MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-10-03
数据：OpenRouter top-weekly · 本期 377 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 75.8%、费用 37.2% —— 量大价低，性价比突出
- 本周冠军：DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash，周调用量 23.5 万亿 tokens，领先第二名 132%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，6 个模型，累计 35.46 万亿 tokens（占 Top 50 的 32.8%）
- 性价比之王：Deepseek 调用量占比是费用占比的 8.0× —— 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 75.8%、费用 37.2%。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
83.6%
估算费用
85.4%
Top 20 · 中国模型占比
数量
12/20 · 60%
调用量
75.8%
估算费用
37.2%
Top 50 · 中国模型占比
数量
20/50 · 40%
调用量
68.9%
估算费用
28.8%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 92.34 万亿 tokens、费用 4.55 亿元，覆盖 10 家厂商（其中中国 12 个）。占全榜总量 80.6%。 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
|
23.5 万亿
23.5T
|
¥0.14 $0.02
|
¥4.08 $0.6
|
1246.3 万元
$1,832,745
|
| 2 |
中Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
|
10.15 万亿
10.15T
|
¥1.02 $0.15
|
¥3.4 $0.5
|
1276.8 万元
$1,877,614
|
| 3 |
中Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash
xiaomi/mimo-v2.6-flash
|
9.34 万亿
9.34T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
977.8 万元
$1,437,886
|
| 4 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
6.96 万亿
6.96T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
1418.9 万元
$2,086,616
|
| 5 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
6.83 万亿
6.83T
|
¥0.03 $0.01
|
¥8.7 $1.28
|
615.5 万元
$905,081
|
| 6 |
中Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
|
6.81 万亿
6.81T
|
¥5.1 $0.75
|
¥15.31 $2.25
|
4172.8 万元
$6,136,402
|
| 7 |
OpenAI: GPT-6 Luna
openai/gpt-6-luna
|
5.67 万亿
5.67T
|
¥0.68 $0.1
|
¥3.4 $0.5
|
540.1 万元
$794,321
|
| 8 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
3.21 万亿
3.21T
|
¥0.19 $0.03
|
¥0.38 $0.06
|
67.2 万元
$98,769
|
| 9 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
2.56 万亿
2.56T
|
¥9.52 $1.4
|
¥29.92 $4.4
|
2956.8 万元
$4,348,303
|
| 10 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
2.2 万亿
2.2T
|
¥0.56 $0.08
|
¥2.24 $0.33
|
160.5 万元
$235,999
|
| 11 |
Google: Gemini 3.8 Flash
google/gemini-3.8-flash
|
2.13 万亿
2.13T
|
¥5.1 $0.75
|
¥25.5 $3.75
|
1522.8 万元
$2,239,372
|
| 12 |
Anthropic: Claude Opus 5.5
anthropic/claude-opus-5.5
|
2.07 万亿
2.07T
|
¥27.2 $4
|
¥136 $20
|
7870.2 万元
$11,573,799
|
| 13 |
OpenAI: GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol
|
1.58 万亿
1.58T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
3000.5 万元
$4,412,488
|
| 14 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.57 万亿
1.57T
|
¥18.36 $2.7
|
¥91.8 $13.5
|
4039.5 万元
$5,940,370
|
| 15 |
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
|
1.49 万亿
1.49T
|
¥0.68 $0.1
|
¥1.36 $0.2
|
111.7 万元
$164,305
|
| 16 |
中Z.ai: GLM 5.2
z-ai/glm-5.2
|
1.31 万亿
1.31T
|
¥2.79 $0.41
|
¥27.13 $3.99
|
686.6 万元
$1,009,735
|
| 17 |
Anthropic: Claude Sonnet 5
anthropic/claude-sonnet-5
|
1.26 万亿
1.26T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2407.7 万元
$3,540,675
|
| 18 |
中MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
|
1.25 万亿
1.25T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
331.1 万元
$486,972
|
| 19 |
中Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro
xiaomi/mimo-v2.6-pro
|
1.23 万亿
1.23T
|
¥2.96 $0.44
|
¥5.92 $0.87
|
401.4 万元
$590,269
|
| 20 |
OpenAI: GPT-6 Astra
openai/gpt-6-astra
|
1.23 万亿
1.23T
|
¥68 $10
|
¥340 $50
|
1.17 亿元
$17,165,616
|
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 105.08 万亿 tokens、费用 6.15 亿元（其中中国厂商 6 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
|
6 |
35.46 万亿 (32.8%)
35.46T
|
2576.7 万元 4.1% · $3,789,204 |
| 2 |
Openai
代表：GPT-5.6 Luna · GPT-6 Luna · GPT-5.6 Sol
|
10 |
18.53 万亿 (17.1%)
18.53T
|
2.03 亿元 32.4% · $29,846,246 |
| 3 |
中Z Ai
代表：GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 · GLM 5.2
|
4 |
14.27 万亿 (13.2%)
14.27T
|
4997 万元 8% · $7,348,584 |
| 4 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.6-Flash · MiMo-V2.6-Pro · MiMo-V2.5
|
3 |
11.73 万亿 (10.8%)
11.73T
|
1500.9 万元 2.4% · $2,207,151 |
| 5 |
中Tencent
代表：Hy4 preview · Hy3
|
2 |
9.01 万亿 (8.3%)
9.01T
|
4333.2 万元 6.9% · $6,372,401 |
| 6 |
Google
代表：Gemini 3.8 Flash · Gemini 3 Flash Preview · Gemini 2.5 Flash Lite
|
8 |
5.84 万亿 (5.4%)
5.84T
|
2657.6 万元 4.2% · $3,908,187 |
| 7 |
Anthropic
代表：Claude Opus 5.5 · Claude Sonnet 5 · Claude Fable 5.1
|
7 |
5.43 万亿 (5%)
5.43T
|
2.03 亿元 32.5% · $29,894,965 |
| 8 |
Meta
代表：Muse Spark 1.3 Contributor · Muse Spark 1.3
|
2 |
1.91 万亿 (1.8%)
1.91T
|
555.1 万元 0.9% · $816,373 |
| 9 |
中Moonshotai
代表：Kimi K3
|
1 |
1.57 万亿 (1.5%)
1.57T
|
4039.5 万元 6.4% · $5,940,370 |
| 10 |
中Qwen
代表：Qwen3.8 Flash · Qwen3.7 Flash · Qwen3.8 27B
|
3 |
1.31 万亿 (1.2%)
1.31T
|
244.6 万元 0.4% · $359,718 |
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：254 个模型贡献 84.9% 的调用量，其中中国模型占据 74.3% 的份额。 高端档（> $10）只有 1.6% 的调用量，却拿走 25.7% 的费用。
高端 > $10
调用量 1.6% · 费用 25.7% · 共 14 个模型
● 中国 0 个
● 海外 14 个
代表：GPT-6 Astra · Claude Fable 5.1 · GPT-6 Astra Pro
中等 $1 - $10
调用量 13.4% · 费用 50.1% · 共 109 个模型
● 中国 12 个
● 海外 97 个
代表：GLM 5.3 · Claude Opus 5.5 · GPT-5.6 Sol
低价 ≤ $1
调用量 84.9% · 费用 24.2% · 共 254 个模型
● 中国 118 个
● 海外 136 个
代表：DeepSeek V4.1 Flash · GLM 5.3 Flash · MiMo-V2.6-Flash
变化分析（对比 2026-09-27）
本期新上榜（Top50）
- #38 OpenAI: GPT-6 Luna Pro — 4159.22 亿 tokens
- #40 Anthropic: Claude Sonnet 5.5 — 4042.27 亿 tokens
- #46 Mistral: Mistral Nemo — 2812.19 亿 tokens
- #47 OpenAI: GPT-6.1 Sol — 2767.65 亿 tokens
- #48 OpenAI: GPT-4o-mini — 2480.12 亿 tokens
- #49 [中] Z.ai: GLM 5.3 FlashX — 2465.78 亿 tokens
- #50 Anthropic: Claude Haiku 4.5 — 2437 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #4 Space Bunny Alpha
- 原 #7 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 原 #22 [中] inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin (free)
- 原 #23 Poolside: Laguna S 2.1 (free)
- 原 #35 [中] Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)
- 原 #42 NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)
- 原 #50 NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
中国模型重点变动
- Xiaomi: MiMo-V2.5：#9 → #23 ↓14
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX：#58 → #49 ↑9
- Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro：#27 → #19 ↑8
- Qwen: Qwen3.8 Flash：#39 → #31 ↑8
- MoonshotAI: Kimi K3：#21 → #14 ↑7, output -10.0%
- Qwen: Qwen3.7 Flash：#43 → #36 ↑7
- Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash：#8 → #3 ↑5
- DeepSeek: DeepSeek V3.2：#46 → #42 ↑4
- Tencent: Hy4 preview：#3 → #6 ↓3
- DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423：#30 → #27 ↑3, input -40.0%, output -40.0%
苏公网安备32059002007950号