DeepSeek V4-Flash оказался дешевым до неприличия После выхода DeepSeek V4-Flash…

DeepSeek V4-Flash оказался дешевым до неприличия
После выхода DeepSeek V4-Flash был логичный скепсис: да, токены дешёвые, но модель слишком многословная. На прохождение Intelligence Index она потратила 210 млн выходных токенов при медиане 62 млн. Казалось, такая «любовь поговорить» легко съест всю экономию.
Не съела.
Artificial Analysis посчитала не цену токена в вакууме, а среднюю стоимость решения одной задачи с учётом реально потраченных токенов. В индекс вошли 9 проверок: научные вопросы, программирование, работа в терминале, многошаговые профессиональные задачи и другие сценарии.
Результат по цене и качеству получился такой:
— DeepSeek V4-Flash: 50 баллов, $0,03 за задачу
— Kimi K3: 57 баллов, $0,86
— GPT-5.6 Sol: 59 баллов, $1,86
— Claude Fable 5: 60 баллов, $3,15
Важно: 50 баллов в Intelligence Index не означает, что модель решила ровно половину заданий. Оценка взвешенная: агентные задачи дают 34%, программирование и научные вопросы — по 24%, общие знания и рассуждения — ещё 18%.
Да, DeepSeek отстаёт от верхушки на 9–11 пунктов. Но дальше начинается самая неприятная для конкурентов математика: средняя задача на Claude обходится в 105 раз дороже, на GPT — в 62 раза, на Kimi — почти в 29 раз.
Для сложных задач, где важен каждый процент качества, более сильная модель всё ещё может быть оправдана. Но в поддержке, обработке документов и массовых агентных сценариях V4-Flash позволяет добавить повторную генерацию, проверяющего агента и запасной вызов — и всё равно остаться далеко ниже цены западных флагманов.