MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-10-05
数据：OpenRouter top-weekly · 本期 376 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 76.9%、费用 37.6% —— 量大价低，性价比突出
- 本周冠军：DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash，周调用量 25.63 万亿 tokens，领先第二名 168%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，6 个模型，累计 36.87 万亿 tokens（占 Top 50 的 34.2%）
- 性价比之王：Xiaomi 调用量占比是费用占比的 4.8× —— 烧 token 不烧钱
- 高端市场：Anthropic 费用占比是调用量的 5.7×，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 76.9%、费用 37.6%。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
7/10 · 70%
调用量
82.4%
估算费用
58.3%
Top 20 · 中国模型占比
数量
12/20 · 60%
调用量
76.9%
估算费用
37.6%
Top 50 · 中国模型占比
数量
20/50 · 40%
调用量
70%
估算费用
30.5%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 92.17 万亿 tokens、费用 4.9 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
|
25.63 万亿
25.63T
|
¥0.02 $0
|
¥16.32 $2.4
|
4229.9 万元
$6,220,421
|
| 2 |
中Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
|
9.57 万亿
9.57T
|
¥1.02 $0.15
|
¥3.4 $0.5
|
1203.4 万元
$1,769,726
|
| 3 |
中Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash
xiaomi/mimo-v2.6-flash
|
9.54 万亿
9.54T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
998.5 万元
$1,468,434
|
| 4 |
中Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
|
6.54 万亿
6.54T
|
¥5.1 $0.75
|
¥15.31 $2.25
|
4007.7 万元
$5,893,702
|
| 5 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
6.08 万亿
6.08T
|
¥0.1 $0.02
|
¥8.7 $1.28
|
586 万元
$861,809
|
| 6 |
OpenAI: GPT-6 Luna
openai/gpt-6-luna
|
6 万亿
6T
|
¥0.68 $0.1
|
¥3.4 $0.5
|
571.5 万元
$840,401
|
| 7 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
5.26 万亿
5.26T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
1072.4 万元
$1,576,989
|
| 8 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
3.25 万亿
3.25T
|
¥0.15 $0.02
|
¥8.7 $1.28
|
327.4 万元
$481,495
|
| 9 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
2.83 万亿
2.83T
|
¥9.52 $1.4
|
¥29.92 $4.4
|
3276.2 万元
$4,817,914
|
| 10 |
Anthropic: Claude Opus 5.5
anthropic/claude-opus-5.5
|
2.31 万亿
2.31T
|
¥27.2 $4
|
¥136 $20
|
8811.7 万元
$12,958,407
|
| 11 |
Google: Gemini 3.8 Flash
google/gemini-3.8-flash
|
2.15 万亿
2.15T
|
¥5.1 $0.75
|
¥25.5 $3.75
|
1538.2 万元
$2,262,037
|
| 12 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
2.15 万亿
2.15T
|
¥0.56 $0.08
|
¥2.24 $0.33
|
156.5 万元
$230,155
|
| 13 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.6 万亿
1.6T
|
¥4.9 $0.72
|
¥88.4 $13
|
2116.2 万元
$3,111,991
|
| 14 |
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
|
1.46 万亿
1.46T
|
¥0.68 $0.1
|
¥1.36 $0.2
|
109.5 万元
$160,990
|
| 15 |
OpenAI: GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol
|
1.43 万亿
1.43T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2727 万元
$4,010,259
|
| 16 |
OpenAI: GPT-6 Astra
openai/gpt-6-astra
|
1.41 万亿
1.41T
|
¥68 $10
|
¥340 $50
|
1.35 亿元
$19,793,274
|
| 17 |
中Z.ai: GLM 5.2
z-ai/glm-5.2
|
1.31 万亿
1.31T
|
¥0.71 $0.1
|
¥54.4 $8
|
795.4 万元
$1,169,774
|
| 18 |
中MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
|
1.22 万亿
1.22T
|
¥2.04 $0.3
|
¥8.16 $1.2
|
324.6 万元
$477,406
|
| 19 |
OpenAI: GPT-6 Sol
openai/gpt-6-sol
|
1.22 万亿
1.22T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
2315.8 万元
$3,405,601
|
| 20 |
中Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro
xiaomi/mimo-v2.6-pro
|
1.2 万亿
1.2T
|
¥2.96 $0.44
|
¥5.92 $0.87
|
389 万元
$572,096
|
厂商家族 Top 10
全部厂商家族（按调用量）共 10 家、涵盖 45 个模型，累计调用 104.97 万亿 tokens、费用 6.5 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 |
36.87 万亿 (34.2%)
36.87T
|
6036.2 万元 9.2% · $8,876,746 |
| 2 |
Openai
代表：GPT-6 Luna · GPT-5.6 Luna · GPT-5.6 Sol
|
9 |
17.45 万亿 (16.2%)
17.45T
|
2.21 亿元 33.5% · $32,486,401 |
| 3 |
中Z Ai
代表：GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 · GLM 5.2
|
3 |
13.71 万亿 (12.7%)
13.71T
|
5275 万元 8% · $7,757,414 |
| 4 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.6-Flash · MiMo-V2.6-Pro · MiMo-V2.5
|
3 |
11.81 万亿 (11%)
11.81T
|
1501 万元 2.3% · $2,207,292 |
| 5 |
中Tencent
代表：Hy4 preview · Hy3
|
2 |
8.69 万亿 (8.1%)
8.69T
|
4164.2 万元 6.3% · $6,123,858 |
| 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
|
2677.3 万元 4.1% · $3,937,165 |
| 7 |
Anthropic
代表：Claude Opus 5.5 · Claude Sonnet 5 · Claude Sonnet 5.5
|
7 |
5.67 万亿 (5.3%)
5.67T
|
2 亿元 30.4% · $29,464,093 |
| 8 |
Meta
代表：Muse Spark 1.3 Contributor · Muse Spark 1.3
|
2 |
1.75 万亿 (1.6%)
1.75T
|
409.7 万元 0.6% · $602,507 |
| 9 |
中Moonshotai
代表：Kimi K3
|
1 |
1.6 万亿 (1.5%)
1.6T
|
2116.2 万元 3.2% · $3,111,991 |
| 10 |
中Qwen
代表：Qwen3.8 Flash · Qwen3.7 Flash · Qwen3.8 27B
|
4 |
1.58 万亿 (1.5%)
1.58T
|
691.9 万元 1% · $1,017,478 |
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：255 个模型贡献 85.6% 的调用量，其中中国模型占据 76% 的份额。 高端档（> $10）只有 1.6% 的调用量，却拿走 24.6% 的费用。
高端 > $10
调用量 1.6% · 费用 24.6% · 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 12.7% · 费用 45.1% · 共 107 个模型
● 中国 12 个
● 海外 95 个
代表：GLM 5.3 · Claude Opus 5.5 · GPT-5.6 Sol
低价 ≤ $1
调用量 85.6% · 费用 30.4% · 共 255 个模型
● 中国 118 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 2026-09-29）
本期新上榜（Top50）
- #28 Anthropic: Claude Sonnet 5.5 — 6752.92 亿 tokens
- #30 OpenAI: GPT-6 Luna Pro — 6227.13 亿 tokens
- #31 OpenAI: GPT-6.1 Sol — 5848.25 亿 tokens
- #47 [中] Qwen: Qwen3.8 Max (0902) — 2745.41 亿 tokens
- #48 Mistral: Mistral Nemo — 2652.41 亿 tokens
- #49 Upstage: Solar Mini 4 — 2607.95 亿 tokens
- #50 Anthropic: Claude Haiku 4.5 — 2461.69 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #3 Space Bunny Alpha
- 原 #7 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 原 #22 Poolside: Laguna S 2.1 (free)
- 原 #34 [中] Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)
- 原 #41 NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)
- 原 #49 NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
- 原 #50 [中] inclusionAI: Ling 3.0 Flash Sante (free)
中国模型重点变动
- Xiaomi: MiMo-V2.5：#12 → #22 ↓10
- Qwen: Qwen3.8 Max (0902)：#55 → #47 ↑8
- MoonshotAI: Kimi K3：#20 → #13 ↑7, input -76.0%, output -13.3%
- Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash：#8 → #3 ↑5
- Qwen: Qwen3.8 Flash：#38 → #33 ↑5
- DeepSeek: DeepSeek V3.2：#46 → #41 ↑5
- Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro：#24 → #20 ↑4
- DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423：#30 → #26 ↑4, input -73.3%, output -73.3%
- Qwen: Qwen3.7 Flash：#42 → #38 ↑4
- Qwen: Qwen3.8 27B：#44 → #40 ↑4, output -15.0%
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