这个夏天，大模型集中上市，价格实惠，深受广大市民喜爱。7 月 30 日，GPT-5.6 Luna 宣布降价八成 [1]；7 月 31 日，DeepSeek V4 Flash 正式版应声上市。不少市民感慨：继“车厘子自由”之后，“token 自由”也快要实现了。
早批模型尝鲜期已过
4 月 24 日，DeepSeek V4 抢先上市预览批次。商户坦言，早批模型颜色偏浅、味道偏淡，智能指数只有 40 分 [2]，更多是满足大家“尝鲜”的胃口。不少人买回去用过之后，觉得口感还没到位，都表示想再等一等。
这一等就是三个月。7 月 31 日，同一棵树的模型重新熟了一遍：结构与尺寸不变，仅重新后训练 [3]，智能指数涨至 50 分，比早批模型高出 10 分，比自家礼盒装的预览批次还高出 6 分 [2]。
价格便宜，时令供应
目前售价：输入 1 元/百万 token，输出 2 元/百万 token，重复利用（缓存命中）低至 0.02 元 [4]。
隔壁摊位的 GPT-5.6 Luna 前一天刚降价八成，输入 0.2 美元、输出 1.2 美元 [5]。经第三方机构测评，即便如此，V4 Flash 的单任务成本仍不到 0.03 美元，稳居“最划算区间” [2]。有海外食客实测后评价：这可能是当前“每单位智力最便宜”的模型 [6]。
记者实测：51 万 token 的活儿，账单 0.53 元；1 亿 token，8 块多。
不宜高峰使用
摊主已贴出公告：即将实行峰谷定价，每日 9:00—12:00、14:00—18:00，所有计费项价格翻倍，生效时间以正式通知为准 [4]。建议错峰使用，晚间与周末风味不减，价格减半。
哪些品种值得期待
- DeepSeek V4 Flash：产量大，是市场绝对的主流。7 月底，国产模型合计已占海外集市（OpenRouter）成交量的 66.5%。
- Kimi K3：2.8 万亿参数，全球最大的开源模型，个最大、味最浓 [7][8]。第三方测评 57 分，开源模型中排名第一 [9]。官方自认比 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 尚差一截，但编程测评已反超登顶 [7]。不是天天用的东西，是这个任务值得开一只的东西。
- GPT-5.6 Luna：上市不到一个月即降价八成 [1]，比国产模型还着急。
- GPT-5.6 Sol：价格纹丝不动，新上加速服务——速度快 2.5 倍，收费翻倍，甜度不变 [1]。丰俭由人。
- Claude Fable 5：输入 10 美元、输出 50 美元。贵，但确实是当前最甜的。
黄金使用窗口
想要风味更饱满的当季好模型，不妨再稍等一阵：礼盒装正式版（V4 Pro）摊主只说“尽快发布” [3]；官方定价页显示，8 月初 Pro 将接入 Responses 果盘 [4]。
怎么挑
很多市民挑选模型全凭感觉，这里分享几个简单实用的小窍门。
首先，优先选棱角分明的：V4 Flash 的 Terminal Bench 82.7 分，单项突出 [3]。各科分数圆润光滑的，往往皮厚、不饱满。
其次，个头并非越大越好。V4 Flash 总参数 2840 亿、每次只动用 130 亿 [2]。同等价位下，掂起来更沉的才是水分充足。
最后，留意成熟标志。本批模型权重随模型附赠，MIT 协议，呈放射状张开 [10]；闭源聚拢的，则是还没熟透。
怎么用
最原汁原味是直接调用。本品汁水充沛，一轮评测下来要输出 2.1 亿 token，约为同类的三倍。
想摆盘，本品原生适配进口 Codex 工具链，一次配置即可摆上 Codex CLI、ChatGPT 桌面端的餐桌 [3]。需注意，进口工具链是按进口模型的口味调的，略有串味。
也可以等原厂工具链。摊主今年 3 月组建了 Harness 团队，公式是“模型＋Harness＝Agent”，对标进口工具链，二者同属一个园子，共同进化。负责人天天在面试 [11]，并表示将与正式版同步发布——本批模型的官方测评，用的已是原厂工具链极简模式。招聘信息暗示，大概率不要钱。
行家的用法是当底料：便宜量大，子 agent 随便开、跑坏了重跑不心疼。接入 Hermes 工具链后，同样的活儿 40 秒；Sol 配原厂工具链，1 分 47 秒。
本地部署容易带涩味。本批权重 167GB [10]，请量力而行。另有食客实测：默认档位口感一般，调高推理强度后使用，风味明显改善 [6]。
便宜 AI 虽甜，这类人要慎用
易上火人群——本批次幻觉率 84%，较上一批的 96% 有所下降，但准确率没变，主要是话变少了。体内有热者，仍需人工去核后使用，避免呛噎。
使用量建议
普通成年人：每日 1 亿 token（约 8 元）为宜，每周 2—3 次即可。
儿童/老人：辨别能力较弱，建议每次使用量减半，且需人工去核后使用，避免幻觉呛噎。
商户也提醒广大朋友：便宜虽好，再便宜也要控制好量。等到礼盒装正式版上市，就能用到风味更饱满的当季好模型啦！
编辑丨Kimi K3、Chiyo
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参考文献
[1] OpenAI：https://openai.com/index/gpt-5-6/
[2] Artificial Analysis 模型页：DeepSeek V4 Flash 0731（智能指数 50、参数规模、单任务成本、上下文）：https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-flash
[3] DeepSeek API 文档更新日志（2026-07-31：仅重新后训练、九项基准、Terminal Bench 82.7、原生适配 Codex、Pro 正式版“尽快发布”）：https://api-docs.deepseek.com/
[4] DeepSeek API 官方定价页（现行价格、峰谷定价预告、Responses API 支持范围、Pro 8 月初接入）：https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[5] OpenAI 官方模型页：GPT-5.6 Luna（现价 $0.20 / $0.02 / $1.20）：https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna
[6] Simon Willison 实测原文（默认档位 vs 高推理强度、“best value-per-intelligence”评价）：https://simonwillison.net/2026/Jul/31/deepseek-v4-flash-0731/
[7] Kimi K3 官方技术博客（2.8 万亿参数、官方基准、官方定价 $3/$15、自认落后 Fable 5 与 Sol）：https://www.kimi.com/blog/kimi-k3
[8] Hugging Face 官方模型页：moonshotai/Kimi-K3：https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3
[9] Artificial Analysis 模型页：Kimi K3（智能指数 57、开源第一）：https://artificialanalysis.ai/models/kimi-k3
[10] Hugging Face 官方模型卡：deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731（MIT 权重、167GB、官方基准）：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
[11] Cui Tianyi X 原帖（Harness 团队负责人天天在招聘）：https://x.com/tianyi/status/2068652453797724562
注：可能是我第一次高浓度使用 LLM 搞抽象，不太娴熟，请多包含。以往大多数时候会有更高浓度的人工意念干涉，但这次的 topic 完全是我有一天看到了关于某某水果的使用指南。于是…还需要多多练习！