忏悔录
中国台湾女星泼油损毁日本国宝被捕 低调删除IG文章_我的网站
一 | 《科创板日报》获悉，DeepSeek API开放平台将于2026年8月23日（周日）00:00起，优化峰谷计费规则。调整后，周末（周六及周日）全天将不再区分峰谷时段，统一按低谷时段价格计费。 一名39岁台湾蔡姓女主持人，因今年4月在日本奈良药师寺向国宝文物泼油致污损，于8月22日入境日本时被警方逮捕。经网友比对核实，涉案女子身份疑似台湾艺人五熊（本名蔡宜臻），其离奇作案动机引发巨大舆论争议。新规则生效前产生的费用，仍按原计费标准结算。据NHK、《朝日新闻》等日媒报道，本案发生于今年4月6日，事发地为日本知名古迹奈良药师寺。涉事的“佛足石”是拥有千年历史的日本国宝，承载重要宗教与历史价值，受日本《文化财保护法》严格保护。 当前，DeepSeek V4 Pro正式版已经更新至API，调用模型名不变。据悉，该女子当日刻意向佛足石泼洒液体，造成文物表面残留污渍、形成不可逆污损。
二 | 新版本大幅增强了Agent能力，支持Responses API和Codex接入。DeepSeek V4 Pro正式版基准测试显示，其在终端Agent测试Terminal Bench的得分为87.9分，逼近Fable 5的88.0分。在AI安全智能体评测基准CyberGym、以及在高难度的智能体评测基准AutomationBench上，表现甚至反超Fable 5。案发后她随即离境返回台湾，日本警方经数月勘查、调阅监控锁定其身份，并于8月22日其再度入境关西机场时将其逮捕，目前其因涉嫌违反《文化财保护法》被移送司法侦办。 随着DeepSeek V4全系列模型正式版上线，DeepSeek对API价格进行大幅涨价。
三 | 警方检测证实，涉案液体为化妆品常用原料无色甘油，无强腐蚀性，但仍对国宝文物造成外观及价值损伤。
四 | 此前，DeepSeek发布API调价公告，采用峰谷定价，高峰时段是低谷时段价格的两倍，使得deepseek-v4-pro高峰时段百万tokens输出，最高价格达27元。
五 | 高峰时段为北京时间9:00-12:00、14:00-18:00（其余为低谷时段）。
六 | 面对审讯，该女子给出离奇动机，称自己有特殊祈福习惯，会向“令自己感动的事物泼油祈祷”，此次泼油行为正是因被佛足石触动所致。
七 | 案件曝光后，网友迅速比对信息确认，涉案女子的年龄、身份、行程，均与台湾艺人五熊（蔡宜臻）完全吻合。 DeepSeek官方把调价归因于“更合理地配置资源、提升服务稳定性”，新价格已于北京时间2026年8月17日0时开始生效。 从行业来看，DeepSeek的涨价并非孤例。五熊曾参演多部《终极》系列热门剧集，同时身兼主持人，今年4月恰好身处奈良，与案发时空完全匹配。
八 | 事件发酵后，大量网友涌入五熊社交账号留言痛批，指责其行为荒唐、损害公众形象。疑似不堪舆论压力，当事人悄悄删除账号最新贴文，但此举未能平息争议，网友转而在其过往动态留言声讨，事件热度持续走高。
九 | 今年以来，阿里云、腾讯云、百度智能云、智谱AI等国内头部厂商已集体调价。腾讯云连续两次宣布涨价；智谱AI更是在年内进行了三次API价格上调。
根据摩根士丹利此前发布的研报《告别价格战，打响智力战》（Intelligence War Over Price War）显示，其统计字节跳动、阿里巴巴、百度、腾讯、MiniMax、智谱、月之暗面和DeepSeek等厂商官方报价后发现，2026年第二季度，中国大模型平均API输入价格已经升至每百万Token4.9元，输出价格升至21.9元，相比2025年第一季度的3.3元和12.2元，分别上涨约48%和80%。截至目前，五熊本人及其经纪公司均未发布任何声明，未回应案件相关争议。 开源证券认为，“涨价”展示了大模型厂商从“以低价换市场”向“以价值定价”的战略转向，Token定价逻辑转向价值回归。Token通胀并非短期脉冲，而是具有持续性和结构性的产业趋势。一方面，大模型厂商从价格战集体转向价值定价，DeepSeek、智谱、阿里、腾讯等头部厂商同步涨价，行业共识正在形成。
十 | Agent普及驱动Token消耗乘数式增长的趋势不可逆，多Agent协同带来的网络效应将进一步放大Token需求。 中银证券表示，腾讯等国产CSP厂商资本开支上调与以DeepSeek为代表的大模型涨价，正成为持续拉动国产算力需求的两大核心引擎。其中，DeepSeek-V4-Pro上调价格的产业信号意义较强。
十一 | 一方面，大模型推理成本伴随参数规模、上下文长度和用户调用量提升而增加，价格调整有助于改善模型厂商的单位算力回报与商业化能力；另一方面，模型能力提升及付费模式逐步成熟，将推动大模型行业从“低价获客”转向“价值定价”，改善AI服务的商业闭环。 该机构认为，模型调用价格上升并不意味着算力需求减弱，反而验证了高性能模型供需紧张及优质算力的稀缺性。随着推理需求由互联网应用向办公、金融、工业、政务等场景扩散，算力需求将从训练侧集中投入转向“训练与推理并重”，从而带动服务器、交换机、光互连、PCB、高速连接器、电源及液冷等基础设施持续扩容。（文章来源：财联社）。
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