MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-09-20
数据：OpenRouter top-weekly · 本期 359 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 12 席，贡献调用量 72.1%、费用 35.7% —— 量大价低，性价比突出
- 本周冠军：OpenAI: GPT-5.6 Luna，周调用量 15.2 万亿 tokens，领先第二名 18%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，7 个模型，累计 29.72 万亿 tokens（占 Top 50 的 26.9%）
- 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 12 席（60%）；贡献调用量 72.1%、费用 35.7%。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
8/10 · 80%
调用量
79%
估算费用
75.7%
Top 20 · 中国模型占比
数量
12/20 · 60%
调用量
72.1%
估算费用
35.7%
Top 50 · 中国模型占比
数量
21/50 · 42%
调用量
67.5%
估算费用
30.7%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 98.36 万亿 tokens、费用 5.09 亿元，覆盖 11 家厂商（其中中国 12 个）。占全榜总量 85.6%。 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
|
15.2 万亿
15.2T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
3100.5 万元
$4,559,486
|
| 2 |
中DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
deepseek/deepseek-v4.1-flash
|
12.93 万亿
12.93T
|
¥1.02 $0.15
|
¥4.08 $0.6
|
1714.2 万元
$2,520,862
|
| 3 |
中Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
|
12.01 万亿
12.01T
|
¥5.67 $0.83
|
¥17.01 $2.5
|
8171.2 万元
$12,016,417
|
| 4 |
中Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
|
11.62 万亿
11.62T
|
¥0.61 $0.09
|
¥2.04 $0.3
|
877.2 万元
$1,290,049
|
| 5 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
9.9 万亿
9.9T
|
¥0.27 $0.04
|
¥0.54 $0.08
|
296.1 万元
$435,471
|
| 6 |
中Xiaomi: MiMo-V2.5
xiaomi/mimo-v2.5
|
7.29 万亿
7.29T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
763.8 万元
$1,123,306
|
| 7 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
4.74 万亿
4.74T
|
¥0.56 $0.08
|
¥2.24 $0.33
|
345.7 万元
$508,383
|
| 8 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
3.95 万亿
3.95T
|
¥0.27 $0.04
|
¥0.54 $0.08
|
117.6 万元
$172,877
|
| 9 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
2.83 万亿
2.83T
|
¥6.19 $0.91
|
¥19.45 $2.86
|
2127.2 万元
$3,128,220
|
| 10 |
Google: Gemini 3.8 Flash
google/gemini-3.8-flash
|
2.13 万亿
2.13T
|
¥5.1 $0.75
|
¥25.5 $3.75
|
1520.8 万元
$2,236,409
|
| 11 |
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
|
2.11 万亿
2.11T
|
¥0.68 $0.1
|
¥1.36 $0.2
|
157.8 万元
$232,096
|
| 12 |
OpenAI: GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol
|
2.06 万亿
2.06T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
3919.5 万元
$5,764,044
|
| 13 |
OpenAI: GPT-6 Astra
openai/gpt-6-astra
|
1.65 万亿
1.65T
|
¥68 $10
|
¥340 $50
|
1.57 亿元
$23,059,087
|
| 14 |
Upstage: Solar Pro 4
upstage/solar-pro4
|
1.61 万亿
1.61T
|
¥0.61 $0.09
|
¥2.45 $0.36
|
127.8 万元
$188,014
|
| 15 |
中Z.ai: GLM 5.2
z-ai/glm-5.2
|
1.55 万亿
1.55T
|
¥3.77 $0.55
|
¥11.85 $1.74
|
709.1 万元
$1,042,770
|
| 16 |
Anthropic: Claude Sonnet 5
anthropic/claude-sonnet-5
|
1.53 万亿
1.53T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2906 万元
$4,273,554
|
| 17 |
中MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
|
1.48 万亿
1.48T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
392.1 万元
$576,563
|
| 18 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.42 万亿
1.42T
|
¥11.56 $1.7
|
¥57.8 $8.5
|
2301.1 万元
$3,384,030
|
| 19 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
deepseek/deepseek-v4-pro
|
1.24 万亿
1.24T
|
¥2.87 $0.42
|
¥5.74 $0.84
|
391 万元
$575,025
|
| 20 |
Anthropic: Claude Opus 5
anthropic/claude-opus-5
|
1.12 万亿
1.12T
|
¥34 $5
|
¥170 $25
|
5326.4 万元
$7,832,897
|
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 106.99 万亿 tokens、费用 6.28 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 V4.1 Flash · DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423
|
7 |
29.72 万亿 (26.9%)
29.72T
|
3138 万元 4.9% · $4,614,730 |
| 2 |
Openai
代表：GPT-5.6 Luna · GPT-5.6 Sol · GPT-6 Astra
|
8 |
20.85 万亿 (18.9%)
20.85T
|
2.4 亿元 37.2% · $35,320,609 |
| 3 |
中Tencent
代表：Hy4 preview · Hy3
|
2 |
16.75 万亿 (15.1%)
16.75T
|
8516.9 万元 13.2% · $12,524,799 |
| 4 |
中Z Ai
代表：GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 · GLM 5.2
|
3 |
16 万亿 (14.5%)
16T
|
3713.5 万元 5.8% · $5,461,040 |
| 5 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.5 · MiMo-V2.5-Pro
|
2 |
7.55 万亿 (6.8%)
7.55T
|
845.5 万元 1.3% · $1,243,424 |
| 6 |
Google
代表：Gemini 3.8 Flash · Gemini 3 Flash Preview · Gemini 2.5 Flash Lite
|
10 |
6.37 万亿 (5.8%)
6.37T
|
3344.7 万元 5.2% · $4,918,703 |
| 7 |
Anthropic
代表：Claude Sonnet 5 · Claude Opus 5 · Claude Fable 5.1
|
6 |
4.21 万亿 (3.8%)
4.21T
|
1.63 亿元 25.2% · $23,904,984 |
| 8 |
Meta
代表：Muse Spark 1.3 Contributor · Muse Spark 1.3
|
2 |
2.33 万亿 (2.1%)
2.33T
|
386.1 万元 0.6% · $567,806 |
| 9 |
中Moonshotai
代表：Kimi K3 · Kimi K2.6
|
2 |
1.61 万亿 (1.5%)
1.61T
|
2461.8 万元 3.8% · $3,620,222 |
| 10 |
Upstage
代表：Solar Pro 4
|
1 |
1.61 万亿 (1.5%)
1.61T
|
127.8 万元 0.2% · $188,014 |
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：247 个模型贡献 89.2% 的调用量，其中中国模型占据 72.4% 的份额。 高端档（> $10）只有 2% 的调用量，却拿走 31.2% 的费用。
高端 > $10
调用量 2% · 费用 31.2% · 共 15 个模型
● 中国 0 个
● 海外 15 个
代表：GPT-6 Astra · Claude Fable 5.1 · Claude Fable 5
中等 $1 - $10
调用量 8.8% · 费用 34.2% · 共 97 个模型
● 中国 9 个
● 海外 88 个
代表：GPT-5.6 Sol · Claude Sonnet 5 · Kimi K3
低价 ≤ $1
调用量 89.2% · 费用 34.6% · 共 247 个模型
● 中国 120 个
● 海外 127 个
代表：GPT-5.6 Luna · DeepSeek V4.1 Flash · Hy4 preview
变化分析（对比 2026-09-14）
本期新上榜（Top50）
- #40 Mistral: Mistral Nemo — 2840.54 亿 tokens
- #41 [中] Qwen: Qwen3.8 27B — 2583.81 亿 tokens
- #42 [中] Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro — 2510.3 亿 tokens
- #43 Anthropic: Claude Haiku 4.5 — 2398.81 亿 tokens
- #45 OpenAI: GPT-4o-mini — 2350.29 亿 tokens
- #46 Google: Gemini 3.1 Pro Preview — 2314.32 亿 tokens
- #47 Google: Gemini 3.5 Flash Lite — 2312 亿 tokens
- #48 OpenAI: gpt-oss-20b — 2168.44 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #9 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 原 #21 Poolside: Laguna S 2.1 (free)
- 原 #23 [中] inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin (free)
- 原 #27 NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)
- 原 #30 [中] Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)
- 原 #40 Thinking Machines: Inkling (free)
- 原 #44 NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
- 原 #45 [中] inclusionAI: Ling 3.0 Flash Sante (free)
中国模型重点变动
- Qwen: Qwen3.8 Flash：#49 → #29 ↑20
- Qwen: Qwen3.7 Flash：#50 → #36 ↑14
- Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro：#56 → #42 ↑14
- Qwen: Qwen3.8 27B：#54 → #41 ↑13
- MoonshotAI: Kimi K2.6：#61 → #50 ↑11
- DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp：#34 → #44 ↓10
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash：#6 → #2 ↑4, input -50.0%, output -50.0%
- DeepSeek: DeepSeek V3.2：#36 → #32 ↑4
- Qwen: Qwen3.8 Max (0902)：#37 → #33 ↑4
- Z.ai: GLM 5.3：#11 → #9 ↑2, input -35.0%, output -35.0%
苏公网安备32059002007950号