2025年初,DeepSeek-R1横空出世,引发全球AI圈广泛关注。此后一年,关于V4、R2即将发布的消息反复流传,却始终未见实锤。截至2026年4月20日,DeepSeek已有140天未推出新模型——这在主流厂商中属于较慢的节奏。
过去四个多月,全球11家头部模型公司至少发布了50款模型,平均每2.8天就有一款迭代。而DeepSeek最新的V3.2,在多项基准测试中已不再领先:综合性能、代码生成、智能体能力分别排在全球第16、17、15名,落后于OpenAI、谷歌、阿里、月之暗面等对手。
更关键的是,2026年进入Agent爆发期,代码能力决定智能体的成败。而DeepSeek-V3.2在这一维度上被逐步拉开差距。
尽管性能不再拔尖,DeepSeek的市场份额依旧可观。在OpenRouter平台上,V3.2的月调用量达5.35万亿Token,位居全球第三。过去五个月,其调用量占比一直保持在5%-10%之间。
核心原因有二:显著低价与全面开源。
V3.2的定价仅为主流国产模型的10%-30%,是OpenAI等旗舰模型的2%-5%。同时,它采用较宽松的MIT开源协议,允许任何人免费使用、修改甚至商用。这让DeepSeek像种子一样在全球开发者中自发扩散——即便五个月未发新版,其V3、R1等旧模型仍在被大量使用,尤其在非洲、俄罗斯等未被欧美产品覆盖的市场,份额迅速攀升。
DeepSeek是目前主流模型公司中,迄今未开启大规模商业化的企业。它没有销售Token套餐,没有App订阅收费,仅靠官网API获取收入。而开源策略意味着,主流云厂商可以免费部署其模型,DeepSeek无法从中获得收入分成。
外界高度关注其融资传闻——若启动融资,必然伴随商业化提速。但一个现实是:商业化与模型迭代并不矛盾。OpenAI、Anthropic等也已走上商业化路径,收入体量可观,同时模型性能也在持续提升。
DeepSeek不急于商业化的另一种解释是:商业化并不等于盈利。目前中美主流模型公司普遍处于亏损状态。
市场对DeepSeek的一项重要期待,或许不是融资或商业化,而是——能否用国产AI芯片训练出足够强的模型?
若能基于华为昇腾等国产芯片从零开始训练,并开源工程经验,将有助于推动中国AI摆脱对英伟达的依赖。黄仁勋今年4月表示:“DeepSeek在华为芯片上首发,对美国来说是可怕的结果。”
当前,国内主流模型的核心训练仍依赖英伟达芯片。用国产芯片训练万亿参数级别并大规模商用的案例,几乎没有。工程挑战较大:算子适配、精度对齐、故障恢复……每一步的复杂度都高于英伟达生态。
2025年初,中国市场的焦虑是“能否缩小与美国的差距”。答案已相对明朗——市场上已有多款便宜好用的模型。
2026年,新的关注点是:能否用国产芯片训练出足够强的国产模型?
这份期待,落在了DeepSeek身上。
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