AMD Token Factory 全景拆解:每天 10 美元的免费大模型 API,DeepSeek 与 Qwen 双协议真能白拿?

AMD Token Factory 全景拆解:每天 10 美元的免费大模型 API,DeepSeek 与 Qwen 双协议真能白拿?

如果你每个月在 AI 模型 API 上花钱,AMD 最近这个东西值得看一眼:不用买显卡,不用先开云实例,登录网页复制一个 Key,就能调用跑在 AMD 自己服务器上的大模型,官方标注「免费」。

它叫 Token Factory,挂在 AMD Radeon Cloud 上,目前标着 BETA。里面并列摆着 DeepSeek 和 Qwen 的模型,都支持 OpenAI 接口格式——也就是说,Cherry Studio、openCode、Cline 这类工具改个 Base URL 就能用;它同时还提供 Anthropic 格式接口,Claude Code 也能直接指过去。

但「免费」两个字后面藏着两个数字:一个算不平的额度,和一条没人细看的条款。这篇把官方文档翻了一遍,把该说的都摆出来。

它是什么:AMD 把免费 API 挂在自己的云上

AMD Radeon Cloud 是 AMD 官方的云端算力平台,分两层:

免费共享端点(Public Free Model APIs) —— 常开、不消耗任何东西、不用开实例。模型由 AMD 挑,你只管调用。Base URL 是 https://developer.amd.com.cn/radeon/api/v1。

专属端点(Dedicated Model APIs) —— 你自己开一个 GPU 实例、用 vLLM 或 SGLang 部署想跑的模型,这部分要烧 credits,不算免费。

免费层提供四个接口:OpenAI 的 /v1/chat/completions 和 /v1/models,Anthropic 的 /v1/messages 和 /v1/messages/count_tokens。注意它不提供 embeddings、rerank、音频、图像生成和 /v1/responses,打到这些路径一律 404——想做 RAG 的人得另找向量化服务。

拿 Key 的路径极短:打开 Token Factory 页面首次登录,Key 会自动签发,格式是 rc- 加 48 位十六进制;同一个 Key 通吃所有免费模型,换模型只改请求里的 model 字段,不用重新申请。Key 可通过 POST /api/profile/api-token 轮换,旧 Key 立刻失效。

登录方式对中国用户比较友好:手机号、邮箱、以及 GitHub / CSDN / 魔搭社区快捷登录都行。但站点有区域限制——中国站是 developer.amd.com.cn,国际站是 radeon-global.anruicloud.com,两边账号不互通,而且我实测打开国际站只有一个启动实例的控制台,没有 Token Factory 入口。所以现阶段,这基本是一份中国站限定福利。

现在免费能拿到什么

这是今天的实际目录(模型会变,官方明说可以随时增减):

模型 上下文 图片输入 思考模式
DeepSeek-V4-Flash-0731 1,048,576 不支持 默认关闭,可手动开
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 1,048,576 支持 默认关闭
Qwen3.8-Flash-Next 262,144 支持 默认开启
MiniCPM5-2B 131,072 不支持 不思考

两个值得说的点。一是 Qwen3.8-Flash-Next 是 Qwen4 架构的开放权重预览版,125B 总参数、每 token 只激活 6B,官方宣称在编程与 Agent 任务上超过 Qwen3.7-Plus;二是 百万 token 上下文和图片理解都在免费层里,这个组合在免费 API 里很少见。

但模型页里那几行「使用限制」才是真正的坑,而且官方文档写得很细:

  • Qwen3.8-Flash-Next 只接受一条 system 消息,且必须排在数组第一位,角色必须拼 system。 这不是网关规则,是它权重自带的 Jinja 模板强制的。新版 OpenAI SDK 会把 system 发成 developer,直接违反它自己的模板——用官方 SDK 反而报错。DeepSeek 两个模型没这毛病,system 消息位置随意、可多条。
  • 有一批参数会被静默丢弃,不报错、不提示。 stop、seed、logit_bias、logprobs、top_k、min_p、repetition_penalty 全在丢弃名单里。你以为设了停止词,其实是没设。
  • 思考模式的默认状态两个模型相反。 DeepSeek 不发 reasoning_effort 就不思考;Qwen3.8-Flash-Next 不发也在思考,而且默认档是它最长的 xhigh。要写一套跨模型代码,档位取 low 或 medium 才通用——顶层档位的名字不统一,Qwen 叫 xhigh,DeepSeek 还额外接受 max,两者不通用。

额度算不平:两个官方口径差了 74 倍

社区口径一致:每天约 10 美元的等值额度,每日重置、不过夜。这个 $10 在官方文档里能对上——GET /api/profile/model-usage 的示例响应里写着 daily_cost_limit_usd: 10。

问题在于,这 $10 到底能换多少 token,官方给了两套互相打架的口径。

口径一:模型卡上的积分换算。 展示价是输入 0.14 pts / 百万 token、输出 0.28 pts / 百万 token、缓存命中 0.0028 pts / 百万 token。这三个数字恰好等于 DeepSeek V4-Flash 涨价前的官方美元价。按这个算,$10 能换约 3570 万个输出 token。

口径二:官方 usage 接口的示例。 同一份文档里,示例响应写着「今天 142 次请求、88,214 token、花费 $1.8412」,last_30_days 是「2840 次请求、1,904,221 token、$39.77」。两条数据折算下来都是 每百万 token 约 20.9 美元。按这个算,$10 只能换约 48 万个 token。

两个口径差 74 倍。同一天花同样的钱,一个能跑三十多万字,一个只能跑几千字。

官方对这个问题的回答是:「上面的数字只是示例,你的真实限额以接口返回的为准——账号之间不一样,而且会变。」换句话说,注册完第一件事应该是调一次 GET /api/profile/model-usage,看自己账号到底记的是什么价,再决定要不要把它当主力通道。

作为参照系:DeepSeek 官方 API 现在的价格是 V4-Flash 输出 4.5 元/百万 token(空闲时段)到 9 元(高峰),折合 0.63 到 1.27 美元。如果 AMD 走的是口径一,那确实白拿;如果走口径二,那它按的是「原价」,只是不向你收钱。

额外提一句,AMD 的免费共享 API 和 Radeon Cloud 的 credits 是两套完全独立的账:免费模型不吃 credits,credits 只在跑 GPU 实例时消耗,而且实例闲置照样烧,一个账号同时只能开一个实例。别把「领了 100 美元云信用额」和「每天 10 美元模型额度」当成一回事。

限流和条款:真正卡住你的是这两样

额度之外还有两道独立的闸门,任一道都能把你拦下来:

  • 平台准入层:每个 Key 30 请求/分钟、每 IP 120 请求/分钟、每 Key 8 个并发,另有按模型、按服务进程、按平台全局三档并发限制。
  • 网关计量层:每个账号 20 请求/分钟(60 秒滑动窗口),外加每日消费上限。

账号级 20 RPM 比 Key 级 30 RPM 更严,这点很容易被忽略——只盯着 30 配限流的人会莫名撞 429。好在限流状态不用猜,每个成功响应都带余量头:X-RateLimit-Remaining-User-RPM 看分钟余量,X-RateLimit-Remaining-User-Daily-USD 看当天还剩多少额度。被限时返回 429 加 Retry-After(分钟限制给 60 秒,并发限制给 1 秒)。

需要提醒的是,文档里对「每日额度什么时候重置」有两处矛盾表述:一处说是「从你第一个计费请求起算的滚动周期,不是固定午夜边界」,另一处说是「按 Asia/Shanghai 每日重置」,示例又给了零点。以自己账号返回的 daily_reset_at 为准——这直接影响你的批处理任务会不会跑一半断在半夜。

真正需要逐字读的是服务条款,官方这次写得很直白,几条红线:

  • 一人一个 Key。 同一个人开多个账号持 Key,包括用邮箱加点、+tag 别名绕过,会导致 Key 被停用;共用、转让、出售 Key 同样停用。
  • 禁止任何形式的转售,包括藏在代理、网关、聚合器后面。 官方原话是:任何人都可以自己注册免费使用,没有任何第三方被授权转卖这项服务;把服务或模型包装成自己的产品、指示模型谎报自己是哪家的、池化账号提升团队容量,都在禁止之列。市面上那些「AMD 免费 API 中转站」,接入即违规。
  • 它记录你的 prompt 和模型输出。 官方明说会记录 API 请求内容,对话内容保留约 2 天滚动窗口后删除,元数据保留更久;不用于训练、不出售、不共享第三方。文档里那句写得很实在:「我们告诉你这件事是因为它属实,不是因为舒服——如果某段 prompt 你不希望被存下来,就别发。」
  • 禁止处理个人、健康、金融等敏感数据。 这是试用服务,机密内容一律不要发。
  • 它不是生产服务。 无 SLA、无可用性承诺、无支持义务;模型可随时增删,端点和 Key 可因运维原因重启或吊销。

和 NVIDIA、商汤、魔搭放在一起比

同量级的免费 API 通道不多,横向摆一下:

服务 免费形式 主要短板
AMD Token Factory 每日额度上限,OpenAI + Anthropic 双协议 中国站限定,账号级 20 RPM,记录 prompt
NVIDIA NIM 40 RPM,无每日上限,模型 100+ 全站共享 40 RPM,社区反馈经常超时
商汤 SenseNova 公测免费,滚动 5 小时 60k 积分 限时公测,付费档已在路上
魔搭 ModelScope 约 200 次/日 需阿里云实名,仅限个人非商用
火山方舟 每日 200 万 token 需注册实名

AMD 的差异点很清楚:唯一同时提供 OpenAI 和 Anthropic 两种接口格式的免费通道,意味着 Claude Code 这类只认 Anthropic 协议的客户端不用装任何转换中间件就能直连;再加上百万上下文和图片理解都在免费层,这个组合目前独一份。

输的地方也清楚:模型只有四个、目录随时变、账号级 20 RPM 比 NVIDIA 的 40 RPM 更紧、中国站限定。

适合谁:想免费跑 DeepSeek-V4-Flash 或 Qwen3.8-Flash-Next 写代码、搭 Agent、做长文档实验的个人开发者;手上有 Claude Code 想换个便宜后端的人。

不适合谁:要上生产的(无 SLA)、要发敏感数据的(记录 prompt)、要分享给团队或对外转发的(条款直接封)、要依赖 embeddings 做 RAG 的(免费层不提供)。

我的判断

值得注册,但别当主力。

它免费、官方托管、协议标准、接入成本几乎为零——对中国开发者来说,这是当前最容易白拿到 DeepSeek 旗舰和 Qwen4 预览版模型的途径之一,光这一点就值得花十分钟把 Key 拿到手。

但三个前提必须摆清楚:额度口径没算平(两个官方数字差 74 倍,注册后第一件事是查自己的实际计价);它记录 prompt(约 2 天滚动窗口,方便调试,但任何机密内容别发);它明说不是生产服务(模型今天有明天可能没,别硬编码模型名,用 GET /v1/models 现查)。

观望信号也很明确:等官方把计价口径写清楚,或者等它走出中国站。

顺便说一句,AMD 这几年在「开发者免费额度」上给得比硬件大方——AI 开发者计划里还有 100 美元 AMD Developer Cloud 信用额(约合单卡 MI300X 跑 50 小时)、50 美元 Fireworks AI 额度,不过云信用额激活后 30 天过期,领了不用的记得别放过期。

价格与额度截至 2026-09-10,以官网为准(官方文档多处标注 Last updated: 2026-09-10)。本文为独立评测,与 AMD 无利益关系,未接受任何形式的赞助或免费额度;本次未注册账号、未自购任何档位,以上为官方文档(含官方端点实测记录)与公开社区信息解析,非本人实测体验。

延伸阅读:

关注 AI 商业快讯,每天一篇 AI 热点深度解读。

10 美元买 70 美元额度?CommandCode GOAT 订阅实测:7 倍额度是真的,DeepSeek V4 Flash 还比 OpenCode Go 快

10 美元买 70 美元额度?CommandCode GOAT 订阅实测:7 倍额度是真的,DeepSeek V4 Flash 还比 OpenCode Go 快

过去两个月,AI 编程订阅市场打起了「倍率战」:OpenCode Go 用 $10 卖 $60 额度,CommandCode 的 GOAT 直接喊出 $10 买 $70——7 倍,还声称带优惠能到 10 倍以上。对每月在编码模型上花真金白银的开发者,这不是噱头,是实打实的月账单问题。

我买了 GOAT 用了一周多,主力跑 DeepSeek V4 Flash。先说结论:同样 $10,GOAT 给的额度比 OpenCode Go 多 17%,DeepSeek V4 Flash 的月请求量约为后者的 2 倍,限流更松,实测速度还更快。下面把数学和体验都摊开。

一、GOAT 是什么:$10 买 $70 额度的开源模型订阅

Command Code(commandcode.ai)是开源模型向的编码 agent,创始人 Ahmad Awais,主推「会学习你编程品味」的 taste-1。今年 8 月初上线 GOAT 计划,定位是「重度开源模型用户」这一档:$10/月换 $70 月度额度(官方口径 7x 倍率),官方估算约 7.5 万次请求/月。

它不是「一个模型一个价」的共享池,而是额度按模型独立分配——每个模型各有一笔额度,你在 30+ 模型间随便切,互不挤占:

模型 月度额度 官方估算请求量/月
GPT-5.6 Sol $70 ~2,070
GLM-5.2 $70 ~4,740
Tencent Hy3 $70 ~35,400
Qwen 3.8 27B $70 ~24,000
DeepSeek V4 Flash $60 ~91,200*
MiMo V2.5(另有 -98% deal) $30 ~97,400
新模型(无 deal 期) $20 起步 —

*注:GOAT 文档给出的估算口径与 OpenCode 不同(缓存假设差异大),该数字来自 GOAT 官方估算;OpenCode Go 对同模型的官方估算为 37,800/月——差异来自估算假设而非额度,正文第三节会细拆。

「7 倍怎么来的」:CommandCode 说自己直接跟模型厂商谈容量、跑 ~95-98% 缓存命中率,把省下的推理成本折回成额度。所以额度高低 = 它跟厂商 deal 谈得怎么样:谈成的(GPT-5.6 Sol、GLM-5.2、Hy3)给满 $70,没 deal 的新模型只给 2x($20)。

二、限流窗口:比 OpenCode Go 松一档

订阅真正要看的不是「月总额度」,是短窗限制——决定了你一天内能不能猛干。两家的滚动窗口对比:

限流窗 CommandCode GOAT OpenCode Go
5 小时 $14 $12
周 $35 $30
月 $70 $60

每个窗口独立刷新。GOAT 每个窗都比 OpenCode Go 高约 17%。代价是额度花完(且没开自动充值)时付费模型会暂停到窗口结束——免费模型(Laguna S 2.1、LongCat 2.0 等)不停。

三、纸面数学:DeepSeek V4 Flash 一档能跑多少

我这周主力是 DeepSeek V4 Flash,拿它做核心对比。先对齐口径:两家的官方「月请求量估算」用的缓存假设差很多——CommandCode 按 ~50K cache-read/请求算,OpenCode 按 ~71K 算,所以直接比官方估算数字会得出「GOAT 是 OpenCode 2.4 倍」这种虚高结论。

用两家各自的官方 calculator(同样按典型 agent 请求:~800 fresh input + ~50K cache read + ~180-200 output token)重算更公平。DeepSeek V4 Flash 在 CommandCode 的单价是 off-peak $0.22/$0.66/$0.007(cache read),OpenCode Go 上同模型按 $0.28/M 输入级报价走——CommandCode 这个 off-peak 价本身就更低,且每天 17 小时生效。

结果:GOAT 的 $60 DeepSeek V4 Flash 额度 ÷ 官方约 $0.0006/请求 ≈ 6-9 万次/月(CommandCode 自己给 91,200 的口径,含重度缓存命中);OpenCode Go 官方口径 37,800 次/月。量级差接近 2 倍——因为 GOAT 给这模型的额度更高($60 vs $60 之外的缓存单价更低)。

我一周多的实际消耗:正常 agent 干活(读库、改 bug、写测试),DeepSeek V4 Flash 单次请求成本大多在 $0.001-0.003 区间(视缓存命中率),按 $60 额度粗算一个月能跑 2-5 万次真实任务,重度用也够呛能花完。

四、实测:比 OpenCode Go 便宜、还更快

速度是这次最意外的点。DeepSeek V4 Flash 在 CommandCode 上标称输出 129 tok/s,我体感生成流畅不卡顿,多文件改动时响应比 OpenCode Go 上同模型更跟手。官方把这归功于自建推理 + 全球节点(美/欧/新加坡),我这边(国内网络)实测连通稳定,没遇到 OpenCode Go 偶尔的限速感。

价格感知:同样干一周活,OpenCode Go 的 DeepSeek V4 Flash 档($60 月额、官方估 37,800 次)让我月底要盯着额度;换 GOAT 后同款模型额度 $60 + 更低单价,同样的活用量感明显更宽裕——「比 OpenCode Go 便宜」不是营销话术,是同一模型同额度下单价更低带来的真实感受。

功能细节:GOAT 含 Provider API(OpenAI/Anthropic 兼容端点 api.commandcode.ai/provider/v1,除 $1 Go 档外全套餐可用)——意味着不只用它家 CLI,OpenCode、Claude Code 等任何兼容客户端都能接,额度共享。免费模型(Laguna S 2.1、LongCat 2.0、Ling 3.0 Flash)不计额度,适合给 agent 当「不要钱的高速档」垫底。

翻车点也如实说:

  • 新模型额度只有 2x($20):刚上的模型(Muse Spark 1.3、GLM-5.3、Qwen 3.8 Max 等)在谈成 deal 前只有 $20/月,想猛跑新模型会很快见底
  • DeepSeek V4 Flash 有 peak/off-peak 差价:每天 01-04 与 06-10 UTC 高峰价翻倍($0.44/$1.32),国内晚高峰正好踩部分 peak 窗,重度用户要注意时段
  • 额度按模型独立:看似慷慨,但每个模型的额度是固定的,你不能把 GPT-5.6 Sol 用不完的 $70 挪给 DeepSeek——灵活性不如共享池
  • 「~100K 开发者」是官方口径:社区规模没到 OpenCode 那个量级,生态(插件/教程)还薄

五、同类怎么选 + 我的判断

$10 档开源模型订阅三巨头速览(截至 2026-09-04):

  • CommandCode GOAT:$10 → $70,DeepSeek V4 Flash 额度 $60、单价最低、129 tok/s,含 API、限流最松 —— 开源模型重度用户首选
  • OpenCode Go:$10 → $60,模型池最全(含 Grok 4.6、GLM-5.3 新档),生态大,但同模型额度与单价都逊 GOAT 一档
  • 各模型官方 API 自充:单价透明、无短窗,但没倍率,重度使用月账单轻松 $50+

适合谁:主力开源模型(DeepSeek/Qwen/GLM/MiMo)+ 日均几十次 agent 任务的重度用户——GOAT 是 $10 档目前纸面+实测都最值的;轻度用户(每周几次)$1 Go 档就够,别多花。

不适合谁:非要用 Claude/GPT 闭源旗舰的(那些在 Pro/Max 档)、要企业级 SLA/合规的(走 Teams/Enterprise)、对「额度按模型锁死」介意的。

判断:GOAT 不是「10 倍神话」,但 $10 档里它现在是综合最值——额度最高、限流最松、DeepSeek 系单价最低还更快。适合先订一个月实测,重度开源用户基本回不去。

(价格与额度截至 2026-09-04,套餐内容官方随时会调,下单前以 commandcode.ai 为准。本文为独立评测,与 CommandCode 无利益关系,订阅费用为作者自购。)

相关阅读:

DeepSeek 740 亿美元估值冲刺 IPO:从对冲基金实验室到中国 AI 独角兽的蜕变

DeepSeek 740 亿美元估值冲刺 IPO:从对冲基金实验室到中国 AI 独角兽的蜕变

DeepSeek 740 亿美元估值冲刺 IPO:从对冲基金实验室到中国 AI 独角兽的蜕变

当 DeepSeek 在 2025 年初凭借低成本高性能模型震惊全球时,几乎没有人想到这家公司会以如此快的速度走上资本化道路。如今,这家中国 AI 创业公司正以 740 亿美元估值完成 74 亿美元融资,并计划 2027 年在上海科创板 IPO——从量化对冲基金的实验室到中国最具价值的 AI 独角兽,DeepSeek 正在改写 AI 经济学的规则。

74 亿美元融资:中国 AI 史上最大单轮融资

据《华尔街日报》和《南华早报》报道,DeepSeek 正在完成一轮约 500 亿人民币(74 亿美元)的融资,投前估值约 5000 亿人民币(740 亿美元)。融资预计在 8 月底完成,投后估值将达到约 810 亿美元,使其成为美国以外最具价值的 AI 私营公司之一。

现有投资方包括 Monolith Management、实相资本和宁德时代(CATL)。新加入的投资者包括 CPE、君联资本和半导体私募股权公司 Stony Creek Capital。此外,兆易创新支持的基金和合肥市政府投资平台也参与其中。

DeepSeek 计划将这笔资金用于构建约 1GW 的计算能力,这一规模在全球 AI 基础设施中处于领先水平。这一扩张将加剧与阿里巴巴 Qwen、腾讯混元和智谱 GLM 在 AI 人才和算力方面的竞争。

从对冲基金实验室到独立 AI 公司

DeepSeek 的崛起路径在全球 AI 行业独一无二。创始人梁文锋此前创立了幻方量化(High-Flyer Quant),一家使用 AI 和深度学习进行量化交易的对冲基金。幻方多年的 AI 实验为梁文锋提供了资本和计算资源,使 DeepSeek 无需依赖传统的硅谷风险投资模式。

然而,随着 DeepSeek 规模扩大,这种安排变得难以为继。构建更大模型、争夺稀缺 AI 人才、建设 1GW 算力基础设施——这些需求即使是以高效模型著称的 DeepSeek,也变成了资本密集型的基础设施运营。

“DeepSeek 的创始团队,包括梁文锋,骨子里仍然是交易员,倾向于追求最大回报,”上海一家对冲基金的基金经理柯宗表示。

DeepSeek 近期已提高 API 访问价格,这是中国 AI 市场更大范围价格调整的一部分。阿里巴巴、腾讯、百度和智谱 AI 今年都采取了类似举措,从激进折扣转向寻找日益昂贵的 AI 服务的可持续经济模式。

科创板 IPO:中国 AI 资本化里程碑

DeepSeek 可能在 2026 年底提交 IPO 申请,目标 2027 年在上海科创板上市。这一进展将是 DeepSeek 发展史上最大的转型——从一家由量化交易公司支持的非传统 AI 实验室,变成一家由外部投资者支持、拥有巨额资本的独立 AI 公司,并日益定位为上市公司。

幻方关联公司已获得了中国一些最受追捧的科技 IPO 的基石投资份额,包括存储芯片制造商长鑫存储(CXMT)和人形机器人公司宇树科技(Unitree Robotics)。DeepSeek 成为宇树科技的战略投资者,在其 IPO 中获得 2.31% 的股份,并承诺 36 个月锁定期。

这些投资将梁文锋不断扩大的商业利益与北京视为战略重要性的领域联系起来,包括人工智能、半导体和机器人。

高效模型 vs 昂贵现实:AI 经济学的深层矛盾

DeepSeek 的融资故事揭示了 AI 行业一个深刻的矛盾:模型推理可以变得更便宜,但构建基础设施、获取芯片、训练新系统和留住精英研究人员仍然消耗巨额资本。

DeepSeek 帮助证明了竞争性 AI 模型可以比行业预期更高效地构建。其最新融资努力表明,在全球规模竞争仍然需要巨大的价格标签。

“DeepSeek 的创始团队,包括梁文锋,骨子里仍然是交易员,倾向于追求最大回报,”柯宗表示。这句话精准概括了 DeepSeek 的双重身份:既是技术理想主义者,又是资本现实主义者。

AI 产业的新经济学

DeepSeek 的 740 亿美元估值标志着中国 AI 产业进入新阶段。从 DeepSeek 的高效模型证明”小钱办大事”的可能性,到如今 74 亿美元融资建设 1GW 算力,AI 产业正在经历从”效率革命”到”资本竞赛”的转变。

这一转变对全球 AI 格局具有深远影响:中国 AI 公司正在加速资本化,与美国 AI 巨头在算力、人才和商业化方面展开全面竞争。DeepSeek 的 IPO 不仅是一家公司的里程碑,更是中国 AI 产业从实验室走向资本市场的标志性事件。

当效率遇见规模,当对冲基金遇见 AI 基础设施,DeepSeek 的故事才刚刚开始。

智谱「牛来」跑在10万国产卡上:成本1/40 Claude Opus,用量超DeepSeek两倍

智谱「牛来」跑在10万国产卡上:成本1/40 Claude Opus,用量超DeepSeek两倍

8月28日,智谱正式认领了此前在测试期引发广泛关注的神秘模型”牛来”(Ox-Alpha),并披露了一组令人震惊的数据:该模型测试期间每日处理 100 万亿 token,全部运行在超过 10 万张国产 AI 芯片上,成本效率据称与英伟达 GPU 相当,定价仅为 Claude Opus 4.8 的 1/40,使用量超过 DeepSeek 两倍。消息发布后,智谱港股盘中涨超 10%。

这不是又一个”国产替代”的口号。当一个模型能在国产芯片上跑出与英伟达 GPU 相当的成本效率,同时在实际使用量上碾压 DeepSeek,它意味着中国 AI 产业在算力自主这件事上,已经从”PPT 阶段”进入了”跑通阶段”。

10 万张国产卡的日均 100 万亿 token

智谱披露的数字值得拆解。”牛来”模型在测试期的日均 token 处理量达到 100 万亿,这个量级在全球 AI 推理场景中属于头部水平。更关键的是,这些 token 全部由国产芯片承载——没有英伟达 GPU,没有 CUDA 生态,纯国产算力栈。

在成本端,智谱声称”牛来”的成本效率与英伟达 GPU 相当。如果这个说法经得起验证,它意味着国产芯片在大规模推理场景中的性价比已经跨过了”可用”门槛,进入了”有竞争力”区间。定价 1/40 Claude Opus 4.8 更是直接把价格战打到了极致——对于那些对成本敏感的企业客户来说,这是一个无法忽视的选项。

使用量超过 DeepSeek 两倍这个数据同样值得注意。DeepSeek 此前凭借开源策略和低成本定位在开发者社区积累了大量用户,而”牛来”能在测试期就超越 DeepSeek 的使用量,说明市场对低成本、高性能模型的需求依然旺盛。

国产芯片的”ChatGPT 时刻”?

这件事的意义远不止于智谱一家公司的产品发布。从产业角度看,它至少传递了三个信号:

第一,国产芯片的推理能力得到了大规模验证。10 万张卡的日均 100 万亿 token,这不是实验室数据,是真实流量。对于那些担心国产芯片”能造不能用”的质疑,这是一个有力的回应。

第二,AI 模型的成本曲线正在被改写。Claude Opus 4.8 的定价代表了当前闭源模型的高端价位,而”牛来”用 1/40 的价格提供了”相当”的能力,这对整个行业的定价体系都会产生压力。

第三,中国 AI 产业正在形成自己的算力-模型闭环。国产芯片 + 国产模型 + 国产框架,这条链路的打通意味着即使在最极端的供应链中断场景下,中国 AI 产业仍然能够运转。

谁该紧张?

对芯片厂商:英伟达在中国市场的定价权正在被削弱。当国产芯片能跑出相当的成本效率,客户的选择空间就大了。AMD、英特尔同样需要关注——低成本推理市场可能成为国产芯片率先突破的阵地。

对云服务商:阿里云、腾讯云、华为云需要重新评估自己的算力采购策略。如果国产芯片的性价比确实达到这个水平,继续大规模采购英伟达 GPU 的理由就少了一个。

对 AI 创业公司:成本结构变了。如果你的产品依赖昂贵的闭源模型 API,现在有了更便宜的替代方案。但这不意味着可以无脑切换——模型能力、生态兼容性、长期维护都需要评估。

对投资者:智谱港股涨超 10% 是市场对这个信号的即时反应。但更深层的问题是:当中国 AI 产业在算力端实现自主,整个产业链的估值逻辑是否需要重写?

冷静看待

需要指出的是,”成本效率与英伟达 GPU 相当”这个说法目前还缺乏独立第三方的验证。国产芯片在软件生态、开发者工具链、长期稳定性等方面与英伟达 CUDA 生态仍有差距。10 万张卡的规模固然壮观,但这些芯片的采购成本、维护成本、以及实际利用率都是需要考量的因素。

此外,1/40 Claude Opus 4.8 的定价虽然诱人,但模型能力的对比维度很多——代码生成、逻辑推理、多语言处理、长上下文理解等场景下,”牛来”的表现是否真的能与顶级闭源模型抗衡,还需要更多公开 benchmark 的验证。

但无论如何,今天发生的这件事——一个中国 AI 模型在国产芯片上跑出头部级推理量,同时把价格打到竞品的 1/40——标志着中国 AI 产业在算力自主这条路上,迈出了实质性的一步。对于整个行业来说,这既是机遇,也是重新洗牌的开始。

关注 AI商业快讯,每天一篇 AI 热点深度解读


相关阅读: