DeepSeek V4 Flash 推動開放權重模型佔 Vercel AI Gateway 流量逾六成

Vercel AI Gateway 的流量變化，正凸顯生成式 AI 市場一個愈來愈重要的取捨：開發者未必會為每一項工作選擇能力最強、價格最高的模型，而是傾向按工作需求，在成本與效能之間分流。

2026 年 8 月 25 日，開放權重模型佔 Vercel AI Gateway 代幣流量的 54%，高於專有模型的 46%。此前一個星期六，開放權重模型的比例更曾達到 62%，專有模型則為 38%，創下報告所稱的紀錄。4

代幣流量已經反超

8 月的觀察時間	開放權重模型	專有模型
此前一個星期六	62%	38%
8 月 25 日（星期二）	54%	46%

換句話說，開放權重模型在 8 月 25 日領先 8 個百分點；在更早的紀錄高位，領先幅度則達 24 個百分點。

不過，這裡比較的是經由 Gateway 處理的代幣數量，而不是營收、利潤，或採用各類模型的企業數目。代幣流量增加，只代表這些模型處理了更多工作量，不能直接推論它們帶來更多收入。

DeepSeek V4 Flash 為何成為催化劑？

Vercel 表示，DeepSeek V4 Flash 已在 AI Gateway 預設使用更新後的權重。在 Terminal-Bench 測試中，模型分數由 4 月預覽版的 56.9 提升至 82.7，增加 25.8 個百分點。19

更關鍵的是，現有使用者不需要更改模型 ID 或應用程式程式碼，便能自動取得新版權重。19 這降低了重新測試、修改及部署的門檻，對大量運行中的編程助手、工具呼叫和 AI 代理工作流程尤其重要。

因此，DeepSeek V4 Flash 的吸引力並非只有「便宜」。更新後的版本在程式編寫、工具使用和代理式工作流程方面更具競爭力；另一方面，它仍屬效率導向的產品定位，讓開發者可以在大量推理工作中控制每個代幣的成本。Vercel列出的功能包括推理、工具使用及隱式快取，並支援 100 萬個代幣的上下文視窗。27

價格差距亦進一步強化了這種定位。路透社報道，DeepSeek V4 Pro 上市時的輸入價格約為 V4 Flash 的 9 倍，輸出價格約為 14 倍，反映兩者分別面向效率型與高階旗艦型需求。17 獨立比較同樣顯示 V4 Flash 具有顯著價格優勢，但不同測試和設定下的基準結果並不完全一致。25

專有模型為何失去代幣比例？

現有報道將專有模型流量下滑，與企業對 Anthropic 高價 Fable 5 的需求轉弱連繫起來。4 對重視吞吐量和單位經濟效益、而非追求最高模型能力的工作而言，這個解釋具一定合理性；但目前的 Gateway 數據不足以證明所有客戶或每一項請求都由同一原因造成。

按照 Vercel 的產品描述，Fable 5 仍然針對長時間、模糊且需要多步驟處理的任務，能夠端到端執行一些以往需要人類頻繁介入的工作。3 因此，8 月的流量轉變與其說是開放模型全面勝出，不如說是模型路由策略變得更精細：大量而適合的工作交給成本較低的模型；只有在任務價值足以抵銷高昂價格時，才使用高階專有模型。

流量領先，不代表支出領先

解讀這批數據時，最重要的界線是「使用量」與「收入」並不相同。Vercel 早前的報告顯示，開放權重模型曾佔 Gateway 代幣流量的 29%，但支出比例低於 4%。44

原因在於，不同模型的輸入和輸出代幣價格可能相差甚遠。因此，即使開放權重模型處理了更多代幣，專有模型仍可能在總支出中佔有不成比例的份額。

這也意味著，8 月的交叉點主要反映開放權重模型承載了更多 Gateway 工作量，而不是它們已經帶來更多平台收入，或在所有商業指標上超越專有模型。

對開發者的實際啟示

這波流量變化，指向更有意識的模型分流策略：

• 以效率型模型處理規模化工作： 大量內容生成、程式編寫協助，以及例行工具呼叫，通常對每個代幣的成本較敏感。
• 模型權重更新後重新測試： DeepSeek V4 Flash 在不要求應用程式更換模型 ID 的情況下提升了效能，但生產環境仍應重新驗證實際表現。19
• 把品質與成本分開評估： 基準測試分數上升，不代表模型適合所有工作；準確度、可靠性、延遲、私隱及供應商可用性仍需逐項檢查。
• 同時追蹤代幣與支出： 代幣流量最高的模型，不一定是支出最高或價值最高的模型。

Vercel 8 月的數據所呈現的更大趨勢是：當開放權重模型能以大幅較低的成本，提供足以應付生產環境的能力時，它們就可能在工作量上取得優勢。DeepSeek V4 Flash 是目前最鮮明的例子，但這並不代表專有模型會一夜之間被取代。更可能出現的局面，是開發者把每項工作交給「能可靠完成、而成本最低」的模型。