大模型测评：告别价格战，迎接价值通胀时代精选

大模型赛道的定价策略正在发生根本性转变，“涨价”成为当前最显著的市场信号。

进入2026年，行业逻辑已然重塑。主流厂商不再通过隐性的优惠收缩进行试探，而是转向公开、直接的定价上调。从头部企业到创新公司，价格策略的集体调整已成趋势。以智谱为例，其在三个月内连续两次提价，行动最为迅速。

一个具有里程碑意义的现象是，国产大模型在核心业务场景的定价，首次与海外顶尖厂商达到了同一层级。

这引发了一个核心议题：本轮价格调整是周期性的市场波动，还是标志着行业长期价值回归的开端？那个依靠“降价”抢夺市场份额的时代是否已经终结？未来的竞争范式，是否会全面转向以“价值创造”为核心的新叙事？

不愿贱卖成为行业的共识

在过去相当长的时间里，“降价”才是市场竞争的主旋律。

回顾当时的市场口号：“全线降价”、“特定产品免费”、“百万Token仅需一分钱”、“价格低于行业90%”、“免费、全面免费、永久免费”……价格竞争一度白热化。

这一系列策略背后的商业逻辑非常明确：以短期利润换取长期生态优势。

其核心在于，只有将Token的使用成本降至足够低的水平，不断降低技术应用门槛，AI才能真正实现普惠，从而在B端赋能产业升级，在C端成为普及型工具。

Token成为大模型的重中之重

本质上，只有共同将市场规模做大，整个行业才能分享规模效应带来的红利，获得持续发展的动力。阿里云资深专家朱迅垚曾明确表示：“阿里云推动大模型降价，旨在降低开发者和中小企业的使用成本，加速AI应用生态的成熟与爆发。”

百度智能云的忻舟也持有相似观点：“大模型市场仍处于价值认知的培育阶段。企业需要先切实理解其能带来的业务价值，才会愿意将其部署到更复杂、更核心的业务流程中。”

然而，需要指出的是，当时的“降价”并非无序的价格血拼，往往伴随着商业模式的迭代与创新。

一个典型案例是2025年6月发布的豆包大模型1.6。其定价模式打破了行业惯例：深度思考与多模态能力不再额外计费，同时创新性地根据输入长度（0—32K、32K—128K、128K—256K）进行分区定价。这种设计在特定高负载场景下，反而能提供更具竞争力的综合性价比。

分区定价打破常规

然而，这种“只降不升”的行业惯例在2026年被彻底打破。

新年伊始，包括GLM、Seedance、HY2.0 Instruct在内的多个主流模型均不同程度地上调了价格。尤为值得注意的是，GLM-5.1在代码生成场景的缓存命中Token定价，已接近Anthropic的Claude Sonnet。这是国产大模型首次在关键能力指标上，实现与海外顶级产品的“价格对标”。

市场信号已经非常清晰：行业共识正在凝聚——大模型的价值不应被“贱卖”。

MiMo大模型负责人罗福莉的观点具有代表性：“建议大型语言模型公司在没有明确代码方案定价策略、未能有效管控成本之前，避免盲目卷入价格战。以极低价格出售Token并完全开放第三方调用，表面上看对用户极具吸引力，但这可能是一个商业陷阱——正是Anthropic不久前艰难摆脱的那种困境。”

核心结论是：价值竞争远比价格竞争更为重要。

Token的单次调用价格低，并不等同于模型的实际效能高。如果模型能力不足，完成相同任务可能需要消耗更多Token，导致总体拥有成本（TCO）不降反升，最终造成用户与厂商的“双输”局面。

因此，回归价值博弈，已成为整个行业必须面对的核心课题。

竞争焦点出现了转向

大模型竞争从“价格战”转向“价值战”，主要由三个关键驱动因素促成。

首先，是底层供需关系的结构性变化。

智能体（Agent）时代的来临，彻底重构了价值评估体系。任务思考与执行链条被极大拉长，Token消耗量从过去的十万量级，向百万乃至千万量级跃迁，实现了百倍级的增长。这反而成为大模型提升客户粘性与商业价值的关键杠杆。

其机理在于，传统的一问一答模式，Token消耗呈线性增长；而智能体模式能够进行长链条规划、执行复杂多步任务、循环调用工具，其Token消耗是指数级增长。

智谱的运营数据提供了有力佐证。2026年第一季度，其大模型API调用价格上调了83%，但同期Token消耗量却激增了400%。提价并未抑制需求，反而出现了供不应求的局面。

智谱CEO张鹏对此的总结极为精炼：“AGI时代的商业价值可以简化为一个公式：智能上界 × Token消耗规模。智能上界决定定价能力，Token消耗规模决定价值体量。未来的价值衡量标准，将不再是信息占有量，而在于能否作为‘Token架构师’，在既定预算内设计与驱动复杂的智能体系统。”

正因如此，行业竞争焦点已经转移。厂商不再单纯比拼参数规模或基准测试分数，而是转向比拼实际场景的应用效果与生态构建能力。性价比不再是唯一标尺，“价值创造能力”站到了舞台中央。

例如，混元3D世界模型2.0，能够理解文本、图像、视频等多模态输入，自动生成复杂的3D场景，并直接对接游戏开发、AI动漫制作等实际生产流程。

一句话生成3D世界

再如，GLM-5.1能够在单次任务中持续独立工作超过8小时，是目前唯一具备此能力的开源模型，为需要长周期运行的自动化任务提供了可行性。

其次，是产业链成本压力需要合理传导。

大模型的部署与运行高度依赖云计算基础设施，而云基础设施的成本正显著上升，这部分压力必然向上游传导。

以数据中心为例，一方面，存储芯片等核心硬件供应紧张，推高了新建成本；另一方面，作为高能耗产业，在能源价格高企的背景下，其运营成本持续攀升。

显然，提供大模型服务的成本结构远高于传统互联网服务。更重要的是，AI技术迭代速度极快，模型需要持续投入研发以保持竞争力，这进一步推高了总体成本。探索一条健康、可持续的商业化路径，变得空前紧迫。

火山引擎总裁谭待的观点切中要害：“对于企业级市场，任何商业模式都必须建立在可持续的基础上。商品与服务应当盈利，不能长期依赖补贴进行降价竞争。如果降价意味着亏损，那么规模越大，亏损就越严重，这绝非健康的商业逻辑。”

再次，是市场进入“优胜劣汰”的整合阶段。

随着“百模大战”进入深水区，竞争力不足的玩家逐渐退出市场，即便是头部厂商也无法全面铺开，开始聚焦于自身最具优势的核心赛道。

OpenAI的Sora项目，是一个极具警示意义的案例。

作为一度惊艳全球的AI视频生成模型，Sora曾被寄予厚望。然而，由于始终无法在成本与收益之间找到平衡点，最终成为被战略放弃的项目。

Sora寿终正寝

公开数据显示，Sora生成商用级内容的成功率仅为5%～10%，生成一分钟高质量视频的成本高达30-50美元。这导致其用户留存率极低，30天留存率仅1%，60天后几乎归零。简言之，它未能成功转化为真正的生产力工具。

当然，Sora的折戟并不意味着AI视频生成赛道没有未来。相反，中国的Seedance、可灵等模型，不仅在技术层面持续突破，更找到了扎实的商业化应用场景，实现了局部领域的弯道超车。

有行业分析指出：“在Seedance 2.0之前，多数模型单次只能生成约5秒视频，且其中可能包含3秒无效内容。而Seedance 2.0能够直接生成完整的15秒视频，运镜切换流畅自然。”

可灵的表现同样稳健。其财报数据显示，从2025年第一季度到第四季度，营业收入从1.5亿元稳步增长至3.4亿元，虽然增速有所放缓，但整体上升趋势依然明确。

总而言之，大模型行业已经跨越了依靠低价或免费策略进行市场教育的“普惠阶段”，正式进入了追求“价值创造”与“商业健康”的新时期。为了真正释放生产力，竞争将在两个维度同步深化：既要比拼模型本身的高效与强大，也要比拼其与具体业务场景的深度融合与适配能力。

大模型的竞速赛，已经进入了更复杂、也更考验内功的“深水区”。