V4-Flash от DeepSeek оказалась самой дешевой известной ИИ-моделью в запуске, выяснили исследователи

Теперь запуск одной из самых известных в мире ИИ-моделей через полный пакет тестов обходится примерно в три цента. Таковы данные Artificial Analysis, согласно которым версия флагманской модели DeepSeek, V4-Flash, с большим отрывом является самой дешевой среди известных моделей.

Независимая исследовательская компания измерила стоимость прохождения своего тестового набора Intelligence Index для каждой модели. V4-Flash обошлась примерно в три цента, тогда как ближайшие конкуренты сильно отставали: Kimi K3 от Moonshot стоила 86 центов, GPT-5.6 Sol от OpenAI — 1,86 доллара, а Claude Fable 5 от Anthropic — 3,15 доллара.

Судя по опубликованным расценкам, DeepSeek берет за эту модель 0,14 доллара за миллион входных токенов и 0,28 доллара за миллион выходных токенов. Такие цифры тихо переписывают само понятие «дорогого» на передовой технологий.

V4-Flash представляет собой более легкую половину пары моделей, выпущенных DeepSeek при возвращении с V4-Pro и V4-Flash. Более тяжелая модель V4-Pro ориентирована на решение более сложных задач. Flash создана для больших объемов: она работает быстро, стоит дешево и отлично справляется с большей частью повседневных задач.

Главный нюанс заключается в возможностях, и цифры отражают это честно. V4-Flash набрала 50 баллов из 100 в индексе интеллекта (Intelligence Index), сравнявшись с Gemini 3.6 Flash от Google и чуть отставая от Muse Spark 1.1 от Meta и GLM-5.2 от Z.ai, у которых по 51 баллу.

Передовые рубежи все еще явно впереди. Kimi K3 набрала 57 баллов, в то время как Claude Opus 5, Claude Fable 5 и GPT-5.6 оказались примерно на девять баллов выше, что служит напоминанием: самая дешевая и самая лучшая модель — это по-прежнему разные вещи.

Этот релиз состоялся в разгар ценовой войны в сфере ИИ, в развязывании которой DeepSeek сыграла главную роль. Ранее в этом году компания сделала постоянной 75-процентную скидку, и соперники были вынуждены снижать цены в ответ.

Эти конкуренты двигались в том же направлении. OpenAI существенно снизила цены на GPT-5.6, да и в целом рынок устремился вниз — быстро и по кривой, которая больше напоминает рынок сырьевых товаров, чем маржинальность программного обеспечения.

У DeepSeek достаточно прочный финансовый фундамент, чтобы продолжать давить. Недавно компания закрыла свой первый раунд внешнего финансирования на сумму более 7 млрд долларов, что дает ей пространство для субсидирования агрессивных цен ради захвата доли рынка.

Модели класса Flash ориентированы на высоконагруженный сегмент рынка. Это чат-боты, ассистенты для написания кода и бэк-офисная автоматизация, где количество запросов исчисляется миллионами, а каждая доля цента складывается в существенный счет.

Преимущество DeepSeek кроется не только в ценовой политике, но и в инженерных решениях. Компания сделала ставку на эффективное обучение и инференс для удержания расходов на низком уровне, что позволяет ей назначать столь скромную плату, не занимаясь, по ее словам, простым сжиганием денег.

Эта тенденция несет последствия, выходящие за рамки удешевления API-запросов. Аналитики утверждают, что неумолимый демпинг со стороны китайских лабораторий ставит под угрозу будущие IPO OpenAI и Anthropic, поскольку премиальное ценообразование трудно защитить, когда конкурент оказывается в десятки раз дешевле при выполнении тех же задач.

Впрочем, не все уверены, что разница в качестве по-прежнему имеет решающее значение. Зак Касс (Zack Kass), бывший директор по выходу на рынок в OpenAI, охарактеризовал текущий момент как эпоху «снижения отдачи от моделей», утверждая, что как только возможности моделей становятся близки, следующая версия едва ли меняет дело, и всё решает цена.

Китайские лаборатории задают именно этот темп. Kimi K3 от Moonshot напугала рынки в момент выхода, и более широкое опасение заключается в том, что волна дешевых моделей с открытыми весами подрывает экономику, на которую молчаливо рассчитывают западные ИИ-стартапы с их оценками.

Бенчмарки — несовершенный ориентир, а стоимость тестирования зависит как от того, насколько эффективно модель расходует токены, так и от заявленной цены. Тем не менее направление движения не вызывает сомнений, и Artificial Analysis выразила в точных цифрах то, что разработчики ощущали уже много месяцев.

Для покупателей расчеты становятся проще. Если модель стоимостью три цента за запуск способна справиться с большей частью работы, то на долю дорогих моделей ложится бремя доказательства того, чего на самом деле стоят те дополнительные девять баллов в бенчмарке.