MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-09-25
数据：OpenRouter top-weekly · 本期 372 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 79.3%、费用 41.7% —— 量大价低，性价比突出
- 本周冠军：Z.ai: GLM 5.3 Flash，周调用量 19.04 万亿 tokens，领先第二名 3%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，6 个模型，累计 32.7 万亿 tokens（占 Top 50 的 28.5%）
- 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 6.5×，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 79.3%、费用 41.7%。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
87.3%
估算费用
84.1%
Top 20 · 中国模型占比
数量
12/20 · 60%
调用量
79.3%
估算费用
41.7%
Top 50 · 中国模型占比
数量
21/50 · 42%
调用量
74%
估算费用
36.1%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 101.78 万亿 tokens、费用 5.59 亿元，覆盖 11 家厂商（其中中国 12 个）。占全榜总量 84.6%。 冠军：Z.ai: GLM 5.3 Flash。
| # | 模型 | 周调用量 | Input / 百万 tok | Output / 百万 tok | 费用(估) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
中Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
|
19.04 万亿
19.04T
|
¥0.31 $0.05
|
¥4.08 $0.6
|
1300.9 万元
$1,913,039
|
| 2 |
中DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
deepseek/deepseek-v4.1-flash
|
18.4 万亿
18.4T
|
¥1.02 $0.15
|
¥4.08 $0.6
|
2439.2 万元
$3,587,074
|
| 3 |
中Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
|
12.99 万亿
12.99T
|
¥5.67 $0.83
|
¥17.01 $2.5
|
8839.1 万元
$12,998,712
|
| 4 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
8.74 万亿
8.74T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
1782.8 万元
$2,621,832
|
| 5 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
8.49 万亿
8.49T
|
¥0.2 $0.03
|
¥2.18 $0.32
|
340.6 万元
$500,947
|
| 6 |
中Xiaomi: MiMo-V2.5
xiaomi/mimo-v2.5
|
5.66 万亿
5.66T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
592.3 万元
$871,013
|
| 7 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
3.91 万亿
3.91T
|
¥0.56 $0.08
|
¥2.24 $0.33
|
285 万元
$419,079
|
| 8 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
3.46 万亿
3.46T
|
¥0.47 $0.07
|
¥0.93 $0.14
|
177.6 万元
$261,137
|
| 9 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
3.05 万亿
3.05T
|
¥9.52 $1.4
|
¥29.92 $4.4
|
3522 万元
$5,179,400
|
| 10 |
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 万元
$2,245,660
|
| 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
|
157.9 万元
$232,238
|
| 12 |
OpenAI: GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol
|
1.9 万亿
1.9T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
3610.9 万元
$5,310,145
|
| 13 |
OpenAI: GPT-6 Astra
openai/gpt-6-astra
|
1.8 万亿
1.8T
|
¥68 $10
|
¥340 $50
|
1.72 亿元
$25,222,362
|
| 14 |
Upstage: Solar Pro 4
upstage/solar-pro4
|
1.75 万亿
1.75T
|
¥0.61 $0.09
|
¥2.45 $0.36
|
139.3 万元
$204,845
|
| 15 |
中Z.ai: GLM 5.2
z-ai/glm-5.2
|
1.72 万亿
1.72T
|
¥4.42 $0.65
|
¥13.88 $2.04
|
924.3 万元
$1,359,258
|
| 16 |
Anthropic: Claude Sonnet 5
anthropic/claude-sonnet-5
|
1.47 万亿
1.47T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2795.2 万元
$4,110,534
|
| 17 |
中MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
|
1.47 万亿
1.47T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
389 万元
$572,074
|
| 18 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.42 万亿
1.42T
|
¥20.4 $3
|
¥102 $15
|
4046.4 万元
$5,950,659
|
| 19 |
Anthropic: Claude Opus 5
anthropic/claude-opus-5
|
1.15 万亿
1.15T
|
¥34 $5
|
¥170 $25
|
5452.8 万元
$8,018,843
|
| 20 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813
deepseek/deepseek-v4-pro-0813
|
1.14 万亿
1.14T
|
¥3.14 $0.46
|
¥9.42 $1.39
|
429.2 万元
$631,235
|
厂商家族 Top 10
全部厂商家族（按调用量）共 10 家、涵盖 46 个模型，累计调用 111.27 万亿 tokens、费用 6.44 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
|
6 |
32.7 万亿 (28.5%)
32.7T
|
4003.5 万元 5.8% · $5,887,560 |
| 2 |
中Z Ai
代表：GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 · GLM 5.2
|
3 |
23.81 万亿 (20.7%)
23.81T
|
5747.2 万元 8.3% · $8,451,696 |
| 3 |
中Tencent
代表：Hy4 preview · Hy3
|
2 |
16.9 万亿 (14.7%)
16.9T
|
9124.1 万元 13.2% · $13,417,791 |
| 4 |
Openai
代表：GPT-5.6 Luna · GPT-5.6 Sol · GPT-6 Astra
|
9 |
14.83 万亿 (12.9%)
14.83T
|
2.4 亿元 34.6% · $35,258,402 |
| 5 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.5 · MiMo-V2.6-Flash · MiMo-V2.6-Pro
|
4 |
7.03 万亿 (6.1%)
7.03T
|
880.8 万元 1.3% · $1,295,295 |
| 6 |
Google
代表：Gemini 3.8 Flash · Gemini 3 Flash Preview · Gemini 2.5 Flash Lite
|
9 |
6.11 万亿 (5.3%)
6.11T
|
3259.3 万元 4.7% · $4,793,022 |
| 7 |
Anthropic
代表：Claude Sonnet 5 · Claude Opus 5 · Claude Fable 5.1
|
6 |
4.06 万亿 (3.5%)
4.06T
|
1.59 亿元 22.9% · $23,329,936 |
| 8 |
Meta
代表：Muse Spark 1.3 Contributor · Muse Spark 1.3
|
2 |
2.46 万亿 (2.1%)
2.46T
|
524.4 万元 0.8% · $771,173 |
| 9 |
Upstage
代表：Solar Pro 4
|
1 |
1.75 万亿 (1.5%)
1.75T
|
139.3 万元 0.2% · $204,845 |
| 10 |
中Qwen
代表：Qwen3.8 Flash · Qwen3.7 Flash · Qwen3.8 Max (0902)
|
4 |
1.61 万亿 (1.4%)
1.61T
|
853.8 万元 1.2% · $1,255,562 |
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：250 个模型贡献 86.8% 的调用量，其中中国模型占据 78.6% 的份额。 高端档（> $10）只有 2% 的调用量，却拿走 30.1% 的费用。
高端 > $10
调用量 2% · 费用 30.1% · 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 11.2% · 费用 39.4% · 共 108 个模型
● 中国 12 个
● 海外 96 个
代表：GLM 5.3 · GPT-5.6 Sol · Claude Sonnet 5
低价 ≤ $1
调用量 86.8% · 费用 30.5% · 共 250 个模型
● 中国 117 个
● 海外 133 个
代表：GLM 5.3 Flash · DeepSeek V4.1 Flash · Hy4 preview
变化分析（对比 2026-09-19）
本期新上榜（Top50）
- #23 [中] Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash — 7193.75 亿 tokens
- #30 OpenAI: GPT-6 Luna — 4822.39 亿 tokens
- #38 [中] Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro — 3690.19 亿 tokens
- #39 Meta: Muse Spark 1.3 — 3477 亿 tokens
- #41 [中] Qwen: Qwen3.8 27B — 3390.94 亿 tokens
- #45 [中] Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro — 2861.5 亿 tokens
- #47 Google: Gemini 3.1 Pro Preview — 2583.61 亿 tokens
- #48 Anthropic: Claude Haiku 4.5 — 2433.97 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #9 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 原 #21 Poolside: Laguna S 2.1 (free)
- 原 #24 [中] inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin (free)
- 原 #27 NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)
- 原 #29 [中] Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)
- 原 #32 [中] inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL (free)
- 原 #33 [中] Nex AGI: Nex-N2.5-Pro (free)
- 原 #43 Thinking Machines: Inkling (free)
中国模型重点变动
- Qwen: Qwen3.7 Flash：#44 → #33 ↑11
- Qwen: Qwen3.8 Max (0902)：#46 → #35 ↑11
- Qwen: Qwen3.8 27B：#52 → #41 ↑11, input +96.3%, output +17.6%
- Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro：#53 → #45 ↑8
- Qwen: Qwen3.8 Flash：#37 → #32 ↑5
- Z.ai: GLM 5.3 Flash：#4 → #1 ↑3, input -50.0%, output +100.0%
- DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813：#23 → #20 ↑3, input -20.1%, output -20.1%
- DeepSeek: DeepSeek V3.2：#39 → #36 ↑3
- Z.ai: GLM 5.2：#17 → #15 ↑2, input +17.2%, output +17.2%
- Z.ai: GLM 5.3：#10 → #9 ↑1, input +53.8%, output +53.8%
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