MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-08-20
数据：OpenRouter top-weekly · 本期 347 个模型上榜 · 汇率 1 USD = 6.8 CNY · 估算口径：weekly tokens × (90% input + 10% output)
本期速读
- 中国模型在全球 Top 20 中占 10 席，贡献调用量 71.6%、费用 36.7% —— 量大价低，性价比突出
- 本周冠军：DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731，周调用量 11.27 万亿 tokens，领先第二名 15%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，5 个模型，累计 19.98 万亿 tokens（占 Top 50 的 28.8%）
- 性价比之王：Tencent 调用量占比是费用占比的 6.7× —— 烧 token 不烧钱
- 高端市场：Anthropic 费用占比是调用量的 5.3×，用户为质量付溢价
中国模型在全球 Top 中的占比
中国厂商在全球 Top 20 中占 10 席（50%）；贡献调用量 71.6%、费用 36.7%。量价反差显著，国产模型整体单价低于海外。
Top 10 · 中国模型占比
数量
7/10 · 70%
调用量
78.1%
估算费用
38.3%
Top 20 · 中国模型占比
数量
10/20 · 50%
调用量
71.6%
估算费用
36.7%
Top 50 · 中国模型占比
数量
17/50 · 34%
调用量
64.6%
估算费用
28.1%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 60.15 万亿 tokens、费用 3.9 亿元，覆盖 10 家厂商（其中中国 10 个）。占全榜总量 82.1%。 冠军：DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731。
| # | 模型 | 周调用量 | Input / 百万 tok | Output / 百万 tok | 费用(估) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
11.27 万亿
11.27T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
1180.5 万元
$1,736,045
|
| 2 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
9.83 万亿
9.83T
|
¥0.9 $0.13
|
¥3.59 $0.53
|
1146.8 万元
$1,686,466
|
| 3 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
5.8 万亿
5.8T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
1182.5 万元
$1,738,979
|
| 4 |
中Xiaomi: MiMo-V2.5
xiaomi/mimo-v2.5
|
5.46 万亿
5.46T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
571.6 万元
$840,545
|
| 5 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
4.78 万亿
4.78T
|
¥0.54 $0.08
|
¥1.09 $0.16
|
285.4 万元
$419,700
|
| 6 |
中Z.ai: GLM 5.2
z-ai/glm-5.2
|
4.34 万亿
4.34T
|
¥6.57 $0.97
|
¥20.64 $3.04
|
3462.4 万元
$5,091,770
|
| 7 |
Google: Gemini 3.6 Flash
google/gemini-3.6-flash
|
2.75 万亿
2.75T
|
¥5.1 $0.75
|
¥25.5 $3.75
|
1960.9 万元
$2,883,693
|
| 8 |
Claude Opus 5
anthropic/claude-opus-5
|
2.68 万亿
2.68T
|
¥34 $5
|
¥170 $25
|
1.27 亿元
$18,739,701
|
| 9 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
deepseek/deepseek-v4-pro
|
2.57 万亿
2.57T
|
¥9.79 $1.44
|
¥19.58 $2.88
|
2767.7 万元
$4,070,173
|
| 10 |
中MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
|
1.67 万亿
1.67T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
443.1 万元
$651,637
|
| 11 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.32 万亿
1.32T
|
¥20.4 $3
|
¥102 $15
|
3759.2 万元
$5,528,164
|
| 12 |
Anthropic: Claude Sonnet 5
anthropic/claude-sonnet-5
|
1.08 万亿
1.08T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2063.1 万元
$3,034,033
|
| 13 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
deepseek/deepseek-v4-pro-0813
|
9463.95 亿
946.4B
|
¥4.49 $0.66
|
¥13.46 $1.98
|
509.7 万元
$749,545
|
| 14 |
OpenAI: GPT-5.6 Terra
openai/gpt-5.6-terra
|
9429.61 亿
942.96B
|
¥13.6 $2
|
¥81.6 $12
|
1923.6 万元
$2,828,884
|
| 15 |
中StepFun: Step 3.7 Flash
stepfun/step-3.7-flash
|
8572.35 亿
857.24B
|
¥1.36 $0.2
|
¥7.82 $1.15
|
172 万元
$252,884
|
| 16 |
Google: Gemini 3.7 Flash
google/gemini-3.7-flash
|
8304.44 亿
830.44B
|
¥2.55 $0.38
|
¥12.75 $1.88
|
296.5 万元
$435,983
|
| 17 |
Google: Gemini 3 Flash Preview
google/gemini-3-flash-preview
|
8206.25 亿
820.63B
|
¥3.4 $0.5
|
¥20.4 $3
|
418.5 万元
$615,469
|
| 18 |
OpenAI: GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol
|
8199.03 亿
819.9B
|
¥17 $2.5
|
¥102 $15
|
2090.8 万元
$3,074,638
|
| 19 |
Google: Gemini 2.5 Flash Lite
google/gemini-2.5-flash-lite
|
7105.05 亿
710.51B
|
¥0.68 $0.1
|
¥2.72 $0.4
|
62.8 万元
$92,366
|
| 20 |
Anthropic: Claude Sonnet 4.6
anthropic/claude-sonnet-4.6
|
6813.09 亿
681.31B
|
¥20.4 $3
|
¥102 $15
|
1945.8 万元
$2,861,497
|
厂商家族 Top 10
全部厂商家族（按调用量）共 10 家、涵盖 43 个模型，累计调用 67.62 万亿 tokens、费用 5.22 亿元（其中中国厂商 7 家）。 Top 3：Deepseek、Tencent、Openai。
| # | 厂商家族 | 模型数 | 累计周调用量 | 累计费用(估) |
|---|---|---|---|---|
| 1 |
中Deepseek
代表：DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423 · DeepSeek V4 Pro 0423
|
5 |
19.98 万亿 (28.8%)
19.98T
|
4822.4 万元 9% · $7,091,719 |
| 2 |
中Tencent
代表：Hy3
|
1 |
9.83 万亿 (14.1%)
9.83T
|
1146.8 万元 2.1% · $1,686,466 |
| 3 |
Openai
代表：GPT-5.6 Luna · GPT-5.6 Terra · GPT-5.6 Sol
|
10 |
9.68 万亿 (13.9%)
9.68T
|
7690.4 万元 14.3% · $11,309,349 |
| 4 |
Google
代表：Gemini 3.6 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3 Flash Preview
|
11 |
7.3 万亿 (10.5%)
7.3T
|
3790.4 万元 7% · $5,574,181 |
| 5 |
Anthropic
代表：Claude Opus 5 · Claude Sonnet 5 · Claude Sonnet 4.6
|
8 |
6.31 万亿 (9.1%)
6.31T
|
2.61 亿元 48.5% · $38,367,619 |
| 6 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.5 · MiMo-V2.5-Pro
|
2 |
5.97 万亿 (8.6%)
5.97T
|
739.6 万元 1.4% · $1,087,678 |
| 7 |
中Z Ai
代表：GLM 5.2
|
1 |
4.34 万亿 (6.2%)
4.34T
|
3462.4 万元 6.4% · $5,091,770 |
| 8 |
中Minimax
代表：MiniMax M3 · MiniMax M2.7
|
2 |
1.87 万亿 (2.7%)
1.87T
|
496.6 万元 0.9% · $730,338 |
| 9 |
中Moonshotai
代表：Kimi K3 · Kimi K2.6
|
2 |
1.48 万亿 (2.1%)
1.48T
|
3837.7 万元 7.1% · $5,643,690 |
| 10 |
中Stepfun
代表：Step 3.7 Flash
|
1 |
8572.35 亿 (1.2%)
857.24B
|
172 万元 0.3% · $252,884 |
价格梯度分布
按 Input 单价分高 / 中 / 低三档，呈现"哪个价位区间最活跃"，并对比每档中国 vs 海外的模型数量差异。低价档（≤ $1）是主战场：237 个模型贡献 79.9% 的调用量，其中中国模型占据 72.4% 的份额。
高端 > $10
调用量 0.5% · 费用 5.6% · 共 14 个模型
● 中国 0 个
● 海外 14 个
代表：Claude Fable 5 · Claude Opus 5 (Fast) · Claude Opus 4.8 (Fast)
中等 $1 - $10
调用量 19.7% · 费用 70.6% · 共 96 个模型
● 中国 10 个
● 海外 86 个
代表：Claude Opus 5 · DeepSeek V4 Pro 0423 · Kimi K3
低价 ≤ $1
调用量 79.9% · 费用 23.7% · 共 237 个模型
● 中国 110 个
● 海外 127 个
代表：DeepSeek V4 Flash 0731 · Hy3 · GPT-5.6 Luna
变化分析（对比 2026-08-14）
本期新上榜（Top50）
- #13 [中] DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813 — 9463.95 亿 tokens
- #16 Google: Gemini 3.7 Flash — 8304.44 亿 tokens
- #26 Upstage: Solar Pro 4 — 4428.94 亿 tokens
- #27 SpaceXAI: Grok 4.6 — 4410.46 亿 tokens
- #43 Mistral: Mistral Nemo — 1952.15 亿 tokens
- #46 [中] Qwen: Qwen3.7 Flash — 1674.53 亿 tokens
- #49 OpenAI: gpt-oss-20b — 1465.62 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #9 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 原 #10 Poolside: Laguna S 2.1:free
- 原 #30 Nvidia: Nemotron 3 Super 120b A12b:free
- 原 #37 Cohere: North Mini Code (free)
- 原 #38 Nvidia: Nemotron 3.5 Lightning:free
- 原 #46 Poolside: Laguna Xs 2.1:free
- 原 #49 [中] Qwen: Qwen3.6 35b A3b
中国模型重点变动
- DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813：#54 → #13 ↑41, input +51.7%, output +127.6%
- inclusionAI: Ling-2.6-flash：#36 → #50 ↓14
- Qwen: Qwen3.7 Flash：#52 → #46 ↑6
- DeepSeek: DeepSeek V3.2：#28 → #31 ↓3, input +25.4%, output +24.3%
- MoonshotAI: Kimi K2.6：#50 → #47 ↑3
- DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423：#3 → #5 ↓2, input +17.5%
- DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423：#7 → #9 ↓2, input +240.8%, output +240.8%
- MoonshotAI: Kimi K3：#13 → #11 ↑2, input +25.0%, output +25.0%
- MiniMax: MiniMax M2.7：#42 → #40 ↑2, input +25.0%, output +25.0%
- Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro：#25 → #24 ↑1, output -42.0%
苏公网安备32059002007950号