OpenAI 发布 Ultrafast 模式限量预览，由 Cerebras 晶圆级引擎提供算力，输出速度最高达 750 tokens/秒，较 Standard 模式快 14 倍，官方称不降低模型质量。该模式率先通过 API 开放，瞄准对延迟敏感的企业工作流。横向对比，加速后比 Anthropic Fable 5 快 11 倍，比 Opus 4.8 Fast 模式快 5 倍。
DeepSeek 同日双发：V4 Pro 正式版（1.6T MoE、49B 激活、100 万 Token 上下文、384K 输出，Agent 能力较预览版提升近 5 倍），API 定价约为 GPT-5.6 Sol 的六十分之一；Harness 开发者预览版以 MIT 协议开源，基于 Cordis 插件系统，工具/沙箱/文件系统/编排全可替换，持久化会话支持恢复、分支和回放，直接对标 Claude Code。
距 3.6 仅三周，编程得分 34.4%→43.6%，Terminal-bench 3.0 从 5.4% 跃至 14.9%。API 至年底输入 $0.75/输出 $3.75 每百万 Token，2027 年翻倍。
2.4 万亿总参数、950 亿激活、原生 256K 上下文可扩展至百万。权重在魔搭和 Hugging Face 同步开放，但开源版裁掉视觉能力和百万上下文。
Cerebras 晶圆级引擎支撑 GPT-5.6 Sol 达到 750 tokens/秒，标志着推理层"去英伟达化"从论文走向产品级交付。
DeepSeek V4 Pro 输入 $0.435/百万 Token，谷歌 Flash 促销 $0.75，两者均远低于 GPT-5.6 Terra 的 $2.00 和 Claude Sonnet 5 的 $2.00。
750 tokens/秒确实改变了实时交互体验，但 Cerebras 在这个合作里更像是 OpenAI 的"速度外包商"而非算力伙伴——OpenAI 随时可以把同样的工作负载迁移到自研芯片或其他推理优化方案上。对 Cerebras 而言，能跑旗舰模型是最好的广告，但商业可持续性取决于 OpenAI 是否愿意长期付费，而非自有客户粘性。
Flash 系列三周一发、还自砍半价，说明谷歌在编程和 Agent 赛道面临的压力远超外界想象。3.6 到 3.7 的提升幅度（Terminal-bench 接近三倍）不像是正常迭代节奏，更像是紧急追赶。半价促销到年底再翻倍的定价策略，本质是用短期补贴抢开发者心智——但 2027 年涨价后能不能留住人，才是真正的考验。
当 OpenAI 自己都用第三方芯片跑旗舰模型、谷歌把 Flash 砍到 $0.75，推理本身的溢价正在快速塌缩。未来的利润分布会更极端：底层壁垒在自研芯片和晶圆级硬件（英伟达、Cerebras、谷歌 TPU），上层壁垒在数据飞轮和 Agent 工作流（Anthropic 的企业客户、OpenAI 的消费端入口），中间纯粹提供推理 API 的厂商空间会被持续挤压。
OpenAI Ultrafast 目前仅 API 限量预览，且需要企业级访问，大陆开发者短期难以直接使用；Gemini 3.7 Flash 半价促销对使用 Google Cloud 的国内出海团队是实质利好。但更关键的信号是：海外巨头主动把价格和速度拉到这个水平，会进一步压缩国内"套壳 API"厂商的生存空间——靠转发 GPT/Claude API 赚差价的模式，在 $0.75 的 Flash 和 $0.435 的 DeepSeek 之间已经没有缝隙。
V4 Pro 六十分之一的定价固然抢眼，但模型价格战已经打了一年多，边际效应在递减。真正有战略意义的是 Harness 以 MIT 协议开源——这意味着任何企业都可以基于它搭建自己的 Claude Code/Cursor 竞品，且无需开源衍生作品。DeepSeek 在用"免费框架+低价模型"的组合，锁定开发者的 Agent 工作流标准，这比单纯卖 API 有更深的生态野心。
万亿级旗舰首次开源权重确实是里程碑，但开源版裁掉视觉和百万上下文这两个最有企业价值的能力，说明阿里并不打算把 Max 级的完整能力免费送出。自定义许可加商业规模触发条款，也意味着大企业用起来仍然要谈商务。这是"开源换生态、闭源保收入"的经典平衡术，和 Meta 当年 Llama 的策略如出一辙，但商业条款更激进。
Qwen3.8-2.4T 首次测试用了 72 张 GPU，这个数字意味着绝大多数中小企业和创业公司根本无法自行部署。开源权重的象征意义大于实际可用性——真正能跑起来的是云厂商和大型企业。这反而强化了阿里云作为"首选托管方"的地位：权重开源了，但你大概率还是要在阿里云上调用。这与 DeepSeek Harness 的 MIT 低门槛形成鲜明对比，两条路线代表了中国 AI 开源的两种思路。
8 月 13 日这一天的四组发布，表面是模型和价格的竞争，底层是两种产业路线的对撞：美国走"闭源旗舰+推理加速+API 商品化"（OpenAI、谷歌），中国走"低价模型+开源框架+生态锁定"（DeepSeek、阿里）。前者在单模型能力和基础设施上仍有优势，后者在开发者渗透和成本控制上更激进。对大陆开发者而言，真正的机会在于：当海外模型越来越贵、越来越受限时，国产开源框架+低价模型的组合正在成为可落地的替代方案。