Tomasz Tunguz 分析 GPU 收入阶梯：推理业务经济性健康但面临通缩压力

开源与闭源模型差距持续缩小，7月中旬起多款开源大模型密集发布：Moonshot 于7月16日推出 2.8T 参数开源权重模型 Kimi K3，阿里于7月19日预览 2.4T 参数的 Qwen 3.8，DeepSeek V4 于7月中旬结束预览。

根据OpenRouter平台数据，自2025年以来，开放模型使用量显著增长。最新数据显示，开放权重模型产生了69.1%的token使用量，闭源模型为30.9%。新模型的发布会吸引开发者测试，推动token使用量达到新的平台期。开放模型市场内部竞争激烈，领导地位频繁更迭，如DeepSeek的早期优势在2025年末至2026年初被MiniMax与Kimi模型取代，随后MiMo、Qwen、腾讯Hy3、阿里巴巴及Arcee等模型的发布再次改变了份额格局。尽管开放模型目前仍只占推理总…

Arena 宣布 DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) 成为 Agent Arena 第一开源模型，总排名第 11，基于超 7.5K 真实会话净提升 +5.1%。其中位任务成本 $0.20，约为 GPT-6.1 Sol 提升幅度的 37%、成本的 27%；Confirmed Success 提升 +11.5%，且无 Tool Hallucination 问题。

DeepSeek 发布 DeepSeek V4.1 Flash 1017，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 45，比 DeepSeek V4.1 Flash 提高 6 分，与 GLM-5.3 并列开源权重模型第二，仅次于 MiMo-V2.6-Pro。

Arena 宣布 DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) 成为 Code Arena: WebDev 榜单第一开源模型，超过 Kimi K3 (Max)，成本低约 10 倍。

Microsoft AI 宣布完成 MAI-Base-2 预训练，这是一个 800 亿激活、2.8T 总参数的 MoE 基础模型，在 held-out 评测中 BPB 低于所测全部开源权重模型，预训练 FLOPs 效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4.2 至 12.3 倍。

ARC Prize 公布 DeepSeek V4.1 Flash 在 ARC-AGI (Verified) 的成绩：ARC-AGI-2 得分 72.9%，每任务成本 $0.13；ARC-AGI-1 得分 94.5%，每任务成本 $0.07。相比 V4 Flash 的最佳成绩，ARC-AGI-1 高 5.5 分，ARC-AGI-2 高 11.5 分，但每任务成本高约 250%。

DeepSeek 本周在 HuggingFace 开源 DeepSeek-V4.1-Flash 权重，模型总参数 552B，prefill 激活 8B、decode 激活 16B，支持 1M token 上下文和文本加图像输入，已上线 Baseten Model APIs。

WorkBuddy 宣布 DeepSeek V4.1-Flash 已在其平台上线，免费试用两周。引用的 DeepSeek 公告称 V4.1-Flash 已登陆 DeepSeek API 并支持原生多模态。

DeepSeek AI 发布多模态 MoE 模型 DeepSeek-V4.1-Flash，552B 主干加 196B Engram 参数，上下文窗口 1M，prefill 激活 8B 参数、decode 激活 16B，全局 KV 缓存降至每 token 890 字节，约为 DeepSeek-V4-Flash 的 1/4、DeepSeek-V1 的 1/437。