OPENROUTER WEEKLY RANKING
一周188万亿Token，中国大模型调用量约为美国4倍。榜单首次被国产模型包揽前五，但版本迁移、免费策略和平台口径同样在改变名次。
OpenRouter最新周榜显示，国产大模型已连续26周在平台调用量上超过美国，并在2026年10月19日至25日这一周期首次包揽周榜前五，DeepSeek V4.1-Flash-1017以33.6万亿Token、环比暴涨801%登顶。
据TechWeb报道，第三方AI大模型聚合平台OpenRouter公布的最新周度测算数据显示，全球AI大模型一周总调用量达到188万亿Token。表面看，这是国产模型的一次集体上位；拆开看，前五却由版本切换、免费模式、低价策略和真实应用需求共同推动，不能只用一个“能力全面领先”来解释。
大盘速览：188万亿Token的一周
全球周总调用量为188万亿Token，环比增长14.63%。其中，中国厂商大模型达到93.54万亿Token，环比增长18.14%；美国大模型为22.47万亿Token，环比增长29.44%。
| 市场 | 周调用量 | 环比 | 观察 |
|---|---|---|---|
| 全球 | 188万亿Token | +14.63% | 平台整体需求继续增长 |
| 中国厂商大模型 | 93.54万亿Token | +18.14% | 规模约为美国的4倍 |
| 美国大模型 | 22.47万亿Token | +29.44% | 增速更高，但基数明显更小 |
规模与增速要分开看
美国本周29.44%的环比增速高于中国的18.14%，但中国以93.54万亿Token的体量，规模约为美国的4倍，并已连续26周稳居首位。百分比描述的是速度，Token量描述的是存量位置，两者并不矛盾。
完整榜单：前五国产全包揽
这是该统计周期内首次出现的“前五全包揽”：DeepSeek占据前两席，MiniMax、智谱GLM与腾讯Hy4依次进入第三至第五，没有海外头部产品挤进前五。
| 排名 | 模型 | 周调用量 | 环比 / 榜单表现 |
|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek V4.1-Flash-1017 国产 | 33.6万亿 | +801% |
| 2 | DeepSeek V4.1 Flash（旧版） 国产 | 18万亿 | -45% |
| 3 | MiniMax M3.1 Flash (free) 国产 | 13.7万亿 | 免费模式冲上第三 |
| 4 | 智谱GLM 5.3 Flash 国产 | 13.2万亿 | +8% |
| 5 | 腾讯Hy4 preview 国产 | 8.97万亿 | +19% · 连续第五周留在前五 |
| 6 | Claude Opus 5.5 海外最高 | 8.04万亿 | +35% |
| 7 | 小米MiMo-V2.6-Flash 国产 | — | 跌至第七 |
| 8—10 | 第8—10席（其中包括GPT-6 Luna） | 未披露 | GPT-6 Luna具体名次未披露 |
注：公开素材仅给出第1—7名的具体数据；第8—10席合并列示，未对缺失名次和调用量作推测。
前五并非同一种增长逻辑：前两席是同一厂商的新旧版本，前三是免费模式，第四是稳增，第五则已连续五周留在前五。榜单的含金量不只在“谁更强”，还在于谁能用价格、开源和迭代节奏更快地进入真实调用。
榜首拆解：V4.1-Flash-1017为何暴涨801%
DeepSeek于2026年10月17日官宣V4.1-Flash-1017更新。它以9月10日发布的V4.1 Flash为基础，采用基于自反馈的强化学习训练技术，重点改善推理、编程、自动化及视觉任务表现。更新发布时间紧邻本统计周期，天然具备形成流量峰值的时点条件。
| 官方基准 | 更新前 | V4.1-Flash-1017 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 31.2 | 42.3 |
| ProgramBench | 20.3 | 29.1 |
| Humanity’s Last Exam | 36.8 | 42.6 |
此次升级没有提高价格：输入仍为每百万Token 0.15美元，输出为0.60美元；模型权重以MIT协议开源。在DeepSeek所称的多个测试框架下，新版本达到“性能—费用帕累托最优”。站内文章《DeepSeek V4.1 Flash 1017更新（许愿式编程）》可进一步了解这次迭代的产品侧背景。
登顶不是单项能力的结果
更合理的解释是：基准提升建立产品说服力，不变价格与MIT开源降低试用门槛，Search与Fetch补足联网工具链，再叠加版本发布节奏，把原本分散的需求集中到新入口。行业规律同样明显——登顶者往往依靠价格策略和迭代节奏，而不只是模型能力出现了代差。
版本迁移效应：旧版-45%与新版+801%
旧版DeepSeek V4.1 Flash周调用量为18万亿Token，环比下滑45%；新版V4.1-Flash-1017则达到33.6万亿Token，环比增长801%。两者呈现出非常明显的此消彼长。
这意味着33.6万亿并不能全部解释为凭空出现的新行业需求，其中相当部分来自自家旧版用户迁移。官方网页端、App与API同步切换，进一步把开发者和路由流量推向新版本，OpenRouter承接了显著的版本切换红利。
因此，看这类周榜必须拆开“模型需求”和“路由迁移”：榜单能够证明新版本成为阶段性调用中心，却不能把单周801%的增幅全部归因于模型能力自然提升。
国产梯队：免费、稳增与连续上榜
MiniMax M3.1 Flash：免费模式冲上第三
周调用量13.7万亿Token，排名第三。它证明计费策略会显著影响Token榜：免费入口能快速聚集调用，但流量并不自动等于收入。发布背景可参考站内文章《MiniMax M3.1 Flash正式版官宣》。
智谱GLM 5.3 Flash：稳增型选手
周调用量13.2万亿Token，环比+8%。与榜首的爆发式增长不同，+8%体现的是更平稳的需求延续。相关产品变化可阅读站内文章《智谱GLM-5.3高速版》。
腾讯Hy4 preview：连续第五周留在前五
周调用量8.97万亿Token，环比+19%，并连续第五周留在前五。相较一次版本发布带来的尖峰，这种连续出现更接近稳定使用需求，也是国产梯队完整性的体现。
DeepSeek双版本占据前二，MiniMax以免费模式冲至第三，GLM稳步增长，腾讯Hy4连续上榜——国产模型已经形成不同增长机制的组合。站内关于《Kimi K3.1 Pro发布（开源格局参照）》的梳理，可作为观察国产开源格局的补充，但不能替代本期OpenRouter榜单数据。
海外选手：Claude第六，GPT-6 Luna进入前十
Claude Opus 5.5以8.04万亿Token排名第六，环比+35%，仍是海外模型中的最高位；GPT-6 Luna也出现在前十。两者都证明海外头部模型仍有增长动能，但素材未披露GPT-6 Luna的具体名次与调用量，不能进一步推算。
更直观的差距来自榜首：33.6万亿与8.04万亿已不在一个量级。中国模型在OpenRouter渠道中的流量优势非常突出，但这仍属于特定平台、特定周期的调用结构，而非全球市场的最终实力结算。
冷静看榜：调用量第一不等于技术全面领先
先看清平台口径
OpenRouter本质上是API聚合网关，榜单只统计通过该网关中转的Token量。大量模型还会通过厂商官方API、Azure、Bedrock、谷歌Vertex或私有化部署提供服务，这些调用无法被完整记录。行业测算指出，OpenRouter每周Token调用量仅占全球总量很小比例；平台用户中美国用户占比近半，英语内容占绝对主导。因此，“连续26周超越美国”主要反映平台渠道内中国模型的受欢迎程度与价格竞争力，不宜直接等同于中美AI产业综合实力对比。
性能差距小，成本差距大
据斯坦福大学《2026年AI指数报告》，截至2026年3月，中美顶尖模型之间的差距仅为2.7%，双方已多次交替登顶性能榜单。另一项美国研究机构测算显示，Anthropic头部模型平均每项任务成本约为DeepSeek V4.1 Flash的28倍。叠加MIT开源策略，全球开发者既可以低成本调用，也有机会自主部署。
低门槛正在转化为海外需求
东南亚开发者通过本地语言适配，解决英文模型“水土不服”的问题；欧美DoorDash、爱彼迎、西门子等企业为降低技术成本接入中国模型；非洲越来越多开发者把中国开源模型当作本地创新的“工具箱”。国产大模型的出海优势不只来自能力，也来自价格、可部署性与本地适配空间。
流量不等于收入
榜三MiniMax以免费模式进入前三，已经说明计费策略会直接改变Token指标。Token也不是衡量价值的统一尺度：简单文本生成与复杂编程、多步Agent推理，在成本、稳定性与收益上无法直接比较。流量规模能否进一步转化为可持续商业闭环，仍是中国AI产业需要回答的问题。
写在最后：一张渠道成绩单，而非终局
这期OpenRouter周榜清楚显示，国产大模型在应用生态活跃度和成本竞争力上取得了真实优势：前五包揽、连续26周领先、DeepSeek新版本登顶，都不是可以忽略的数据。但算力投入、前沿性能竞争和商业化验证仍在继续。国产大模型已经赢得流量，接下来更考验能否把流量变成稳定收入、开发者口碑与持续创新能力。
常见问题FAQ
OpenRouter是什么？
OpenRouter是第三方AI大模型API聚合网关，可集中接入多家模型并按模型路由调用。它发布的Token周榜反映的是经该平台中转的调用量，而不是全球全部AI调用的完整统计。
为什么国产大模型调用量这么高？
直接原因包括版本集中更新、免费或低价入口、开源可部署性，以及更贴合本地语言和业务场景。国产模型在OpenRouter渠道内的竞争力因此被放大，但平台用户结构和未覆盖的官方API也必须纳入判断。
调用量第一等于模型最强吗？
不等于。Token量是流量指标，受价格、免费模式、版本迁移和聚合平台结构影响；模型能力还要看推理、编程、视觉、多步Agent、稳定性与任务成本等维度。
普通开发者怎么用上这些模型？
可通过OpenRouter等聚合平台选择模型，也可使用厂商官方API；MIT开源的模型还提供自主部署空间。实际选择时不要只看单价，应先用自身任务测试效果，比较每项任务总成本、延迟与数据条款，并单独核算Search、Fetch等接口费用。
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