AI大模型的"三国杀"：开源、垂直、涨价，谁能赢？ DeepSeek V4开源免费商用，首日下载量突破50万次。Llama 4 Ultra基准测试首次超越GPT-4，开源模型战胜闭源顶尖模型。豆包V5.3推出金融、教育、医疗行业模型，智谱GLM5V实现视觉生成代码。腾讯云年内三次涨价，AI产品价格翻倍。AI大模型行业进入"分化时代"，开源、垂直、价格三条路线并存。 最近AI圈最热闹的话题，是"分化"一边是DeepSeek V4开源，免费商用，首日下载量突破50万次。一边是Llama 4发布，基准测试首次超越GPT-4。开源阵营正在发起前所未有的反击另一边是豆包V5.3推出金融、教育、医疗三大行业模型，GPT5.5Cyber专注网络安全，智谱GLM5V实现视觉生成代码。大模型正在走向"垂直化"还有一边是腾讯云年内三次涨价，5月AI产品价格翻倍。而DeepSeek却选择开源免费。价格战和涨价潮同时上演开源、垂直、涨价——三条路线，谁能赢？开源的反击，免费能否战胜付费DeepSeek V4开源了这是5月5日最震撼的消息。DeepSeek宣布V4模型全面开源，包含7B、67B、130B三个参数版本，支持百万字上下文。开源协议允许免费商用，已在GitHub上线，首日下载量突破50万次几乎同时，Meta发布Llama 4系列。Llama 4 Ultra在MMLU、HumanEval等基准测试中平均得分达89.7%，超越GPT-4的88.5%。这是开源模型首次在基准测试中战胜闭源顶尖模型开源阵营正在发起前所未有的反击为什么开源突然"赢"了？答案很简单：性价比DeepSeek V4是1.6万亿参数的旗舰MoE大模型，支持100万上下文窗口，性能不输GPT-5.5和Claude Opus。但价格只有它们的零头——甚至现在免费了Llama 4 Ultra采用混合专家架构(MoE)，推理时仅激活约220亿参数，大幅降低部署成本。开源模型性能超越闭源GPT-4，且部署成本更低这对开发者意味着什么？意味着你可以用零成本，获得接近顶尖闭源模型的能力。意味着你可以在自己的服务器上部署，数据不出本地。意味着你不需要担心API涨价、服务中断但开源也有代价部署成本、运维成本、算力成本，都需要自己承担。模型优化、微调、安全防护，都需要自己搞定。开源不是"免费午餐"，而是"自己做饭"开源能否战胜付费？答案取决于你是谁如果你是个人开发者、小团队，开源可能是更好的选择。如果你是企业，需要稳定服务、技术支持，闭源可能更合适垂直的崛起，专业化还是全能化就在开源阵营高歌猛进的时候，另一条路线正在悄然崛起：垂直化豆包V5.3推出了金融、教育、医疗三大行业专属模型，行业任务准确率提升25%。GPT5.5Cyber专注网络安全，恶意代码识别准确率较前代提升28%。智谱GLM5V实现视觉生成代码，Design2Code基准测试得分94.8，超越国际同类模型大模型正在走向"专业化"为什么？因为通用模型有天花板GPT-5.5、Claude Opus、Gemini Ultra，这些通用模型在大多数任务上表现优异，但在特定领域往往不如专业模型金融领域需要理解财报、分析风险、预测市场。医疗领域需要识别病历、诊断疾病、推荐方案。网络安全领域需要识别恶意代码、分析攻击模式、防御威胁这些任务，通用模型可以"做"，但专业模型可以"做得更好"智谱GLM5V是一个典型案例它可以直接解析设计稿、网页截图，生成可运行的前端代码。这意味着产品经理、设计师可以跳过"写需求文档"的环节，直接把设计稿扔给AI，让它生成代码这对前端开发者意味着什么？意味着"切图"这个工作可能被取代。意味着设计师和前端的边界正在模糊。意味着产品从设计到上线的周期可能大幅缩短但垂直化也有代价你需要为不同任务选择不同模型。你需要维护多个API接口。你需要学习不同模型的使用方法专业化还是全能化？答案取决于你的需求如果你是金融从业者、医疗工作者、安全专家，专业模型可能更适合你。如果你是普通用户，需要处理各种任务，通用模型可能更方便价格的博弈，越用越贵还是越用越便宜就在开源免费、垂直崛起的同时，另一条线正在悄然上演：涨价腾讯云年内三次调价，5月AI产品价格翻倍上调。智谱AI今年已经三次上调API价格，整体涨幅自30%起大模型正在变"贵"但与此同时，DeepSeek选择开源免费。Llama 4选择开源免费。Kimi K2.6、DeepSeek V4首次进入全球TOP 2，性价比成为核心竞争力大模型也在变"便宜"为什么会出现这种矛盾？因为大模型行业正在分化一边是闭源阵营，需要通过API收费来覆盖算力成本、研发投入、运营费用。OpenAI的GPT-5.5标准版输出价格高达每百万Token 180美元，这是在"筑墙"——让用户更深入地嵌入Codex和ChatGPT生态另一边是开源阵营，通过开源免费来抢占市场份额。DeepSeek的V4-Pro优惠后，百万tokens输入（缓存命中）低至0.025元。这是在"拆墙"——让用户更自由地使用、部署、修改两条路线，两种逻辑闭源阵营的逻辑是：我的模型更强，你应该为此付费。开源阵营的逻辑是：我的模型够用，而且免费，你为什么不用？谁会赢？答案取决于用户的选择如果用户更看重能力、稳定性、技术支持，闭源模型可能更合适。如果用户更看重成本、自由、可控性，开源模型可能更合适但有一点是确定的：价格战不会永远持续下去开源模型需要算力支撑，需要开发者维护，需要生态建设。这些都需要钱。免费模式能维持多久？没人知道三条路线，谁能赢把这三条线放在一起，能看到一个清晰的图景开源阵营正在崛起。DeepSeek V4开源、Llama 4超越GPT-4，开源模型首次在性能上战胜闭源顶尖模型。开源不再是"次优选择"，而是"高性价比选择"垂直阵营正在深耕。豆包V5.3、GPT5.5Cyber、智谱GLM5V，大模型正在走向专业化。通用模型的天花板，正在被专业模型突破价格阵营正在分化。一边是腾讯云、智谱AI涨价，一边是DeepSeek、Llama 4免费。大模型行业正在经历一场"价格博弈"三条路线，谁能赢？答案可能是：没有赢家，只有共存开源模型适合个人开发者、小团队，闭源模型适合企业用户。通用模型适合普通用户，垂直模型适合专业用户。免费模型适合成本敏感用户，付费模型适合能力敏感用户大模型行业正在进入"分化时代"这不是坏事。分化意味着选择，选择意味着竞争，竞争意味着进步对用户来说，这是最好的时代。你有更多选择，有更高性价比，有更强能力问题是：你准备好选择了吗？结语AI大模型的"三国杀"，才刚刚开始开源、垂直、涨价，三条路线并存。没有绝对的对错，只有适合与否开源模型给了你自由，但也给了你责任。垂直模型给了你专业，但也给了你局限。付费模型给了你稳定，但也给了你成本选择哪条路，取决于你是谁，你需要什么，你愿意付出什么大模型行业的终局，可能不是谁赢谁输，而是每个人都能找到适合自己的路问题是：你的路，是哪一条？

Deepseek 开源周第二天｜DeepEP：首个面向MoE模型的开源EP通信库 Deepseek 开源周第二天，DeepEP：首个面向MoE模型的开源EP通信库，支持实现了混合专家模型训练推理的全栈优化。DeepEP 提供高效且优化的全到全通信，支持节点内和节点间通信，兼容 NVLink 和 RDMA，用于训练和推理预填充的高吞吐量内核，用于推理解码的低延迟内核，原生 FP8 调度支持，灵活的 GPU 资源控制，实现计算与通信的重叠。概述DeepEP 是一个专为混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）和专家并行（expert parallelism, EP）设计的通信库。它提供了高吞吐量和低延迟的全到全 GPU 内核，这些内核也被称为 MoE 分派和组合。该库还支持低精度操作，包括 FP8。特性高效且优化的全到全通信：DeepEP 提供了高效且优化的全到全通信内核，适用于 MoE 模型的分派和组合操作。支持节点内和节点间通信：兼容 NVLink 和 RDMA，确保在不同节点和不同通信域之间高效传输数据。高吞吐量内核：优化后的内核支持高吞吐量，适用于训练和推理预填充任务。低延迟内核：用于推理解码，确保低延迟，适合对延迟敏感的应用场景。原生 FP8 调度支持：支持低精度操作，提高计算效率。灵活的 GPU 资源控制：支持 SM（Streaming Multiprocessors）数量控制，实现计算与通信的重叠，提高资源利用率。性能测试常规内核在 H800 GPU 上测试（NVLink 最大带宽约为 160 GB/s），每个 GPU 连接一个 CX7 InfiniBand 400 Gb/s RDMA 网卡（最大带宽约为 50 GB/s）。测试设置遵循 DeepSeek-V3/R1 预训练设置（每批 4096 个 token，7168 个隐藏单元，4 个顶级组，8 个顶级专家，FP8 分派和 BF16 组合）。类型分派 #EP瓶颈带宽组合 #EP瓶颈带宽节点内8153 GB/s (NVLink)8158 GB/s (NVLink)节点间1643 GB/s (RDMA)1643 GB/s (RDMA)节点间3244 GB/s (RDMA)3247 GB/s (RDMA)节点间6446 GB/s (RDMA)6445 GB/s (RDMA)低延迟内核在 H800 GPU 上测试，每个 GPU 连接一个 CX7 InfiniBand 400 Gb/s RDMA 网卡（最大带宽约为 50 GB/s）。测试设置遵循 DeepSeek-V3/R1 生产设置（每批 128 个 token，7168 个隐藏单元，8 个顶级专家，FP8 分派和 BF16 组合）。分派 #EP延迟RDMA 带宽组合 #EP延迟RDMA 带宽8163 us46 GB/s8318 us46 GB/s16173 us43 GB/s16329 us44 GB/s32182 us41 GB/s32350 us41 GB/s64186 us40 GB/s64353 us41 GB/s128192 us39 GB/s128369 us39 GB/s256194 us39 GB/s256360 us40 GB/s快速开始要求Hopper GPU（未来可能支持更多架构或设备）Python 3.8 及以上CUDA 12.3 及以上PyTorch 2.1 及以上NVLink 用于节点内通信RDMA 网络用于节点间通信项目地址{anote icon="fa-download" href="https://github.com/deepseek-ai/DeepEP" type="error" content="点此查看项目"/}