DeepSeek高峰时段定价暴露其用户真实所在地，缓解美国对中国AI接管的担忧，而阿里巴巴的Qwen模型在Hugging Face上力压Meta

# DeepSeek的高峰时段定价策略揭示了其真实用户分布，缓解了美国对中国AI主导的担忧，与此同时阿里Qwen模型在Hugging Face下载量远超Meta 来源：https://wccftech.com/deepseeks-peak-hour-pricing-betrays-where-its-users-really-live-calming-us-fears-of-a-china-ai-takeover-even-as-alibabas-qwen-models-bury-meta-on-hugging-face/ 近几周，美国对中国开放权重AI模型的所谓泛滥感到诸多焦虑。然而，DeepSeek新实施的高峰时段定价机制恰恰揭示了这些担忧的不实之处——其用户主体仍集中在亚洲地区。 尽管这一模式可能也适用于阿里Qwen系列等其他中国热门AI模型，但即将到来的海量需求确实令人惊叹。仅在Hugging Face平台上，Qwen模型的衍生品数量就达到了Meta开放权重AI模型的2.6倍！ ## DeepSeek高峰时段定价机制表明其用户主要位于亚洲时区 7月底，DeepSeek推出了最新Flash级模型的升级版V4-Flash-0731。尽管该模型仅有2840亿参数，但其性能可与Anthropic广为人知的万亿参数级模型Opus 4.8相媲美。更值得注意的是，DeepSeek为V4 Flash 0731设定了每百万输入token仅0.14美元、每百万输出token仅0.28美元的定价（https://wccftech.com/deepseeks-v4-flash-guts-openais-price-war-within-hours-matching-opus-grade-output-at-0-14-per-million-tokens-as-moonshot-scales-with-20000-new-nvidia-gpus/）。 上周，DeepSeek在API和Chat服务中推出了V4-Pro模型，定价为每百万输入token 0.435美元（https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-pro-0813）、每百万输出token 0.87美元。根据微信平台的初步基准测试显示，V4-Pro在Terminal Bench 2.1、Cybergym、DeepSWE和AutomationBench等评测中均超越了Opus 4.8。 > DeepSeek V4新版定价。注意高峰时段为北京时间9-12点及14-18点，与智谱GLM的14-18点高峰时段相似。尽管美国对企业使用中国AI并向中国传输数据存在恐慌，但DeepSeek和GLM的绝大多数用户都在东亚地区。pic.twitter.com/We4xyIVgPx (https://t.co/We4xyIVgPx) — tphuang (@tphuang) 2026年8月16日 (https://x.com/tphuang/status/2089138932646637657?ref_src=twsrc%5Etfw) 需注意的是，DeepSeek有限的算力可能已被V4系列模型的海量需求所淹没。毕竟，该AI实验室7月的token消耗量仅次于Anthropic（https://wccftech.com/deepseek-prices-its-new-v4-pro-0813-model-at-0-87-per-1-million-output-tokens-as-the-high-flying-chinese-ai-lab-wows-with-its-soaring-token-consumption/），未来数月甚至可能登顶榜首。 因此，DeepSeek现已实施高峰时段定价机制（https://www.reddit.com/r/DeepSeek/comments/1vn81do/deepseek_just_massively_increased_their_api/）： 1. V4-Flash输入价格从每百万token 0.14美元调整为非高峰/高峰时段的0.22/0.44美元 2. V4-Flash输出价格从每百万token 0.28美元调整为非高峰/高峰时段的0.66/1.32美元 3. V4-Pro输入价格从每百万token 0.435美元调整为非高峰/高峰时段的0.66/1.32美元 4. V4-Pro输出价格从每百万token 0.87美元调整为非高峰/高峰时段的1.98/3.96美元 关键的是，DeepSeek的高峰时段设定在北京时间09:00-12:00及14:00-16:00，这表明其主要用户仍集中在亚洲，缓解了美国企业大规模转向此类模型的担忧。 ### 阿里Qwen 3.8模型下载量远超Meta开放权重AI模型 > Qwen 3.8 2.4T A95B（xhigh）在WeirdML测试中得分75.2%，成为仅次于Kimi-K3的第二优秀开源模型。该模型表现扎实合理，但使用了大量推理token且生成代码较长。本次测试使用了OpenRouter平台的Fireworks服务商。https://t.co/BNhRzpo4Zipic.twitter.com/87HgASStt1 (https://t.co/87HgASStt1) — Håvard Ihle (@htihle) 2026年8月17日 (https://x.com/htihle/status/2089314243405299733?ref_src=twsrc%5Etfw) 阿里近期推出了两款重要的Qwen 3.8级模型。首先是Qwen 3.8-Max（https://x.com/alibaba_cloud/status/2088287252116013385）（2.8万亿参数），其性能仅次于月之暗面的Kimi K3。更值得关注的是Qwen 3.8（270亿参数）模型，它具备与Opus 4.5相当的编码能力，却能在单台MacBook上运行（https://x.com/josusanmartin/status/2088898820562153801）！ 下图对比了Qwen 3.8-Max与Qwen 3.8 27B模型在模型类型、总参数量、激活参数量、主要访问方式、许可证和硬件需求方面的差异。（https://cdn.wccftech.com/wp-content/uploads/2026/08/Comparison-Between-Qwen-3.8-Max-And-Qwen-3.8-27B.jpg）Qwen 3.8 Max与Qwen 3.8 27B模型对比图鉴于中国许多开放权重模型现已具备与OpenAI和Anthropic专有模型相当的能力，它们的人气激增不足为奇。 事实上，作为全球最大的开放权重AI模型库之一，Hugging Face平台上周数据显示，阿里的Qwen模型已产生151,448个衍生作品（https://www.cnbc.com/2026/08/17/alibaba-meta-qwen-open-weight-ai-laptop-models.html）（总下载量），约为Meta开放权重AI模型下载量的2.6倍！ Rohail Saleem 照片 (https://wccftech.com/author/rohail/) **关于作者 (https://wccftech.com/author/rohail/)：** 写作是我不可动摇的热情所在。六年来，他撰写了超过2200篇金融与科技领域文章，总字数近百万。自2025年起加入Wcctechmobile（https://wccftech.com/topic/gadgets/）团队。作为多伦多大学罗特曼商学院毕业生，他为每个报道主题带来细腻解读、深度知识和独特视角。工作之余，他周游世界，以美食爱好者身份探索隐秘的甜品店与餐厅。 在Google上关注Wccftech（https://profile.google.com/cp/Cg0vZy8xMWM3NDB2MmIyGgA）获取更多新闻资讯。