DeepSeek V4 Flash вивів моделі з відкритими вагами понад 60% трафіку Vercel AI Gateway

На ринку AI-інфраструктури дедалі чіткіше проявляється компроміс між можливостями моделей і вартістю їх використання. У вівторок, 25 серпня 2026 року, моделі з відкритими вагами забезпечили 54% обсягу токенів, оброблених через Vercel AI Gateway, тоді як на пропрієтарні, або закриті, моделі припало 46%. У суботу перед цим їхня частка сягнула рекордних 62%, залишивши закритим моделям 38%.4

Безпосереднім каталізатором став DeepSeek V4 Flash. Після оновлення ваг модель покращила результати в програмуванні, роботі з інструментами та агентних сценаріях, не перетворившись при цьому на дорогий преміальний продукт.19

Як змінилася частка токенів

Період у серпні	Моделі з відкритими вагами	Пропрієтарні моделі
Субота перед 25 серпня	62%	38%
Вівторок, 25 серпня	54%	46%

У вівторок відкриті моделі випереджали закриті на 8 відсоткових пунктів, а під час попереднього рекорду — на 24 пункти. Йдеться саме про кількість токенів, оброблених через шлюз. Ці показники не можна автоматично трактувати як частку доходу, прибутку чи кількість компаній, що використовують кожен тип моделей.

Чому DeepSeek V4 Flash став переломним чинником

Vercel повідомила, що на AI Gateway DeepSeek V4 Flash за замовчуванням почав працювати на оновлених вагах. Його результат у тесті Terminal-Bench зріс із 56,9 у квітневій версії до 82,7 — на 25,8 пункта.19 Для користувачів це не вимагало зміни ідентифікатора моделі чи коду застосунку: нові ваги підхоплювалися автоматично.19

Тож привабливість моделі не зводилася лише до низької ціни. Покращені агентні можливості зробили її придатнішою для великих обсягів кодування та викликів інструментів, а позиціонування в ефективнішому ціновому сегменті дало розробникам змогу контролювати витрати на інференс — обробку запитів моделлю. За описом Vercel, V4 Flash підтримує міркування, роботу з інструментами та неявне кешування, а його контекстне вікно становить 1 мільйон токенів.27

Ціну також можна вважати важливою частиною цієї стратегії. Reuters повідомляло, що DeepSeek V4 Pro запустили приблизно за ціною, у 9 разів вищою за V4 Flash для вхідних токенів і в 14 разів вищою для вихідних. Це добре підкреслює різницю між ефективною моделлю компанії та її преміальною пропозицією.17 Незалежні порівняння також демонструють значну цінову перевагу V4 Flash, хоча результати бенчмарків залежать від конкретного тесту та конфігурації.25

Чому частка закритих моделей скоротилася

Доступні публікації пов’язують зменшення обсягу пропрієтарних моделей зі слабшим бізнес-попитом на дорожчу Fable 5 від Anthropic.4 Це пояснення виглядає логічним для завдань, де розробникам важливіші пропускна здатність і економіка одного запиту, ніж максимальні можливості моделі. Водночас оприлюднені дані шлюзу не доводять, що саме ця причина пояснює кожен запит або поведінку кожного клієнта.

За описом продукту Vercel, Fable 5 і надалі орієнтована на тривалі, неоднозначні та багатокрокові завдання.3 Отже, серпнева зміна трафіку радше свідчить не про універсальну перемогу відкритих моделей, а про точніше маршрутизування: дешевшу модель використовують для великих обсягів відповідної роботи, а дорожчі закриті моделі залишають для завдань, які виправдовують вищу ціну.

Більше токенів — не означає більші витрати

Ключове застереження полягає в різниці між використанням і виручкою. У попередньому звіті Vercel моделі з відкритими вагами досягли 29% обсягу токенів шлюзу, але на них припало менш як 4% витрат.44 Причина проста: кількість токенів не враховує ціну кожного вхідного та вихідного токена.

Тому серпневий перетин показників означає, що відкриті моделі обробляли більшу частину роботи в межах шлюзу, але не обов’язково приносили постачальникам більше грошей. Пропрієтарні моделі можуть зберігати непропорційно велику частку витрат, навіть якщо дешевші відкриті моделі генерують більше токенів.

Що це означає для розробників

Дані Vercel вказують на більш продуману стратегію розподілу запитів між моделями:

• Для масштабних завдань варто використовувати ефективні моделі. Високооб’ємна генерація, допомога з кодом і регулярні виклики інструментів особливо чутливі до вартості токенів.
• Оновлення ваг потребують повторного тестування. Апдейт DeepSeek V4 Flash змінив профіль продуктивності без необхідності змінювати ідентифікатор моделі на рівні застосунку.19
• Якість потрібно оцінювати окремо від економіки. Покращення в одному бенчмарку не доводить, що модель найкраща для будь-якого виробничого сценарію. Важливими залишаються точність у реальних задачах, надійність, затримка, приватність і доступність постачальника.
• Варто стежити і за витратами, і за токенами. Лідер за обсягом токенів не обов’язково є лідером за витратами чи цінністю для бізнесу.

Ширший висновок із серпневих показників Vercel такий: моделі з відкритими вагами можуть вигравати виробничий обсяг, якщо поєднують достатні можливості з істотно нижчою ціною. DeepSeek V4 Flash став найпомітнішим прикладом, але загальна тенденція полягає не в миттєвій заміні всіх закритих моделей, а в підборі найдешевшої моделі, яка достатньо надійно виконує конкретне завдання.