DeepSeek 要用蜜雪冰城的打法，做中国版 Claude Code

📌 一句话摘要

DeepSeek 通过 V4-Pro 模型 API 永久降价，以低价策略吸引开发者，并计划构建类似 Claude Code 的 AI 编程 Agent 工具，意图重塑 AI 编程市场格局。

📝 详细摘要

本文分析了 DeepSeek 近期对 V4-Pro 模型 API 的永久降价策略，并将其比作「蜜雪冰城」式的性价比打法。文章梳理了从发布预览版到最终永久降价的完整时间线，指出降价的核心是降低开发者使用门槛，尤其是针对代码生成、长上下文和 Agent 任务等高 Token 消耗场景。文章进一步探讨了降价对 AI 编程工具订阅模式、API 中转站以及开发者入口的深远影响。作者认为，DeepSeek 的真正目标并非仅与国内模型厂商竞争，而是通过构建低成本、高效率的模型生态，为推出类似 Claude Code 的「中国版」编码 Agent 铺路。文章引用 DeepSeek 近期的招聘动向（如构建 Code Harness）和关键人物（如崔添翼）的加入，论证了其向 Agent 领域进军的决心。最终，文章指出，低价策略将吸引开发者，而 Agent 工具将锁定开发者工作流，形成正向循环，从而在 AI 编程市场占据主导地位。

💡 主要观点

- DeepSeek 对 V4-Pro 模型 API 实施永久降价，大幅降低开发者使用成本。 通过将临时折扣转为永久价格，DeepSeek 将输入和输出 Token 价格降至原价的四分之一，尤其降低了缓存命中价格，使得长上下文和 Agent 任务等高消耗场景对个人开发者和小团队更具吸引力。

降价策略旨在推动 AI 编程工具市场格局变化，为推出类似 Claude Code 的 Agent 产品铺路。 低价 API 将吸引大量开发者，但 DeepSeek 的最终目标是构建一个能持续执行任务的工程系统（Code Harness），将模型能力与真实开发环境结合，从而掌握开发者入口。

DeepSeek 的长期战略是通过技术优化降低成本，构建更广泛的 AI 硬件生态。 其模型架构和推理工程优化（如 MoE、KV Cache 压缩）不仅降低了推理成本，也降低了对高端硬件的依赖，旨在推动国产存储、GPU 等硬件进入大模型体系，形成更分散、更便宜的 AI 生态。

💬 文章金句

- DeepSeek 之于大模型，就像蜜雪冰城之于奶茶。你不必纠结性价比，因为它的本事你挑不出毛病，你的钱包它也从不为难。

梁文锋就提到，DeepSeek 只是按照自己的节奏做事，核算成本后定价，原则是不贴钱，也不赚取暴利。
Model + Harness = Agent，在 Agent 产品中，模型负责理解和生成，Harness 负责把模型能力带入真实工程环境，相当于模型外面那套「执行系统」。
降价只是推下山的第一把力，往后它会自己越滚越沉，谁也拦不住。

📊 文章信息

AI 初评：86

来源：爱范儿

作者：莫崇宇

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：14 分钟

字数：3318

标签： DeepSeek, API 降价, AI 编程, Claude Code, Agent

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DeepSeek 要用蜜雪冰城的打法，做中国版 Claude Code

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