MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-09-21
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 76%、费用 41.2% —— 量大价低，性价比突出
- 本周冠军：DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash，周调用量 14.57 万亿 tokens，领先第二名 12%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，7 个模型，累计 31.14 万亿 tokens（占 Top 50 的 28.1%）
- 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 76%、费用 41.2%。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
8/10 · 80%
调用量
82.3%
估算费用
84.6%
Top 20 · 中国模型占比
数量
13/20 · 65%
调用量
76%
估算费用
41.2%
Top 50 · 中国模型占比
数量
21/50 · 42%
调用量
69.9%
估算费用
31.2%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 98.44 万亿 tokens、费用 4.66 亿元，覆盖 11 家厂商（其中中国 13 个）。占全榜总量 85.6%。 冠军：DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash。
| # | 模型 | 周调用量 | Input / 百万 tok | Output / 百万 tok | 费用(估) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
中DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
deepseek/deepseek-v4.1-flash
|
14.57 万亿
14.57T
|
¥1.02 $0.15
|
¥4.08 $0.6
|
1932.3 万元
$2,841,611
|
| 2 |
中Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
|
12.96 万亿
12.96T
|
¥0.61 $0.09
|
¥2.04 $0.3
|
978.5 万元
$1,439,037
|
| 3 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
12.44 万亿
12.44T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
2537.3 万元
$3,731,257
|
| 4 |
中Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
|
11.93 万亿
11.93T
|
¥5.67 $0.83
|
¥17.01 $2.5
|
8115 万元
$11,933,856
|
| 5 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
9.77 万亿
9.77T
|
¥0.27 $0.04
|
¥0.82 $0.12
|
318.8 万元
$468,788
|
| 6 |
中Xiaomi: MiMo-V2.5
xiaomi/mimo-v2.5
|
7.17 万亿
7.17T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
751.3 万元
$1,104,826
|
| 7 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
4.75 万亿
4.75T
|
¥0.56 $0.08
|
¥2.24 $0.33
|
346.5 万元
$509,563
|
| 8 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
3.87 万亿
3.87T
|
¥0.24 $0.04
|
¥0.48 $0.07
|
103 万元
$151,530
|
| 9 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
2.97 万亿
2.97T
|
¥6.19 $0.91
|
¥19.45 $2.86
|
2230.1 万元
$3,279,561
|
| 10 |
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
|
2.16 万亿
2.16T
|
¥0.68 $0.1
|
¥1.36 $0.2
|
161.4 万元
$237,424
|
| 11 |
Google: Gemini 3.8 Flash
google/gemini-3.8-flash
|
2.14 万亿
2.14T
|
¥5.1 $0.75
|
¥25.5 $3.75
|
1527.7 万元
$2,246,579
|
| 12 |
OpenAI: GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol
|
2.08 万亿
2.08T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
3954.7 万元
$5,815,662
|
| 13 |
OpenAI: GPT-6 Astra
openai/gpt-6-astra
|
1.7 万亿
1.7T
|
¥68 $10
|
¥340 $50
|
1.62 亿元
$23,860,121
|
| 14 |
Upstage: Solar Pro 4
upstage/solar-pro4
|
1.62 万亿
1.62T
|
¥0.61 $0.09
|
¥2.45 $0.36
|
128.6 万元
$189,063
|
| 15 |
中Z.ai: GLM 5.2
z-ai/glm-5.2
|
1.58 万亿
1.58T
|
¥4.42 $0.65
|
¥13.88 $2.04
|
846.2 万元
$1,244,350
|
| 16 |
Anthropic: Claude Sonnet 5
anthropic/claude-sonnet-5
|
1.53 万亿
1.53T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2905.3 万元
$4,272,499
|
| 17 |
中MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
|
1.48 万亿
1.48T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
392.5 万元
$577,245
|
| 18 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.45 万亿
1.45T
|
¥11.56 $1.7
|
¥57.8 $8.5
|
2341.2 万元
$3,442,982
|
| 19 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423
deepseek/deepseek-v4-pro
|
1.15 万亿
1.15T
|
¥2.87 $0.42
|
¥5.74 $0.84
|
363.1 万元
$533,977
|
| 20 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
deepseek/deepseek-v4-pro-0813
|
1.13 万亿
1.13T
|
¥3.58 $0.53
|
¥10.74 $1.58
|
487.8 万元
$717,329
|
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 107.14 万亿 tokens、费用 6.35 亿元（其中中国厂商 5 家）。 Top 3：Deepseek、Openai、Z Ai。
| # | 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 |
31.14 万亿 (28.1%)
31.14T
|
3324.6 万元 5.1% · $4,889,063 |
| 2 |
Openai
代表：GPT-5.6 Luna · GPT-5.6 Sol · GPT-6 Astra
|
8 |
18.15 万亿 (16.4%)
18.15T
|
2.4 亿元 36.8% · $35,348,247 |
| 3 |
中Z Ai
代表：GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 · GLM 5.2
|
3 |
17.51 万亿 (15.8%)
17.51T
|
4054.8 万元 6.2% · $5,962,948 |
| 4 |
中Tencent
代表：Hy4 preview · Hy3
|
2 |
16.68 万亿 (15.1%)
16.68T
|
8461.5 万元 13% · $12,443,419 |
| 5 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.5 · MiMo-V2.5-Pro
|
2 |
7.43 万亿 (6.7%)
7.43T
|
835.4 万元 1.3% · $1,228,540 |
| 6 |
Google
代表：Gemini 3.8 Flash · Gemini 3 Flash Preview · Gemini 2.5 Flash Lite
|
10 |
6.39 万亿 (5.8%)
6.39T
|
3383.9 万元 5.2% · $4,976,344 |
| 7 |
Anthropic
代表：Claude Sonnet 5 · Claude Opus 5 · Claude Fable 5.1
|
6 |
4.22 万亿 (3.8%)
4.22T
|
1.64 亿元 25.2% · $24,137,450 |
| 8 |
Meta
代表：Muse Spark 1.3 Contributor · Muse Spark 1.3
|
2 |
2.36 万亿 (2.1%)
2.36T
|
375.2 万元 0.6% · $551,766 |
| 9 |
中Moonshotai
代表：Kimi K3 · Kimi K2.6
|
2 |
1.64 万亿 (1.5%)
1.64T
|
2509.2 万元 3.8% · $3,689,991 |
| 10 |
Upstage
代表：Solar Pro 4
|
1 |
1.62 万亿 (1.5%)
1.62T
|
128.6 万元 0.2% · $189,063 |
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：246 个模型贡献 89.1% 的调用量，其中中国模型占据 75.1% 的份额。 高端档（> $10）只有 2% 的调用量，却拿走 31.8% 的费用。
高端 > $10
调用量 2% · 费用 31.8% · 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% · 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 89.1% · 费用 34.2% · 共 246 个模型
● 中国 120 个
● 海外 126 个
代表：DeepSeek V4.1 Flash · GLM 5.3 Flash · GPT-5.6 Luna
变化分析（对比 2026-09-15）
本期新上榜（Top50）
- #39 Mistral: Mistral Nemo — 2907.05 亿 tokens
- #41 [中] Qwen: Qwen3.8 27B — 2633.21 亿 tokens
- #42 Google: Gemini 3.1 Pro Preview — 2587.49 亿 tokens
- #43 [中] Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro — 2585.46 亿 tokens
- #44 Anthropic: Claude Haiku 4.5 — 2427.03 亿 tokens
- #45 OpenAI: GPT-4o-mini — 2352.69 亿 tokens
- #46 Google: Gemini 3.5 Flash Lite — 2325.6 亿 tokens
- #48 OpenAI: gpt-oss-20b — 2176.3 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #9 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 原 #20 Poolside: Laguna S 2.1 (free)
- 原 #23 [中] inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin (free)
- 原 #28 NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)
- 原 #29 [中] Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)
- 原 #40 [中] Nex AGI: Nex-N2.5-Pro (free)
- 原 #42 Thinking Machines: Inkling (free)
- 原 #44 NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
中国模型重点变动
- Qwen: Qwen3.8 Flash：#47 → #30 ↑17
- Qwen: Qwen3.7 Flash：#50 → #34 ↑16
- Qwen: Qwen3.8 27B：#55 → #41 ↑14
- Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro：#54 → #43 ↑11
- MoonshotAI: Kimi K2.6：#60 → #50 ↑10
- DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp：#38 → #47 ↓9
- Qwen: Qwen3.8 Max (0902)：#39 → #33 ↑6
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash：#6 → #1 ↑5, input -50.0%, output -50.0%
- DeepSeek: DeepSeek V3.2：#35 → #32 ↑3
- Z.ai: GLM 5.3 Flash：#4 → #2 ↑2, input -40.0%, output -40.0%
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