MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-10-04
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 11 席，贡献调用量 74.6%、费用 34.5% —— 量大价低，性价比突出
- 本周冠军：DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash，周调用量 24.17 万亿 tokens，领先第二名 150%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，6 个模型，累计 35.86 万亿 tokens（占 Top 50 的 33.3%）
- 性价比之王：Xiaomi 调用量占比是费用占比的 4.7× —— 烧 token 不烧钱
- 高端市场：Anthropic 费用占比是调用量的 6.1×，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 11 席（55%）；贡献调用量 74.6%、费用 34.5%。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
84.1%
估算费用
88.8%
Top 20 · 中国模型占比
数量
11/20 · 55%
调用量
74.6%
估算费用
34.5%
Top 50 · 中国模型占比
数量
21/50 · 42%
调用量
69.3%
估算费用
29.5%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 91.73 万亿 tokens、费用 5.1 亿元，覆盖 10 家厂商（其中中国 11 个）。占全榜总量 80.5%。 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
|
24.17 万亿
24.17T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
6410.8 万元
$9,427,701
|
| 2 |
中Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
|
9.67 万亿
9.67T
|
¥1.02 $0.15
|
¥3.4 $0.5
|
1216.9 万元
$1,789,579
|
| 3 |
中Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash
xiaomi/mimo-v2.6-flash
|
9.38 万亿
9.38T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
982.5 万元
$1,444,810
|
| 4 |
中Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
|
6.65 万亿
6.65T
|
¥5.1 $0.75
|
¥15.31 $2.25
|
4073.8 万元
$5,990,856
|
| 5 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
6.46 万亿
6.46T
|
¥0.13 $0.02
|
¥8.7 $1.28
|
636.6 万元
$936,162
|
| 6 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
6.19 万亿
6.19T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
1263.3 万元
$1,857,829
|
| 7 |
OpenAI: GPT-6 Luna
openai/gpt-6-luna
|
5.94 万亿
5.94T
|
¥0.68 $0.1
|
¥3.4 $0.5
|
565.2 万元
$831,187
|
| 8 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
3.26 万亿
3.26T
|
¥0.19 $0.03
|
¥0.38 $0.06
|
68.4 万元
$100,529
|
| 9 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
2.55 万亿
2.55T
|
¥1.5 $0.22
|
¥23.05 $3.39
|
933 万元
$1,371,990
|
| 10 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
2.19 万亿
2.19T
|
¥0.56 $0.08
|
¥2.24 $0.33
|
159.7 万元
$234,909
|
| 11 |
Anthropic: Claude Opus 5.5
anthropic/claude-opus-5.5
|
2.17 万亿
2.17T
|
¥27.2 $4
|
¥136 $20
|
8260 万元
$12,147,106
|
| 12 |
Google: Gemini 3.8 Flash
google/gemini-3.8-flash
|
2.15 万亿
2.15T
|
¥5.1 $0.75
|
¥25.5 $3.75
|
1536.4 万元
$2,259,459
|
| 13 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.57 万亿
1.57T
|
¥5.03 $0.74
|
¥88.4 $13
|
2101.3 万元
$3,090,157
|
| 14 |
OpenAI: GPT-6 Astra
openai/gpt-6-astra
|
1.51 万亿
1.51T
|
¥68 $10
|
¥340 $50
|
1.44 亿元
$21,166,276
|
| 15 |
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
|
1.48 万亿
1.48T
|
¥0.68 $0.1
|
¥1.36 $0.2
|
110.5 万元
$162,471
|
| 16 |
OpenAI: GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol
|
1.48 万亿
1.48T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2810.5 万元
$4,133,017
|
| 17 |
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
|
682.4 万元
$1,003,565
|
| 18 |
中MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
|
1.23 万亿
1.23T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
326.7 万元
$480,406
|
| 19 |
OpenAI: GPT-6 Sol
openai/gpt-6-sol
|
1.18 万亿
1.18T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2243.5 万元
$3,299,315
|
| 20 |
Anthropic: Claude Sonnet 5
anthropic/claude-sonnet-5
|
1.17 万亿
1.17T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2232.8 万元
$3,283,521
|
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 104.73 万亿 tokens、费用 6.46 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 |
35.86 万亿 (33.3%)
35.86T
|
7673.9 万元 11.7% · $11,285,160 |
| 2 |
Openai
代表：GPT-5.6 Luna · GPT-6 Luna · GPT-6 Astra
|
10 |
18.54 万亿 (17.2%)
18.54T
|
2.3 亿元 35.1% · $33,888,621 |
| 3 |
中Z Ai
代表：GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 · GLM 5.2
|
4 |
13.79 万亿 (12.8%)
13.79T
|
2910.2 万元 4.4% · $4,279,692 |
| 4 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.6-Flash · MiMo-V2.6-Pro · MiMo-V2.5
|
3 |
11.67 万亿 (10.8%)
11.67T
|
1480.1 万元 2.3% · $2,176,678 |
| 5 |
中Tencent
代表：Hy4 preview · Hy3
|
2 |
8.84 万亿 (8.2%)
8.84T
|
4233.5 万元 6.4% · $6,225,765 |
| 6 |
Google
代表：Gemini 3.8 Flash · Gemini 3 Flash Preview · Gemini 2.5 Flash Lite
|
8 |
5.85 万亿 (5.4%)
5.85T
|
2675.1 万元 4.1% · $3,933,980 |
| 7 |
Anthropic
代表：Claude Opus 5.5 · Claude Sonnet 5 · Claude Opus 5
|
6 |
5.21 万亿 (4.8%)
5.21T
|
1.94 亿元 29.5% · $28,480,295 |
| 8 |
Meta
代表：Muse Spark 1.3 Contributor · Muse Spark 1.3
|
2 |
1.81 万亿 (1.7%)
1.81T
|
464.8 万元 0.7% · $683,549 |
| 9 |
中Qwen
代表：Qwen3.8 Flash · Qwen3.7 Flash · Qwen3.8 27B
|
4 |
1.58 万亿 (1.5%)
1.58T
|
673.6 万元 1% · $990,529 |
| 10 |
中Moonshotai
代表：Kimi K3
|
1 |
1.57 万亿 (1.5%)
1.57T
|
2101.3 万元 3.2% · $3,090,157 |
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：256 个模型贡献 88.2% 的调用量，其中中国模型占据 75.6% 的份额。 高端档（> $10）只有 1.8% 的调用量，却拿走 26.7% 的费用。
高端 > $10
调用量 1.8% · 费用 26.7% · 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 10% · 费用 39.2% · 共 107 个模型
● 中国 11 个
● 海外 96 个
代表：Claude Opus 5.5 · GPT-5.6 Sol · GPT-6 Sol
低价 ≤ $1
调用量 88.2% · 费用 34.1% · 共 256 个模型
● 中国 119 个
● 海外 137 个
代表：DeepSeek V4.1 Flash · GLM 5.3 Flash · MiMo-V2.6-Flash
变化分析（对比 2026-09-28）
本期新上榜（Top50）
- #28 OpenAI: GPT-6 Luna Pro — 5849.15 亿 tokens
- #31 Anthropic: Claude Sonnet 5.5 — 5453.09 亿 tokens
- #37 OpenAI: GPT-6.1 Sol — 4487.73 亿 tokens
- #47 Mistral: Mistral Nemo — 2700.09 亿 tokens
- #48 [中] Qwen: Qwen3.8 Max (0902) — 2561.22 亿 tokens
- #49 [中] Z.ai: GLM 5.3 FlashX — 2501.27 亿 tokens
- #50 OpenAI: GPT-4o-mini — 2480.06 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #3 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：#12 → #22 ↓10
- Qwen: Qwen3.8 Max (0902)：#56 → #48 ↑8
- MoonshotAI: Kimi K3：#20 → #13 ↑7, input -75.3%, output -13.3%
- Qwen: Qwen3.8 Flash：#39 → #32 ↑7
- Z.ai: GLM 5.3 FlashX：#55 → #49 ↑6
- Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash：#8 → #3 ↑5
- Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro：#25 → #21 ↑4
- DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423：#31 → #27 ↑4, input -78.0%, output -78.0%
- Qwen: Qwen3.7 Flash：#43 → #39 ↑4
- Qwen: Qwen3.8 27B：#45 → #41 ↑4
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