MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-08-28
数据：OpenRouter top-weekly · 本期 351 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 74.8%、费用 42.2% —— 量大价低，性价比突出
- 本周冠军：DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731，周调用量 12.35 万亿 tokens，领先第二名 20%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，6 个模型，累计 21.35 万亿 tokens（占 Top 50 的 30.6%）
- 性价比之王：Tencent 调用量占比是费用占比的 8.3× —— 烧 token 不烧钱
- 高端市场：Anthropic 费用占比是调用量的 6.2×，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 74.8%、费用 42.2%。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
82.1%
估算费用
59%
Top 20 · 中国模型占比
数量
10/20 · 50%
调用量
74.8%
估算费用
42.2%
Top 50 · 中国模型占比
数量
20/50 · 40%
调用量
69%
估算费用
34.1%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 60.5 万亿 tokens、费用 3.18 亿元，覆盖 9 家厂商（其中中国 10 个）。占全榜总量 82%。 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
|
12.35 万亿
12.35T
|
¥0.34 $0.05
|
¥0.68 $0.1
|
461.7 万元
$679,010
|
| 2 |
中Xiaomi: MiMo-V2.5
xiaomi/mimo-v2.5
|
10.3 万亿
10.3T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
1078.7 万元
$1,586,315
|
| 3 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
6.98 万亿
6.98T
|
¥0.56 $0.08
|
¥2.24 $0.33
|
508.7 万元
$748,148
|
| 4 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
5.57 万亿
5.57T
|
¥0.53 $0.08
|
¥1.06 $0.16
|
324.9 万元
$477,721
|
| 5 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
4.1 万亿
4.1T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
837.2 万元
$1,231,161
|
| 6 |
Google: Gemini 3.7 Flash
google/gemini-3.7-flash
|
3.48 万亿
3.48T
|
¥2.55 $0.38
|
¥12.75 $1.88
|
1243.1 万元
$1,828,035
|
| 7 |
中Z.ai: GLM 5.2
z-ai/glm-5.2
|
3.35 万亿
3.35T
|
¥8.09 $1.19
|
¥25.43 $3.74
|
3289.7 万元
$4,837,803
|
| 8 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
deepseek/deepseek-v4-pro
|
1.82 万亿
1.82T
|
¥5.92 $0.87
|
¥11.83 $1.74
|
1187.6 万元
$1,746,497
|
| 9 |
OpenAI: GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol
|
1.55 万亿
1.55T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2956.6 万元
$4,347,945
|
| 10 |
中MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
|
1.5 万亿
1.5T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
397.5 万元
$584,521
|
| 11 |
Claude Opus 5
anthropic/claude-opus-5
|
1.49 万亿
1.49T
|
¥34 $5
|
¥170 $25
|
7068.7 万元
$10,395,181
|
| 12 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.46 万亿
1.46T
|
¥20.4 $3
|
¥102 $15
|
4157.6 万元
$6,114,069
|
| 13 |
Anthropic: Claude Sonnet 5
anthropic/claude-sonnet-5
|
1.13 万亿
1.13T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2152.6 万元
$3,165,551
|
| 14 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
deepseek/deepseek-v4-pro-0813
|
1.02 万亿
1.02T
|
¥7.63 $1.12
|
¥22.89 $3.37
|
937.8 万元
$1,379,138
|
| 15 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
9327.19 亿
932.72B
|
¥9.52 $1.4
|
¥29.92 $4.4
|
1078.2 万元
$1,585,622
|
| 16 |
Google: Gemini 3 Flash Preview
google/gemini-3-flash-preview
|
7983.76 亿
798.38B
|
¥3.4 $0.5
|
¥20.4 $3
|
407.2 万元
$598,782
|
| 17 |
Google: Gemini 2.5 Flash Lite
google/gemini-2.5-flash-lite
|
7666.84 亿
766.68B
|
¥0.68 $0.1
|
¥2.72 $0.4
|
67.8 万元
$99,669
|
| 18 |
Anthropic: Claude Sonnet 4.6
anthropic/claude-sonnet-4.6
|
7031.66 亿
703.17B
|
¥20.4 $3
|
¥102 $15
|
2008.2 万元
$2,953,295
|
| 19 |
OpenAI: GPT-5.6 Terra
openai/gpt-5.6-terra
|
6199.42 亿
619.94B
|
¥13.6 $2
|
¥81.6 $12
|
1264.7 万元
$1,859,825
|
| 20 |
Google: Gemini 3.6 Flash
google/gemini-3.6-flash
|
5822.06 亿
582.21B
|
¥5.1 $0.75
|
¥25.5 $3.75
|
415.7 万元
$611,317
|
厂商家族 Top 10
全部厂商家族（按调用量）共 10 家、涵盖 45 个模型，累计调用 68.02 万亿 tokens、费用 4.2 亿元（其中中国厂商 7 家）。 Top 3：Deepseek、Xiaomi、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
|
6 |
21.35 万亿 (30.6%)
21.35T
|
3019.8 万元 7% · $4,440,883 |
| 2 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.5 · MiMo-V2.5-Pro
|
2 |
10.82 万亿 (15.5%)
10.82T
|
1247.8 万元 2.9% · $1,834,943 |
| 3 |
Openai
代表：GPT-5.6 Luna · GPT-5.6 Sol · GPT-5.6 Terra
|
9 |
8.14 万亿 (11.6%)
8.14T
|
6700.8 万元 15.6% · $9,854,087 |
| 4 |
Google
代表：Gemini 3.7 Flash · Gemini 3 Flash Preview · Gemini 2.5 Flash Lite
|
9 |
7.42 万亿 (10.6%)
7.42T
|
2851 万元 6.6% · $4,192,642 |
| 5 |
中Tencent
代表：Hy3
|
1 |
6.98 万亿 (10%)
6.98T
|
508.7 万元 1.2% · $748,148 |
| 6 |
Anthropic
代表：Claude Opus 5 · Claude Sonnet 5 · Claude Sonnet 4.6
|
8 |
4.66 万亿 (6.7%)
4.66T
|
1.79 亿元 41.7% · $26,328,074 |
| 7 |
中Z Ai
代表：GLM 5.2 · GLM 5.3 · GLM 5.3 Flash
|
3 |
4.64 万亿 (6.6%)
4.64T
|
4390.6 万元 10.2% · $6,456,795 |
| 8 |
中Minimax
代表：MiniMax M3 · MiniMax M2.7
|
2 |
1.7 万亿 (2.4%)
1.7T
|
449.6 万元 1% · $661,172 |
| 9 |
中Moonshotai
代表：Kimi K3 · Kimi K2.6
|
2 |
1.63 万亿 (2.3%)
1.63T
|
4305.9 万元 10% · $6,332,201 |
| 10 |
中Qwen
代表：Qwen3.8 Max · Qwen3.8 27B · Qwen3.7 Flash
|
3 |
6826.03 亿 (1%)
682.6B
|
619.9 万元 1.4% · $911,551 |
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：238 个模型贡献 78% 的调用量，其中中国模型占据 73.8% 的份额。
高端 > $10
调用量 0.4% · 费用 5.9% · 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 21.6% · 费用 75.1% · 共 99 个模型
● 中国 11 个
● 海外 88 个
代表：GLM 5.2 · GPT-5.6 Sol · Claude Opus 5
低价 ≤ $1
调用量 78% · 费用 19% · 共 238 个模型
● 中国 110 个
● 海外 128 个
代表：DeepSeek V4 Flash 0731 · MiMo-V2.5 · Hy3
变化分析（对比 2026-08-22）
本期新上榜（Top50）
- #32 [中] Z.ai: GLM 5.3 Flash — 3607.6 亿 tokens
- #40 OpenAI: GPT-5 Mini — 2040.92 亿 tokens
- #41 OpenAI: gpt-oss-20b — 1967.83 亿 tokens
- #45 [中] Qwen: Qwen3.8 27B — 1823.36 亿 tokens
- #46 [中] MoonshotAI: Kimi K2.6 — 1738.11 亿 tokens
- #48 Meta: Muse Spark 1.2 Contributor — 1691.9 亿 tokens
- #50 [中] DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp — 1456.54 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #7 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 原 #12 Poolside: Laguna S 2.1 (free)
- 原 #19 NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)
- 原 #34 NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
- 原 #43 Cohere: North Mini Code (free)
- 原 #47 OpenAI: GPT-5.4
- 原 #50 Google: Gemini 3.5 Flash
中国模型重点变动
- DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp：#384 → #50 ↑334
- Z.ai: GLM 5.3：#49 → #15 ↑34
- Qwen: Qwen3.8 27B：#64 → #45 ↑19, output -20.3%
- DeepSeek: DeepSeek V3.2：#33 → #26 ↑7
- StepFun: Step 3.7 Flash：#21 → #28 ↓7
- MoonshotAI: Kimi K2.6：#53 → #46 ↑7, input +63.9%, output +63.9%
- Qwen: Qwen3.8 Max：#39 → #34 ↑5
- Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro：#26 → #23 ↑3
- Tencent: Hy3：#2 → #3 ↓1, input -37.5%, output -37.5%
- Z.ai: GLM 5.2：#6 → #7 ↓1, input +23.2%, output +23.2%
苏公网安备32059002007950号