MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-09-14
数据：OpenRouter top-weekly · 本期 358 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 13 席，贡献调用量 71.1%、费用 60.5% —— 量价相对均衡
- 本周冠军：OpenAI: GPT-5.6 Luna，周调用量 18.18 万亿 tokens，领先第二名 8%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，7 个模型，累计 24.13 万亿 tokens（占 Top 50 的 21.6%）
- 性价比之王：Upstage 调用量占比是费用占比的 7.5× —— 烧 token 不烧钱
- 高端市场：Anthropic 费用占比是调用量的 6.6×，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 13 席（65%）；贡献调用量 71.1%、费用 60.5%。量价比例相对均衡。
Top 10 · 中国模型占比
数量
8/10 · 80%
调用量
75.4%
估算费用
77.7%
Top 20 · 中国模型占比
数量
13/20 · 65%
调用量
71.1%
估算费用
60.5%
Top 50 · 中国模型占比
数量
20/50 · 40%
调用量
65.4%
估算费用
43.4%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 99.38 万亿 tokens、费用 4.43 亿元，覆盖 11 家厂商（其中中国 13 个）。占全榜总量 85.4%。 冠军：OpenAI: GPT-5.6 Luna。
| # | 模型 | 周调用量 | Input / 百万 tok | Output / 百万 tok | 费用(估) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
18.18 万亿
18.18T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
3708.7 万元
$5,454,021
|
| 2 |
中Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
|
16.82 万亿
16.82T
|
¥5.67 $0.83
|
¥17.01 $2.5
|
1.14 亿元
$16,827,830
|
| 3 |
中Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
|
11.89 万亿
11.89T
|
¥1.02 $0.15
|
¥3.4 $0.5
|
1495.7 万元
$2,199,608
|
| 4 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
11.56 万亿
11.56T
|
¥0.41 $0.06
|
¥0.82 $0.12
|
518.9 万元
$763,150
|
| 5 |
中Xiaomi: MiMo-V2.5
xiaomi/mimo-v2.5
|
7.77 万亿
7.77T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
813.9 万元
$1,196,839
|
| 6 |
中DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
deepseek/deepseek-v4.1-flash
|
4.94 万亿
4.94T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
1309.5 万元
$1,925,718
|
| 7 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
4.36 万亿
4.36T
|
¥0.61 $0.09
|
¥1.22 $0.18
|
292.9 万元
$430,773
|
| 8 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
3.8 万亿
3.8T
|
¥0.9 $0.13
|
¥3.59 $0.53
|
443.1 万元
$651,647
|
| 9 |
Google: Gemini 3.8 Flash
google/gemini-3.8-flash
|
2.56 万亿
2.56T
|
¥5.1 $0.75
|
¥25.5 $3.75
|
1824.7 万元
$2,683,378
|
| 10 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
2.52 万亿
2.52T
|
¥9.52 $1.4
|
¥29.92 $4.4
|
2913.5 万元
$4,284,535
|
| 11 |
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
|
1.98 万亿
1.98T
|
¥0.68 $0.1
|
¥1.36 $0.2
|
148.1 万元
$217,755
|
| 12 |
中Z.ai: GLM 5.2
z-ai/glm-5.2
|
1.73 万亿
1.73T
|
¥4.65 $0.68
|
¥14.6 $2.15
|
977.3 万元
$1,437,187
|
| 13 |
Upstage: Solar Pro 4
upstage/solar-pro4
|
1.71 万亿
1.71T
|
¥0.61 $0.09
|
¥2.45 $0.36
|
136.3 万元
$200,390
|
| 14 |
OpenAI: GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol
|
1.64 万亿
1.64T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
3129.7 万元
$4,602,555
|
| 15 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.47 万亿
1.47T
|
¥18.01 $2.65
|
¥90.32 $13.28
|
3714 万元
$5,461,782
|
| 16 |
中MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
|
1.46 万亿
1.46T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
387.4 万元
$569,721
|
| 17 |
Anthropic: Claude Sonnet 5
anthropic/claude-sonnet-5
|
1.38 万亿
1.38T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2621 万元
$3,854,383
|
| 18 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
deepseek/deepseek-v4-pro
|
1.31 万亿
1.31T
|
¥10.88 $1.6
|
¥21.76 $3.2
|
1573.2 万元
$2,313,540
|
| 19 |
Claude Opus 5
anthropic/claude-opus-5
|
1.24 万亿
1.24T
|
¥34 $5
|
¥170 $25
|
5918.3 万元
$8,703,312
|
| 20 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
deepseek/deepseek-v4-pro-0813
|
1.06 万亿
1.06T
|
¥7.17 $1.05
|
¥21.52 $3.16
|
909.4 万元
$1,337,354
|
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 108.26 万亿 tokens、费用 6.23 亿元（其中中国厂商 5 家）。 Top 3：Deepseek、Openai、Tencent。
| # | 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 V4.1 Flash · DeepSeek V4 Flash 0423
|
7 |
24.13 万亿 (21.6%)
24.13T
|
4770.6 万元 7.4% · $7,015,571 |
| 2 |
Openai
代表：GPT-5.6 Luna · GPT-5.6 Sol · GPT-6 Astra
|
9 |
22.6 万亿 (20.3%)
22.6T
|
1.49 亿元 23.2% · $21,933,035 |
| 3 |
中Tencent
代表：Hy4 preview · Hy3
|
2 |
20.61 万亿 (18.5%)
20.61T
|
1.19 亿元 18.5% · $17,479,477 |
| 4 |
中Z Ai
代表：GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 · GLM 5.2
|
3 |
16.14 万亿 (14.5%)
16.14T
|
5386.5 万元 8.4% · $7,921,329 |
| 5 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.5 · MiMo-V2.5-Pro
|
2 |
7.99 万亿 (7.2%)
7.99T
|
886.2 万元 1.4% · $1,303,256 |
| 6 |
Google
代表：Gemini 3.8 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3 Flash Preview
|
10 |
6.93 万亿 (6.2%)
6.93T
|
3708.6 万元 5.8% · $5,453,838 |
| 7 |
Anthropic
代表：Claude Sonnet 5 · Claude Opus 5 · Claude Sonnet 4.6
|
6 |
4.36 万亿 (3.9%)
4.36T
|
1.64 亿元 25.6% · $24,119,098 |
| 8 |
Meta
代表：Muse Spark 1.3 Contributor · Muse Spark 1.3
|
2 |
2.31 万亿 (2.1%)
2.31T
|
500.5 万元 0.8% · $736,062 |
| 9 |
Upstage
代表：Solar Pro 4
|
1 |
1.71 万亿 (1.5%)
1.71T
|
136.3 万元 0.2% · $200,390 |
| 10 |
中Moonshotai
代表：Kimi K3
|
1 |
1.47 万亿 (1.3%)
1.47T
|
3714 万元 5.8% · $5,461,782 |
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：243 个模型贡献 85.8% 的调用量，其中中国模型占据 68% 的份额。
高端 > $10
调用量 1.1% · 费用 17.8% · 共 15 个模型
● 中国 0 个
● 海外 15 个
代表：GPT-6 Astra · Claude Fable 5.1 · GPT-6 Astra Pro
中等 $1 - $10
调用量 13% · 费用 44.8% · 共 100 个模型
● 中国 12 个
● 海外 88 个
代表：GLM 5.3 · GPT-5.6 Sol · Kimi K3
低价 ≤ $1
调用量 85.8% · 费用 37.4% · 共 243 个模型
● 中国 114 个
● 海外 129 个
代表：GPT-5.6 Luna · Hy4 preview · GLM 5.3 Flash
变化分析（对比 2026-09-08）
本期新上榜（Top50）
- #6 [中] DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash — 4.94 万亿 tokens
- #24 OpenAI: GPT-6 Astra — 7234.42 亿 tokens
- #32 [中] Qwen: Qwen3.8 Max (0902) — 4281.53 亿 tokens
- #38 Meta: Muse Spark 1.3 — 3343.92 亿 tokens
- #40 [中] Qwen: Qwen3.8 Flash — 2951.14 亿 tokens
- #41 [中] Qwen: Qwen3.7 Flash — 2777.02 亿 tokens
- #42 Mistral: Mistral Nemo — 2623.79 亿 tokens
- #48 Google: Gemini 3.5 Flash Lite — 2171.54 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #7 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 原 #17 Poolside: Laguna S 2.1 (free)
- 原 #21 NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)
- 原 #26 [中] inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin (free)
- 原 #31 [中] StepFun: Step 3.7 Flash
- 原 #41 NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
- 原 #44 Thinking Machines: Inkling (free)
- 原 #48 Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
中国模型重点变动
- Qwen: Qwen3.8 Max (0902)：#80 → #32 ↑48
- Qwen: Qwen3.8 Flash：#53 → #40 ↑13
- Qwen: Qwen3.7 Flash：#52 → #41 ↑11
- Xiaomi: MiMo-V2.5：#9 → #5 ↑4
- Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro：#43 → #47 ↓4
- MoonshotAI: Kimi K3：#12 → #15 ↓3, input -11.7%, output -11.4%
- DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813：#23 → #20 ↑3, input +59.8%, output +59.8%
- DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp：#32 → #29 ↑3
- Tencent: Hy3：#6 → #8 ↓2, input +60.0%, output +60.0%
- Z.ai: GLM 5.2：#10 → #12 ↓2, input -29.3%, output -29.3%
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