原文标题： 失去竞争优势？测试结果显示美国 AI 模型成本比中国开源模型更低 原文连结：https://reurl.cc/be9O23 发布时间： 2026 年 08 月 14 日 15:15 记者署名：Atkinson 原文内容： 根据 《The Information》 引述 AI 搜寻与市场调查公司 AlphaSense 的最新研究指出 ，在部分特定工作执行中，美国 OpenAI 与 Anthropic 的闭源 AI 模型，其实际使用成 本其实比中国的开源模型更便宜，且能提供品质更好的回答。 这项研究於本月初公开，AlphaSense 采用了 245 个关系企业财报、投资人电话会议记录 及证券申报书等金融分析问题，对 9 款 AI 模型的回答品质与成本进行了测试。其结果 显示，一般而言，若单看词元 （Token） 的定价，中国模型确实具有价格优势。 其在每 100 万个输出 Token 的单价上，中国月之暗面 （Moonshot）「Kimi K3」 为 15 美元。Anthropic「Opus 4.8」 来到 25 美元，而 OpenAI「GPT-5.6 Sol」 则是达 到 30 美元。然而，AlphaSense 的实测发现，Kimi K3 虽然 Token 单价较低，但为了产 生回答，它会消耗更多 Token。这导致在处理单一问题时，实际产生的总成本反而高於 GPT-5.6 Sol。 实测数据显示，GPT-5.6 Sol 中位数总成本比 Kimi K3 低 13%，且回答品质评分高 20% 。Opus 4.8 实际总成本仅 Kimi K3 一半，但品质评分领先 13%。北京智谱（Z.ai）「 GLM-5.2」实际成本约为 Kimi K3 两倍，但品质却更低。 AlphaSense 执行长 Jack Coco 指出，那些表面看起来昂贵的模型，因使用 Token 效率 更高，最终花费反而更少。OpenAI 董事会主席 Bret Taylor 7 月底也表达类似观点，指 出顶级模型回答或执行任务时使用 Token 较少，因此比开源模型更具成本效益。 不过，AI 竞争的胜负仍取决於评估方式。AI 模型分析公司 Artificial Analysis 相同 基准对比，便得出 Kimi K3 与 GLM-5.2 成本远低於美国闭源模型的结论。这代表定价竞 争力的最终结论，高度取决於测试的任务类型以及成本的估算方式。 面对这种局势，Jack Coco 建议，最佳的应对方式是混合使用多种模型。AlphaSense 自 身的搜寻服务便采用了这种逻辑。包括透过内部引擎，根据问题的性质，将需要高度规划 与推理的任务分配给高效能模型，而将执行与输出交给低成本模型，达到确保品质同时最 大化降低成本。 心得/评论： 有些人以为中国模型每Token单价低就是比较平价 但实际上,使用中国模型并不必然较省钱,C/P值也未必更好 也是要看问题类型与不同的评估方式 大家在选择平日用AI,乃至於选择要投资哪家AI模型供应商的股票时 也要将这方面的资讯纳入参考 --

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