，Grok 4.6要6美元。
GPT-5.6 Sol要30美元，Claude Opus 5要25美元，Fable 5要50美元！
DeepSeek的价格约为Grok 4.6的七分之一、GPT-5.6 Sol的三十五分之一。
而对于一些只考虑用国外大模型的人来说，4.6的出现，也让Grok重新变得眉清目秀，性价比十足。
过去那种“性能、价格和速度”不能兼顾的三角定律，正在被这两家公司联手拆掉。或者用网友很喜欢的一种说法，AI行业又开始缩圈了。
两个疯子，正在把智能推向过剩
事实上，DeepSeek的发布外界早有预料，毕竟8月初V4 Flash刚把AI圈大搅一通，很难不让人对V4 Pro正式版有所预料。
但马斯克突然的这一手，才是真令人意想不到。
梁文锋一直在算一笔很细的账。
从V3开始，DeepSeek的论文便反复讨论MoE、MLA、低精度训练和推理效率。外界喜欢讲它用了多少芯片，DeepSeek更在意的是另一件事，同样一批芯片，能不能多训练一些，推理时能不能少花一点。
到了V4 Pro，这种偏执直接写在价格表上。每百万输出Token 0.87美元，约为Grok 4.6的七分之一、Fable 5的五十七分之一。
这已经超出了普通价格战的范围。
聊天机器人贵一点，用户未必有感觉。问十句话，用不了多少Token。
但Agent会自己读文件、调用工具、改代码、跑测试，一项任务来回几十轮，甚至连续工作几个小时。调用量上去以后，每百万Token差几美元，月底就是两张完全不同的账单。
价格足够低，还会出现一个过去很少有人认真讨论的变化。
那些价值不高、步骤很多、以前不值得交给AI的杂活，也可以尝试自动化。整理一批旧文件，给几百段代码补测试，把散落的资料重新分类。这些任务单次省不了多少钱，数量却很大。
梁文锋赌的就是这个市场。
DeepSeek还提供Anthropic和OpenAI格式的接口。官方文档甚至直接教用户修改环境变量，让Claude Code调用V4 Pro。工具照旧，工作习惯照旧，里面那颗价格更高的模型可以先换下来试试。
而马斯克的想法则粗暴得多。
他先造出Colossus，把20万块H100接进同一个集群。此前xAI披露，Colossus I和II到2025年末已有超过100万块H100等效算力。
SpaceX收购xAI以后，算力、Grok、X和企业产品又被装进了一家公司。
Grok 4.6就是这套机器推出的新结果。它强调长周期Agent、软件工程、知识工作和交互式项目。发布当天，模型直接进入Cursor和Grok Build。SpaceXAI还把它放进Business与Enterprise方案，连接企业的文档、邮箱和办公软件。
梁文锋想把一次调用变得足够便宜。马斯克想让一次调用持续得足够久，再让几亿用户和企业客户随时找到入口。
两家公司争的是同一批开发者，0.87美元和6美元也在争夺同一笔预算。竞争越直接，两种近乎极端的做法反而越容易把行业推向同一个结果。
智能开始从稀缺走向过剩。
过去，一个人使用一个AI，在聊天框里问问题。接下来，一个人可能同时开着几个Agent。有人让它们改代码，有人让它们查资料，还有人让它们盯着一项任务不断重试。模型不需要休息，只要价格和稳定性允许，调用便可以一直继续。
到那时，AI公司卖的依然是Token，用户购买的却是一段可以反复调用的工作能力。每百万Token多少钱会逐渐退到后面，一个任务最终花了多少钱、有没有按时完成，会成为更直接的标准。
当智能不再稀缺，很多今天算不过账的事情，才会有人认真考虑交给AI。
阿里也干了
但故事到这里还没完。
几乎是在同一时间，阿里巴巴开源了8月3号刚发布的Qwen3.8-Max。
2.4万亿参数的旗舰模型，说免费就免费，企业下载下来就能私有化部署，不用给阿里交一分授权费。
不过，该模型采用稀疏混合专家架构，单次激活约950亿参数，开放权重版的BF16文件接近4.9TB，普通电脑连存下它都费劲。阿里显然没有指望每个人都把模型搬回家。
它面对的是拥有GPU、工程团队和大量内部数据的企业。以前，这些公司想使用最强一档模型，往往只能通过外部API。Qwen第一次开放Max级权重以后，它们多了一个选择。模型可以放在自己的服务器里，数据也可以留在自己的环境中。
小团队继续调用云端API，大公司自行部署，普通用户直接使用产品。DeepSeek、SpaceXAI和阿里在十天之内，把三条路全铺了出来。
这也是硅谷高价模型接下来最难应付的地方。
单项评测领先0.1分，已经很难支撑几十倍的价差。企业还会继续比较任务完成率、返工次数和服务稳定性，但它们终于有资格追问一句，同样一项工作，为什么非要用最贵的模型。
DeepSeek V4 Pro打脚踝，Grok 4.6打腰部，Qwen3.8-Max打命根，三家在同一夜，用不同的价格点位，从三个方向同时合围Anthropic和OpenAI等闭源模型的高价堡垒。
AI行业过去一直担心算力不够、模型不够强。现在，另一种问题已经出现。
当最顶级的智能开始降价、延长工作时间，甚至可以被企业搬回自己的服务器，人类会把这么多突然多出来的智能用到哪里？
梁文锋和马斯克都没有给出答案。他们只是在同一个夜晚，把这个问题提前摆到了所有人面前。
