大模型抢懂行的人 |图 AI生成
作者／ IT时报 毛宇
编辑／ 王昕 孙妍
8月13日凌晨，DeepSeek官网API文档悄然更新。模型版本号变为DeepSeek-V4-Pro-0813，预览版正式“转正”。
这不是一次简单的版本迭代。从官方公布的评测数据看，V4 Pro正式版相比预览版能力大幅提升。在AI编程智能体基准测试DeepSWE中，得分从预览版的12.8飙升至62.7，超越Claude Opus 4.8；在AI安全智能体Cybergym和工作流智能体AutomationBench中，甚至超越了Anthropic的旗舰模型Fable 5。核心参数同样能打：1M上下文长度、最大384K输出，支持思考模式和非思考模式。
但伴随V4 Pro上线而来的，是官方一周前预告的“整体大幅涨价”。曾经的“价格屠夫”，似乎正在告别极致低价策略。
与此同时，8月10日，DeepSeek第二轮融资在杭州完成首批签约，投前估值5000亿元，本轮募资500亿元。自4月首轮融资启动以来，DeepSeek的估值涨幅约43%。
一边是5000亿估值和全球开发者涌入，一边是涨价预告和用户的“肉疼”吐槽。这个夏天，DeepSeek正在经历一场从技术领先到商业落地的“压力测试”。
从“千亿意向”到“百亿门槛”
近期，DeepSeek正推动第二轮融资签约落地，DeepSeek与意向投资者约定交割截止日期最早为8月30日。
本轮计划募资500亿元，投前估值5000亿元，较6月完成的首轮融资（估值约3500亿元）增长超40%。首轮融资中，腾讯出资100亿元、宁德时代50亿元、网易和京东各30亿元。而据参与交易的人士透露，首轮表达投资意向的资金规模实际达到了1000亿元，这意味着至少还有500亿元资金在门外排队。
据“鞭牛士”报道，DeepSeek做出了50亿元最低投资额度的限制性要求。一位业内人士形容：“这不是在抢融资，是在抢船票。”
横向对比各家最新融资：月之暗面F轮约236亿元，MiniMax约138亿元，智谱约272亿元，DeepSeek两轮合计超1000亿元。仅从融资体量看，DeepSeek已明显超出其他头部公司。
但融资之路并非一帆风顺。据此前媒体报道，第二轮融资于7月中旬就已启动，7月底突然暂停，原因是创始人梁文锋对网上流传的“面向投资者的会议实录”感到不满，希望低调行事。重启后，公司要求所有参与方“低调推进”。
如今首批签约完成，DeepSeek的“弹药库”已经远超国内任何一家大模型公司。
涨价后依然“不贵”
8月13日，DeepSeek宣布对API实施大幅调价，同步推出V4 Pro正式版。根据官方公告，新价格将于北京时间2026年8月17日零时生效。
以V4 Flash为例，高峰时段百万Token输出价格从现行的2元升至9元，涨幅达350%；缓存未命中输入价格从1元升至3元。V4 Pro涨幅同样显著，高峰时段百万Token输出价格从6元升至27元，涨幅同为350%；缓存未命中输入价格从3元升至9元。
缓存命中场景下的绝对价格同样大幅提升。V4 Flash缓存命中输入价格从0.02元升至高峰时段0.10元，V4 Pro则从0.025元升至0.30元。
作为对比，Anthropic旗舰模型Claude Fable 5输入定价为10美元/百万Token，输出为50美元/百万Token。V4 Pro的输出价格27元，仅为Fable 5输出价格的约1/12。即便是缓存未命中的输入价格9元，也仅为Fable 5输入价格的约1/7。
这不是DeepSeek第一次调价。
今年6月，DeepSeek已引入峰谷计费——工作日9:00～12:00和14:00～18:00价格翻倍。如今指向的是“全线产品整体定价”。今年以来，智谱、月之暗面、MiniMax、阶跃星辰四家已上调API价格。
高盛研报指出，这并非需求走弱，而是算力资源趋紧、行业从价格战回归理性定价。
调用量暴增是直接推手。据海外开发者平台OpenCode披露，8月1日V4-Flash单日处理Token总量达8万亿。今年3月国家数据局披露，中国日均Token调用量已突破140万亿，较2024年初增长超千倍。
调用量大了，成本压力自然来了。但在正式涨价落地前，用户的“肉疼”已经开始。
在技术社区，有开发者抱怨“一个问题就耗费了我5元”。更关键的是缓存命中率问题，有用户反映缓存命中率从90%以上暴跌，“正式版上了以后可能80%都不到了”。缓存命中率直接决定调用成本，命中率越低，费用越高。有开发者惊呼“周末两天用官方API花了200块”。
大模型正在“抢”懂行的人
《IT时报》记者在某招聘网站上发现，DeepSeek已挂出“Code Agent数据工程师——游戏开发方向”和“Web 3D与渲染方向”等岗位。月薪4万至7万元、14薪，顶格年薪接近百万元。岗位描述明确写着“不必精通模型训练”，要求3年以上游戏开发一线经验，熟悉Unity、Unreal Engine等引擎。
一家大模型公司，为什么要招游戏开发工程师？
答案藏在行业趋势里，DeepSeek并非开先例。此前有媒体报道，阿里、字节、MiniMax等企业的一些相关岗位，不再冠以“数据标注”的名称，而是改名为“数据百晓生”“AI出题专家”“数据炼金师”。部分岗位优先录用具有法律、金融、医学、编程或语言学等专业背景的资深候选人。在部分招聘平台上，金融、法律、医学等垂类任务的时薪已达到500至800元的报价。
为什么要招这些人？
大模型行业的数据供给模式正在发生根本变化。早期模型依赖海量公开数据学习基础能力，但互联网优质数据终归有限。2024年，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever就曾指出，互联网上用于训练模型的数据即将枯竭。具体到中文，问题更严峻。阿里研究院发布的《大模型训练数据白皮书》显示，互联网上中文语料仅占1.3%，而英文语料占比高达59.8%。
预训练阶段的Scaling Law扩展定律正在逼近天花板。
后训练阶段，模型能力的提升越来越依赖人工反馈。模型需要人类告诉它，什么答案更优，什么逻辑更符合现实，什么表达更符合专业标准。在金融、法律、医疗等专业领域，以及游戏开发这类复杂工程场景中，只有具备深厚专业知识和判断能力的人，才能产出真正高质量的数据，反哺模型能力提升。字节跳动等公司已经在用类似逻辑搭建专家数据平台，候选人要能设计出“难倒模型”的问题，才算合格。
DeepSeek招游戏开发工程师，逻辑与此一致：不是在开发游戏产品，而是在寻找懂行的“行业翻译官”，把游戏开发中复杂的3D渲染、实时优化经验，翻译成AI能理解的数据和标准。
“一旦模型在某个领域‘练成了’，行业格局可能会被改写。”某垂类行业人士向《IT时报》记者表示，部分头部公司已经开始严防核心骨干跳槽去大模型企业，“他们太有经验了，一旦去帮大厂训练垂直模型，自己积累的行业壁垒就没了。”该人士坦言，也有不少人干脆选择留在原行业，“经验被大模型完整复用之后，你的不可替代性就下降了。与其去帮AI练成自己，不如守住自己的阵地。”
AI危机亦在蔓延。2026年第一季度，全球科技行业裁员约81700人，创下两年来单季最高纪录。据Layoffs.fyi统计，截至今年6月，全球科技业裁员人数已逼近12.2万。这场裁员潮的核心特征是“腾笼换鸟”，裁撤中后台、客服、HR、数据标注、传统软件开发及中层管理等重复性岗位，将资源全面转向大模型研发、AI基础设施和智能体建设。
AI正在重新定义“哪些工作属于人类，哪些可以交给模型”。DeepSeek招游戏人才，是在为这场变革储备“教练”。
从5000亿估值到V4 Pro上线，从涨价预告到跨界抢人，DeepSeek正在经历的，是一家AI公司从“技术验证”走向“规模运营”的必经之路。但与此同时，成本压力、用户抱怨、商业化拷问接踵而至，三角平衡游戏，才刚刚开始。
排版／ 季嘉颖
图片／ DeepSeek AI生成
来源／《IT时报》公众号vittimes