一、登顶：一周暴涨801% · 二、数据速览：Top3榜单与中美对比 · 三、登顶三因：无感切换、Agent能力、架构与成本 · 四、中美格局：连续26周领先 · 五、对开发者和AI工具站意味着什么 · 六、V5彩蛋：仓库里的三个新标识符 · 七、写在最后
如果只看OpenRouter的周调用量榜单，10月19日至25日这一周大概是最值得复盘的时段。全球AI大模型总调用量达到188万亿Token，环比上周增长14.63%，而排在最前面的，是10月17日刚刚完成更新的DeepSeek V4.1-Flash-1017。
它的周调用量是33.6万亿Token，环比暴涨801%。这个数字有多夸张？榜单第二名是DeepSeek V4.1 Flash旧版，18万亿Token；第三名是MiniMax M3.1 Flash (free)，13.7万亿Token。新版本一个模型吃掉了整个榜单的近两成，同时把自己的上一代挤到第二名——旧版环比还是-45%的下滑。
更值得注意的是榜单的整体结构：前五名全部是中国AI大模型。这份数据来自OpenRouter统计，经每日经济新闻等渠道汇总报道。一场原本以欧美模型为主角的开发者流量争夺战，正在被改写。
需要说明的是，本站10月18日已经写过1017版本本身的技术解读。这一篇不谈功能，只谈数据——它究竟凭什么在两周之内，把全球开发者的调用量搬到自己名下。
先把关键数字摊开。以下是OpenRouter统计周期为10月19日至10月25日的全球调用量榜单情况（数据来源：OpenRouter、每日经济新闻）。
| 排名 | 模型 | 周调用量 | 环比变化 |
|---|---|---|---|
| 第1名 | DeepSeek V4.1-Flash-1017 | 33.6万亿Token | +801% |
| 第2名 | DeepSeek V4.1 Flash（旧版） | 18万亿Token | -45% |
| 第3名 | MiniMax M3.1 Flash (free) | 13.7万亿Token | — |
再看中美两国AI大模型的合计对比，同一统计周期内：
| 对比项 | 中国AI大模型 | 美国AI大模型 |
|---|---|---|
| 周调用量 | 93.54万亿Token | 22.47万亿Token |
| 环比变化 | +18.14% | +29.44% |
| 领先周数 | 连续26周超过美国 | — |
这两张表的信息量比单看排名更大。美国的环比增速接近中国的1.6倍，追赶势头很猛，但绝对量上中国依然是美国的四倍以上。而连续26周的领先，意味着这不是单点爆发的短期反超，而是半年维度的系统性优势。
一次调用量的暴涨，通常只有一个原因是不够的。把10月中旬到下旬DeepSeek的动作串起来看，这次登顶是三个因素同时到位的叠加结果。
10月17日的这次更新，最反直觉的地方不在于能力提升，而在于迁移成本几乎为零。开发者不需要修改任何一行代码，不需要额外付费，原来的API入口直接就获得了更强的模型。
这等于给全网开发者发了一张不需要申请的免费升级券。对调用量这种指标来说，迁移摩擦每降低一点，流量就成比例涌来。801%的暴涨，本质上是把原本分散在各处、指向同一个入口的存量调用一次性平移了过来，而不是靠拉新用户慢慢堆出来的。
与版本升级内容本身相比，这次数据侧最明显的变化发生在两个维度：终端操作和软件逆向。这两个方向上的进步最为显著，意味着模型的定位开始从写代码助手，转向操作计算机完成任务。
10月17日的更新同时提升了从零构建完整项目的能力，在游戏开发、3D建模这类许愿式编程场景上表现得更为完整，并针对DeepSeek Harness、腾讯CodeBuddy、WorkBuddy等框架做了适配。这几个名字恰恰是当下真实承载开发者流量的入口，适配到位意味着调用量会直接落到榜单上，而不是停留在评测分数里。
10月20日，DeepSeek把内部推理框架DeepInfer与生产级编解码组件DeepSeek-recipe整体开源。这是一次把自家压箱底的东西摊到桌面上的动作。
基于DeepInfer实现V4.1 Flash的高吞吐低延迟推理，单集群日吞吐155万亿Token，平均输入缓存命中率96%，按谷电价计算单卡每小时收入38美元。
这组数字解释了为什么免费升级能被撑住。96%的输入缓存命中率意味着绝大多数重复上下文几乎不再重复计算；单集群日吞吐155万亿Token，则说明国产推理基础设施已能把成本压到足以支撑大规模免费迁移的程度。
张亚勤提到的三个关键词——MLA结构、MoE专家混合、KV Compression——恰好对应参数规模、算力分配和缓存复用这三块成本大头。同一行榜的MiniMax M3.1 Flash (free)能排第三，走的也是同一条高性价比路线。
把视角从单一模型拉回到整体格局，这一周的数据并不是孤立事件。中国AI大模型周调用量合计93.54万亿Token，环比增长18.14%；美国AI大模型22.47万亿Token，环比增长29.44%。
需求侧也在同步变化。麦肯锡《The State of AI 2026》显示：年收入超过10亿美元的大型企业，规模化部署AI智能体的比例从2025年的27%跃升到2026年的40%，其中约31%的大型企业已经规模化部署了软件编码智能体。
另一条线索是架构路线的收敛。智谱GLM-5.1总参数7540亿，实际激活约400亿，94%以上的参数在推理时不参与计算。中国头部公司正在集体转向MoE高性价比路线。
需求在涨、供给在变便宜、国产模型又刚好卡在性价比最舒服的位置——这就是国产大模型份额一路往上走的基本盘。
对开发者来说
- 升级成本几乎为零：把现有API入口指向V4.1-Flash-1017，不用改代码、不用追加预算，先用自己真实的任务跑一轮再决定要不要做迁移
- 任务重心在变：终端操作、软件逆向、跨应用自动化这些过去要靠胶水代码拼起来的需求，现在值得优先扔给Agent框架试一遍
- 框架适配直接决定体验：DeepSeek Harness、腾讯CodeBuddy、WorkBuddy已经适配新版本，跨框架协作类项目受益最明显
对AI工具站和中小团队来说
一个免费、够强、原入口直达的模型，对工具站的意义几乎是直接的：产品侧可以先把它挂到默认位做流量入口，再根据真实任务质量决定是否要做更精细的模型路由。对预算有限的小团队来说，MoE的低激活参数加上96%的输入缓存命中率，成本比调用海外闭源模型更容易算清楚。
10月27日晚，有开发者在deepseek-harness的官方GitHub仓库里，翻到了provider.spec.ts文件中的三个新标识符。IT之家在10月28日的报道中把这条消息放了出来。
- deepseek-v5
- deepseek-v5-open
- deepseek-v5-next
但需要提醒的是：占位符不等于发布临近。在代码仓库里提前写好模型标识符是工程常规操作，为的是正式发布当天不必临时改接入逻辑。DeepSeek至今没有就V5发布任何官方公告。所以更稳妥的判断只有一句——发布机制已经就绪，发布本身尚未被官方确认。
把时间线串起来，这七个多周发生的事几乎是一条完整链路：
- 9月10日：V4.1 Flash发布，全新架构
- 10月17日：更新至V4.1-Flash-1017版本
- 10月19日至25日：周榜登顶全球第一
- 10月20日：内部推理框架DeepInfer开源
- 10月28日：V5占位符在仓库中曝光
从模型迭代、到生态适配、到基础设施开源、再到下一代预告，链路全部跑通。登顶本身并不是终点，它更像是一次集体体检：免费迁移能带来多少流量，Agent能力决定能承接多少真实场景，架构创新决定这波流量能以多低的成本留住。三条线同时对上，全球第一才坐得稳。
对于还在观望的开发者，接下来有一件事值得马上做：把手上重复性最高的一个任务，扔给V4.1-Flash-1017跑一遍。榜单能告诉你别人怎么选，数据跑出来的结果才能告诉你答案。
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