MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-09-22
数据：OpenRouter top-weekly · 本期 355 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 77.4%、费用 39.5% —— 量大价低，性价比突出
- 本周冠军：DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash，周调用量 15.77 万亿 tokens，领先第二名 12%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，7 个模型，累计 31.84 万亿 tokens（占 Top 50 的 28.8%）
- 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 6.4×，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 77.4%、费用 39.5%。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
85.5%
估算费用
87.8%
Top 20 · 中国模型占比
数量
12/20 · 60%
调用量
77.4%
估算费用
39.5%
Top 50 · 中国模型占比
数量
21/50 · 42%
调用量
72.1%
估算费用
34.2%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 98.49 万亿 tokens、费用 5.44 亿元，覆盖 11 家厂商（其中中国 12 个）。占全榜总量 85.7%。 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
|
15.77 万亿
15.77T
|
¥1.02 $0.15
|
¥4.08 $0.6
|
2090.9 万元
$3,074,884
|
| 2 |
中Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
|
14.07 万亿
14.07T
|
¥0.51 $0.08
|
¥1.7 $0.25
|
885.1 万元
$1,301,588
|
| 3 |
中Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
|
12.52 万亿
12.52T
|
¥5.67 $0.83
|
¥17.01 $2.5
|
8517.7 万元
$12,525,957
|
| 4 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
9.72 万亿
9.72T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
1982.7 万元
$2,915,751
|
| 5 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
9.44 万亿
9.44T
|
¥0.27 $0.04
|
¥2.18 $0.32
|
436.5 万元
$641,955
|
| 6 |
中Xiaomi: MiMo-V2.5
xiaomi/mimo-v2.5
|
7.07 万亿
7.07T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
740 万元
$1,088,233
|
| 7 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
4.78 万亿
4.78T
|
¥0.56 $0.08
|
¥2.24 $0.33
|
348.7 万元
$512,753
|
| 8 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
3.77 万亿
3.77T
|
¥0.38 $0.06
|
¥0.75 $0.11
|
156.5 万元
$230,080
|
| 9 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
3 万亿
3T
|
¥6.19 $0.91
|
¥19.45 $2.86
|
2254.4 万元
$3,315,300
|
| 10 |
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
|
2.2 万亿
2.2T
|
¥0.68 $0.1
|
¥1.36 $0.2
|
164.5 万元
$241,891
|
| 11 |
Google: Gemini 3.8 Flash
google/gemini-3.8-flash
|
2.19 万亿
2.19T
|
¥5.1 $0.75
|
¥25.5 $3.75
|
1566.6 万元
$2,303,868
|
| 12 |
OpenAI: GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol
|
2.1 万亿
2.1T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
4000.6 万元
$5,883,206
|
| 13 |
OpenAI: GPT-6 Astra
openai/gpt-6-astra
|
1.75 万亿
1.75T
|
¥68 $10
|
¥340 $50
|
1.67 亿元
$24,514,184
|
| 14 |
中Z.ai: GLM 5.2
z-ai/glm-5.2
|
1.67 万亿
1.67T
|
¥4.42 $0.65
|
¥13.88 $2.04
|
893.6 万元
$1,314,120
|
| 15 |
Upstage: Solar Pro 4
upstage/solar-pro4
|
1.64 万亿
1.64T
|
¥0.61 $0.09
|
¥2.45 $0.36
|
130.8 万元
$192,378
|
| 16 |
Anthropic: Claude Sonnet 5
anthropic/claude-sonnet-5
|
1.52 万亿
1.52T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2902.8 万元
$4,268,794
|
| 17 |
中MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
|
1.49 万亿
1.49T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
393.8 万元
$579,171
|
| 18 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.45 万亿
1.45T
|
¥20.4 $3
|
¥102 $15
|
4148.9 万元
$6,101,389
|
| 19 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
deepseek/deepseek-v4-pro-0813
|
1.17 万亿
1.17T
|
¥4.49 $0.66
|
¥13.46 $1.98
|
632.4 万元
$930,036
|
| 20 |
Anthropic: Claude Opus 5
anthropic/claude-opus-5
|
1.16 万亿
1.16T
|
¥34 $5
|
¥170 $25
|
5514.3 万元
$8,109,245
|
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 107.08 万亿 tokens、费用 6.67 亿元（其中中国厂商 5 家）。 Top 3：Deepseek、Z Ai、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 |
31.84 万亿 (28.8%)
31.84T
|
4151.2 万元 6.1% · $6,104,687 |
| 2 |
中Z Ai
代表：GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 · GLM 5.2
|
3 |
18.74 万亿 (16.9%)
18.74T
|
4033.1 万元 5.9% · $5,931,007 |
| 3 |
中Tencent
代表：Hy4 preview · Hy3
|
2 |
17.3 万亿 (15.6%)
17.3T
|
8866.3 万元 13% · $13,038,710 |
| 4 |
Openai
代表：GPT-5.6 Luna · GPT-5.6 Sol · GPT-6 Astra
|
8 |
15.54 万亿 (14%)
15.54T
|
2.4 亿元 35.1% · $35,306,809 |
| 5 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.5 · MiMo-V2.5-Pro
|
2 |
7.34 万亿 (6.6%)
7.34T
|
828.2 万元 1.2% · $1,217,905 |
| 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
|
3405.8 万元 5% · $5,008,589 |
| 7 |
Anthropic
代表：Claude Sonnet 5 · Claude Opus 5 · Claude Fable 5.1
|
6 |
4.25 万亿 (3.8%)
4.25T
|
1.66 亿元 24.2% · $24,343,604 |
| 8 |
Meta
代表：Muse Spark 1.3 Contributor · Muse Spark 1.3
|
2 |
2.4 万亿 (2.2%)
2.4T
|
371.3 万元 0.5% · $546,033 |
| 9 |
中Moonshotai
代表：Kimi K3 · Kimi K2.6
|
2 |
1.65 万亿 (1.5%)
1.65T
|
4317.6 万元 6.3% · $6,349,431 |
| 10 |
Upstage
代表：Solar Pro 4
|
1 |
1.64 万亿 (1.5%)
1.64T
|
130.8 万元 0.2% · $192,378 |
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% 的调用量，其中中国模型占据 77.6% 的份额。 高端档（> $10）只有 2.1% 的调用量，却拿走 31% 的费用。
高端 > $10
调用量 2.1% · 费用 31% · 共 14 个模型
● 中国 0 个
● 海外 14 个
代表：GPT-6 Astra · Claude Fable 5.1 · Claude Fable 5
中等 $1 - $10
调用量 8.9% · 费用 35.3% · 共 95 个模型
● 中国 7 个
● 海外 88 个
代表：GPT-5.6 Sol · Claude Sonnet 5 · Kimi K3
低价 ≤ $1
调用量 89% · 费用 33.7% · 共 246 个模型
● 中国 118 个
● 海外 128 个
代表：DeepSeek V4.1 Flash · GLM 5.3 Flash · Hy4 preview
变化分析（对比 2026-09-16）
本期新上榜（Top50）
- #40 Mistral: Mistral Nemo — 2907.41 亿 tokens
- #41 [中] Qwen: Qwen3.8 27B — 2845.31 亿 tokens
- #42 [中] Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro — 2709.96 亿 tokens
- #43 Google: Gemini 3.1 Pro Preview — 2656.43 亿 tokens
- #44 Anthropic: Claude Haiku 4.5 — 2441.65 亿 tokens
- #45 OpenAI: GPT-4o-mini — 2394.37 亿 tokens
- #46 Google: Gemini 3.5 Flash Lite — 2326.93 亿 tokens
- #47 OpenAI: gpt-oss-20b — 2276.48 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 → #33 ↑17
- Qwen: Qwen3.8 27B：#55 → #41 ↑14, input +96.3%, output +17.6%
- Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro：#54 → #42 ↑12
- MoonshotAI: Kimi K2.6：#60 → #49 ↑11
- DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp：#38 → #48 ↓10
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash：#6 → #1 ↑5
- Qwen: Qwen3.8 Max (0902)：#39 → #35 ↑4
- DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813：#22 → #19 ↑3, input +13.9%, output +13.9%
- DeepSeek: DeepSeek V3.2：#35 → #32 ↑3
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