导语：全球调用量版图的重写
2026年7月27日，全球多模型聚合平台OpenRouter发布最新一周AI大模型调用量榜单。结果令行业震动：排名前五的产品全部由中国企业研发，中国模型近28天的全球份额达到63.5%，美国模型份额降至35.5%。更值得玩味的是，美国模型上周调用量环比暴降67.86%，而Claude全线落榜——这是近一年来的首次。
登顶榜首的是小米MiMo-V2.5，单周调用量达到10.5万亿Token，成为当周全球唯一突破10T的模型。本文聚焦最新的周榜数据，剖析中国厂商集体崛起的成因，及其对全球AI产业格局的深层影响。
一、周榜核心数据：58万亿Token的版图重写
本周全球大模型周总调用量达到58万亿Token，而前五名全部被中国厂商包揽，这标志着全球大模型调用量的重心已实质性东移。
OpenRouter最新周榜前五
| 排名 | 模型 | 厂商 | 周调用量 | 架构 | 环比变化 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MiMo-V2.5 | 小米 | 10.5T | 3100亿MoE/激活150亿 | 登顶 |
| 2 | DeepSeek V4 Flash | 深度求索 | 约7.8T | MoE | 稳定 |
| 3 | 混元3 HY3（收费版） | 腾讯 | 3.94T | — | 环比+999% |
| 4 | GLM-5.2 | 智谱 | 约3.5T | Dense | 上升 |
| 5 | DeepSeek V4 Pro | 深度求索 | 约3.2T | MoE | 稳定 |
这张榜单传递出几个关键信号：其一，MoE（混合专家）架构主导了头部格局，前五中四席为MoE，仅智谱GLM-5.2以Dense架构入榜；其二，深度求索一家占据两席，形成”高低搭配”的矩阵；其三，小米以单周10.5T的调用量断层领先第二名近35%，登顶优势明显。
从份额结构看，中国模型近28天份额63.5%对美国35.5%的领先，已不是”逼近”而是”反超且拉开身位”。考虑到OpenRouter是面向全球开发者的中立聚合平台，这一数据具有较强的代表性意义。
二、MiMo-V2.5登顶：3100亿MoE与极限定价
小米MiMo-V2.5能够登顶，是架构效率与定价策略双重作用的结果。该模型采用3100亿参数的MoE架构，但每次推理仅激活约150亿参数，这种”大总参、小激活”的设计使其在保持能力的同时大幅压低了单次推理成本。
MiMo-V2.5与Claude Opus 4.6定价对比
| 模型 | 输入（百万Token） | 输出（百万Token） | 价格差量级 |
|---|---|---|---|
| 小米MiMo-V2.5 | 0.105美元 | 0.28美元 | 基准 |
| Claude Opus 4.6 | 约15美元 | 约75美元 | 约40倍 |
约40倍的价格差，是理解本周榜单的最关键数字。在规模化调用场景下，这意味着同样预算下MiMo-V2.5可处理的调用量是Claude Opus 4.6的约40倍。对于按Token计费的开发者与企业而言，这种成本差异具有决定性意义——尤其是在Agent场景下，单次任务往往涉及多轮、长上下文调用，成本会被放大数十倍。
更值得关注的是小米的场景绑定型商业模式。小米并非靠API变现的纯模型厂商，其手机、汽车、IoT全产品线均切换至自家模型，每年省下的第三方API费用是天文数字。这种”自产自用+对外开放”的模式，使其在定价上具备极限优势——对外API收入只是锦上添花，而非生存命脉，因此可以维持极低价格而不伤及主业。
三、混元3的999%：从免费补贴到真实付费的转化
榜单第三名的腾讯混元3（Hunyuan3，HY3）是本周最具戏剧性的案例。其收费版调用量环比暴涨超999%，这一数字背后是一个值得拆解的商业转化故事。
数据显示，腾讯混元3免费版从OpenRouter下架后，调用量环比下降85%；但与此同时，收费版环比增长超999%。这一降一升揭示了一个完整的产品策略闭环：
- 免费补贴阶段：通过免费版完成开发者触达与习惯培养，让大量应用沉淀在混元3之上。
- 商业化切换：免费版下架，迫使存量调用向收费版迁移。
- 真实付费接力：收费版999%的暴增，说明此前的免费用户中已有相当比例产生了真实付费意愿——免费补贴成功转化为可持续收入。
混元3的开源策略与此形成共振：开源扩大了模型的影响面与适配广度，而OpenRouter上的商业化切换则验证了其付费转化能力。这条”开源吸量—免费培养—付费转化”的路径，为中国大模型的商业可持续性提供了一个可参照的样本。
需要理性看待的是，999%的环比增速建立在免费版下架导致的低基数之上，其可持续性仍需后续周榜验证。但即便如此，它至少证明了一件事：中国模型已经具备从”免费引流”迈向”真实付费”的转化能力，而非停留在烧钱换量的阶段。
四、中国厂商崛起的三重引擎
中国大模型集体包揽前五，并非偶然，而是三重引擎叠加的结果。
引擎一：开源生态的滚雪球效应
MiMo采用MIT协议开放，并配套”百万亿Token激励计划”，推动开发者从”试用”转向”依赖”。开源首日即适配6家国产芯片，SGLang与vLLM实现Day 0对接。这种工程适配能力意味着开发者无需等待即可上手，极大降低了迁移成本。开源协议的宽松与激励计划的叠加，形成了”用得越多—生态越厚—越难迁移”的正反馈。
引擎二：MoE架构的成本优势
头部中国厂商普遍采用MoE架构，以”大总参、小激活”压低推理成本。前五中四席为MoE并非巧合——在调用量榜单这种”拼规模”的竞赛中，单次推理成本直接决定了可承载的调用上限。MiMo-V2.5以150亿激活参数实现接近大模型的能力，是其在10.5T调用量下仍能维持低价的架构基础。
引擎三：场景绑定的定价底气
不同于美国厂商普遍依赖API收入，中国头部玩家多有庞大的自有业务场景作为”内部消化”渠道。小米的手机/汽车/IoT、腾讯的全产品线、深度求索的工程化打法，都使模型在对外定价时不必背负”靠API养活自己”的压力，从而可以维持极具攻击性的价格。下面这段伪代码勾勒了这种”场景绑定”带来的成本结构差异：
# 场景绑定型厂商的成本结构（示意）
class ChinaVendor:
revenue = api_income + ecosystem_lock_in
pricing_floor = marginal_cost # 主业兜底，API可贴近边际成本
class PureAPIVendor:
revenue = api_income # 仅靠API
pricing_floor = full_cost + margin # 必须覆盖全部成本与利润
# 结果: 在规模化调用场景下
# ChinaVendor 可承受价格约为 PureAPIVendor 的 1/40这三重引擎相互强化：开源扩大生态，MoE压低成本，场景绑定提供定价底气，最终在调用量榜单上形成对中国厂商有利的正循环。可以将其概括为如下因果链：
- 开源带来开发者依赖与生态厚度，降低迁移意愿；
- MoE架构把单次推理成本压到极低，撑起海量调用上限；
- 场景绑定使厂商不必靠API养活自身，从而敢于维持攻击性低价；
- 低价反过来又放大调用量，进一步巩固开源生态与份额优势。
五、对全球AI产业格局的影响
本周榜单的影响远超一座排名的变化，它预示着全球AI产业格局的几个深层转向。
第一，调用重心实质性东移。中国模型63.5%的近28天份额，意味着全球开发者的实际调用行为已主要发生在中国模型之上。调用即依赖，依赖即生态——当大量应用构建在中国模型之上，迁移成本将随时间递增，份额优势具备自我强化特性。
第二，价格战重塑行业门槛。约40倍的价格差，正在迫使美国厂商重新审视定价模型。对于纯API厂商而言，要么在能力上拉开不可替代的差距（如尖端推理、安全合规），要么接受在规模化调用市场被边缘化的现实。Claude全线落榜，某种程度上正是这种价格压力的体现。
第三，开源成为产业级武器。MiMo的MIT协议、DeepSeek的开源策略、混元3的开源共振，共同把”开源”从技术理想主义变为争夺开发者的产业武器。开源不再只是”分享”，而是”占领开发者心智与工作流”的战略手段。
第四，MoE成为规模化标配。榜单头部对MoE的高度集中，将加速整个行业向MoE架构收敛。Dense架构除非在特定能力上具备不可替代性（如智谱GLM-5.2的入榜），否则在规模化调用竞赛中将日益被动。
结语：调用即权力
OpenRouter本周榜单的意义，不在于某家厂商登顶，而在于它揭示了一个新阶段的到来：在全球AI产业中，”调用即权力”。谁承接了最多的Token，谁就掌握了开发者依赖、生态惯性与未来标准的话语权。
中国大模型包揽前五，是开源策略、架构效率与商业模式三重优势叠加的必然结果，而非某个偶然时刻的爆发。但这场竞赛远未结束——美国模型环比暴降67.86%之后，必然会在能力差异化与定价调整上发起反击；中国厂商能否将调用份额优势转化为持久的生态主导力，仍取决于工具链、合规性与能力上限的持续建设。
对选型者而言，本周榜单传递的最实用信号很朴素：在做下一期Agent的底座模型选型时，把MiMo-V2.5与DeepSeek V4纳入评测列表已是必要动作——在规模化调用场景下，约40倍的价格差，就是竞品成本的1/40。这个数字，正在改写全球开发者的默认选择。
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