毒圈缩圈：AI大模型的“斩杀线”还在上移

（本文作者为 云涌AI，钛媒体经授权发布）文 | 云涌AI ，作者 | 黄云皓2026年7月31日，DeepSeek发布V4 Flash 0731。新版在Artificial Analysis的Intelligence Index上得50分，比上一版V4 Flash高出10分。基于Intelligence Index v4.1评测数据，将各家模型放入一张散点图，纵轴是Intelligence Index得分，越往上能力越强；横轴是每任务成本，越往右成本越高。V4 Flash 0731落在左上，以它为起点向右下划出一片区域，区域内的模型成本更高、能力更弱。Artificial Analysis Intelligence Index v4.1，DeepSeek V4 Flash 0731“斩杀线”来源：Panda@Cerul.ai，XArtificial Analysis Intelligence Index v4.1，网友制作的DeepSeek V4 Pro预测“斩杀线”版本来源：Jen Zhu，X中文AI圈把这片区域称作“斩杀线”，血量低于这条线的模型，一击即死。英文一侧叫Kill Zone（斩杀区）。而对斩杀线附近的模型来说，毒圈正在不断缩小。两个词都出自电子游戏，同时在中英文AI圈流行，正是大模型行业竞争转向、烈度升级的信号。一. Agent定义“斩杀线”从对话到任务Agent改变了模型的使用方式，从一次对话变成一项任务。为了完成任务，模型需要连续执行多个步骤、调用外部工具、在出错后重试，交付的是一项任务的结果。因此，单次回答的准确性已不能反映出模型交付任务结果的能力，而按token计价的测试也无法准确体现一项任务的支出。2026年5月，美国国家标准与技术研究院下属的CAISI公布DeepSeek V4 Pro评估，将其与GPT-5.4 mini在7个基准上逐项对比，实际支出从便宜53%到贵41%。同一对模型，换一组任务，成本高低便可颠倒。成本随任务而定，评测口径也随之聚焦到“任务”上。GPT-5.4 mini和DeepSeek V4 Pro在不同基准测试上的端到端成本，仅统计两个模型均能正确解决的任务 来源：CAISIIntelligence Index v4.1的两个坐标轴，都以“任务”为评测基准。纵轴的Intelligence Index能力指数，衡量的是完成任务的能力，由9个评测加权构成，其中Agents（智能体）占比34%，Coding（编程）占比24%，Scientific Reasoning（科学推理）占比24%，General（通用）占比18%。Artificial Analysis在方法论页面上明确了评测方向：the weighting emphasizes agentic tasks权重向智能体任务倾斜横轴的每任务成本，取模型跑完整套Intelligence Index的总成本，除以各项评测的任务总数。这笔总成本按input（输入）、cache hit（缓存命中）、cache write（缓存写入）、reasoning（推理）、answer（回答）五类token分别计价，再按各评测在指数中的权重加权。按这一口径，Claude Opus 4.8 (max)能力得分为56分，每任务成本1.78美元；DeepSeek V4 Pro (max)得44分，0.04美元。V4 Flash 0731能力得分为50分，高出DeepSeek V4 Pro (max)六分。能力与V4 Flash 0731最接近的是GPT-5.6 Luna (max)，得分为51分，高出一分。GPT-5.6 Luna (max)在7月30日下调价格80%，降价之后，V4 Flash 0731的每任务成本仍低约60%。能力最接近的对手降价八成之后，每任务成本仍然更高，凸显了V4 Flash 0731现阶段的性价比优势。散点图中左上方完全空白。放大器Agent的应用放大了模型之间的成本差距。一次单轮问答消耗数百至数千tokens，一项Agent任务的tokens消耗量高出数个数量级。模型之间的单价差距不变，最终支出却随消耗量增加而同步扩大。Bai Longju等人在2026年4月的论文《How Do AI Agents Spend Your Money?》（AI智能体如何花掉你的钱）中，分析了八个前沿模型在SWE-bench Verified上的执行轨迹，统计发现Agent编码任务的tokens消耗为代码问答与代码推理的一千倍。按官方定价，Claude Opus 4.8的输出tokens为每百万25美元，DeepSeek V4 Flash为0.28美元。一次消耗数千tokens的问答，两者的支出差额以美分计。在一项Intelligence Index任务上，Artificial Analysis给出的每任务成本是Claude Opus 4.8 (max) 1.78美元、V4 Flash 0731约0.09美元（推算），支出差额接近1.7美元。模型之间的单价差距没有变化，支出差额由美分级变成美元级。同时，Agent任务中所消耗的tokens还在快速增长。Artificial Analysis在2026年6月30日的文章《Claude Sonnet 5 Agentic cost》（Claude Sonnet 5的智能体成本）中指出，Sonnet 5的每任务成本为2.29美元，较上一代翻倍，输入输出价格未变，增量全部来自tokens用量增加而非单价上涨。Sonnet 5在Intelligence Index任务上的max档输出tokens较前代高出约40%；在AA-Briefcase和GDPval-AA两项知识工作评测中，智能体轮次约为前代的三倍。消耗量继续上升，在模型上的最终支出也将持续增加。Agent的应用也放大了模型之间的能力差距，这主要源自Agent任务的步骤数快速增加。单轮问答里，能力差异表现为一次回答的准确率差异。Agent任务由多步骤串联，任一步骤出错，整体即告失败，成功率约等于各步成功率的连乘。一次回答的准确率为95%与90%，相差五个百分点。二十步之后，成功率分别为36%与12%，前者接近后者的三倍。此外，Agent常设的重试机制进一步放大了两侧差距。失败发生在长任务中途，重跑需重新支付tokens开销，能力不足将直接转化为额外支出。Agent对模型能力和成本差距的放大效应，直接导致模型分化。性价比落在斩杀线以内的模型，将快速失去市场地位和商业潜力。模型只是一个部件Agent给模型的评测带来了更多的变数。7月，Reddit的r/LocalLLaMA上发表的一篇独立评测，测试者将DeepSeek V4 Flash分别接入Pi、OpenCode、Claude Code、Nanocoder四个Agent，执行同一批真实bug修复任务，并用同一套评分标准。四个框架的能力得分落在同一个重叠区间，但消耗的tokens和时间相差四倍。单次运行的实际耗时（上）与输出tokens数（下）来源：nqawhc.github.io为了有效对比模型的任务执行能力和成本，Artificial Analysis自建并开源了harness Stirrup，这是一个统一的Agent测试框架，E2B沙箱、六个固定工具、250轮上限。所有模型的Intelligence Index跑分都在这个框架里完成。V4 Flash 0731在Terminal-Bench 2.1这项Agent评测上有两个得分。Artificial Analysis使用Stirrup测得79%，DeepSeek在2026年7月31日更新日志中公布的是82.7%，后者用的是自家DeepSeek Harness的极简模式。Agent已成为大模型的主流使用场景，单纯的模型能力分数往往不能说明全部问题，真正的能力只存在于系统层级。二. 毒圈缩圈没有二等奖斩杀线意味着斩杀彻底且迅速。一旦落入斩杀范围，模型在市场中往往直接失去竞争力。大模型的切换成本极低。我在《再谈OpenAI：8000亿的估值，建不起的壁垒》中曾分析过：与苹果等拥有网络效应的业务不同，AI大模型的业务架构完全不同——API调用标准化，操作协议（如MCP）开放，开发者可以多渠道并行触达用户，用户也不知道更不在乎底层模型是谁。开发者可以快速且低成本自由切换模型。同时，基础模型层的进步已明显放缓，同质化竞争加剧。同一能力档位的模型之间，只要工程配套完备，切换不会带来交付质量的明显下降。市场份额不随性价比差距线性分配，而是向性价比优者快速聚集。性价比处于劣势的模型，将快速失去商业潜力。“斩杀线”之内没有二等奖，所有模型厂商都必须勇夺第一。不是飞轮，是跑步机即便跟上了，也停不下来。目前，由于模型优化迭代和硬件升级，tokens成本处于快速下降通道。但降下来的成本在激烈的价格竞争中无法转化为利润。2026年7月30日，OpenAI在GPT-5.6的页面上追加更新，将GPT-5.6 Luna的价格下调80%，GPT-5.6 Terra下调20%。次日，DeepSeek发布V4 Flash 0731。只要有一家把降本传导为降价，在“毒圈”不断缩小的威胁下，其余厂商不跟进就得交出市场份额。通过性价比获得的优势可以维持，但难以形成壁垒。我在《再谈OpenAI：8000亿的估