MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-10-20
数据：OpenRouter top-weekly · 本期 384 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 79.2%、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 32.83 万亿 tokens，领先第二名 168%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，7 个模型，累计 46.14 万亿 tokens（占 Top 50 的 32.7%）
- 性价比之王：Deepseek 调用量占比是费用占比的 9.1× —— 烧 token 不烧钱
- 高端市场：Anthropic 费用占比是调用量的 5.4×，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 79.2%、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
8/10 · 80%
调用量
87.6%
估算费用
42.4%
Top 20 · 中国模型占比
数量
12/20 · 60%
调用量
79.2%
估算费用
37.6%
Top 50 · 中国模型占比
数量
23/50 · 46%
调用量
74.5%
估算费用
30.6%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 123.27 万亿 tokens、费用 5.55 亿元，覆盖 10 家厂商（其中中国 12 个）。占全榜总量 82.8%。 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
|
32.83 万亿
32.83T
|
¥0.19 $0.03
|
¥0.54 $0.08
|
741.2 万元
$1,090,036
|
| 2 |
中Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
|
12.23 万亿
12.23T
|
¥0.33 $0.05
|
¥1.09 $0.16
|
492.4 万元
$724,092
|
| 3 |
中StepFun: Step 5 Preview
stepfun/step-5-preview
|
11.47 万亿
11.47T
|
¥6.8 $1
|
¥18.36 $2.7
|
9123 万元
$13,416,225
|
| 4 |
中Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash
xiaomi/mimo-v2.6-flash
|
9.94 万亿
9.94T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
1040.8 万元
$1,530,558
|
| 5 |
中Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
|
7.55 万亿
7.55T
|
¥5.1 $0.75
|
¥15.31 $2.25
|
4626.8 万元
$6,804,090
|
| 6 |
OpenAI: GPT-6 Luna
openai/gpt-6-luna
|
6.21 万亿
6.21T
|
¥0.68 $0.1
|
¥3.4 $0.5
|
591 万元
$869,124
|
| 7 |
Anthropic: Claude Opus 5.5
anthropic/claude-opus-5.5
|
6.18 万亿
6.18T
|
¥27.2 $4
|
¥136 $20
|
2.35 亿元
$34,622,089
|
| 8 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
5.19 万亿
5.19T
|
¥0.54 $0.08
|
¥9.52 $1.4
|
745.3 万元
$1,096,070
|
| 9 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
4.7 万亿
4.7T
|
¥0.88 $0.13
|
¥2.65 $0.39
|
497.8 万元
$732,021
|
| 10 |
中DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
|
3.72 万亿
3.72T
|
¥1.02 $0.15
|
¥4.08 $0.6
|
493.7 万元
$726,079
|
| 11 |
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
|
3.28 万亿
3.28T
|
¥0.68 $0.1
|
¥1.36 $0.2
|
245 万元
$360,366
|
| 12 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
3.11 万亿
3.11T
|
¥0.56 $0.08
|
¥2.24 $0.33
|
226.7 万元
$333,434
|
| 13 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
3.03 万亿
3.03T
|
¥0.62 $0.09
|
¥1.24 $0.18
|
206.2 万元
$303,209
|
| 14 |
Anthropic: Claude Sonnet 5.5
anthropic/claude-sonnet-5.5
|
2.45 万亿
2.45T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
4668.6 万元
$6,865,555
|
| 15 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
2.21 万亿
2.21T
|
¥1.63 $0.24
|
¥81.16 $11.94
|
2119.5 万元
$3,116,984
|
| 16 |
Anthropic: Claude Haiku 5.5
anthropic/claude-haiku-5.5
|
2.07 万亿
2.07T
|
¥0.68 $0.1
|
¥3.4 $0.5
|
197.1 万元
$289,918
|
| 17 |
OpenAI: GPT-6.1 Sol
openai/gpt-6.1-sol
|
1.93 万亿
1.93T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
3678.9 万元
$5,410,166
|
| 18 |
Google: Gemini 3.8 Flash
google/gemini-3.8-flash
|
1.75 万亿
1.75T
|
¥5.61 $0.83
|
¥28.05 $4.13
|
1376.9 万元
$2,024,874
|
| 19 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
1.71 万亿
1.71T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
349.5 万元
$514,001
|
| 20 |
中Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro
xiaomi/mimo-v2.6-pro
|
1.69 万亿
1.69T
|
¥2.96 $0.44
|
¥5.92 $0.87
|
550.6 万元
$809,764
|
厂商家族 Top 10
全部厂商家族（按调用量）共 10 家、涵盖 44 个模型，累计调用 135.07 万亿 tokens、费用 7.18 亿元（其中中国厂商 6 家）。 Top 3：Deepseek、Z Ai、Anthropic。
| # | 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 V4.1 Flash 1017
|
7 |
46.14 万亿 (32.7%)
46.14T
|
2674.7 万元 3.6% · $3,933,348 |
| 2 |
中Z Ai
代表：GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 · GLM 5.2
|
3 |
18.44 万亿 (13.1%)
18.44T
|
1790.7 万元 2.4% · $2,633,409 |
| 3 |
Anthropic
代表：Claude Opus 5.5 · Claude Sonnet 5.5 · Claude Haiku 5.5
|
6 |
12.34 万亿 (8.8%)
12.34T
|
3.58 亿元 47.8% · $52,710,578 |
| 4 |
Openai
代表：GPT-6 Luna · GPT-6.1 Sol · GPT-5.6 Luna
|
8 |
12.16 万亿 (8.6%)
12.16T
|
1.13 亿元 15.1% · $16,687,643 |
| 5 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.6-Flash · MiMo-V2.6-Pro · MiMo-V2.5
|
3 |
12.14 万亿 (8.6%)
12.14T
|
1645 万元 2.2% · $2,419,181 |
| 6 |
中Stepfun
代表：Step 5 Preview
|
1 |
11.47 万亿 (8.1%)
11.47T
|
9123 万元 12.2% · $13,416,225 |
| 7 |
中Tencent
代表：Hy4 preview · Hy3
|
2 |
10.66 万亿 (7.6%)
10.66T
|
4853.5 万元 6.5% · $7,137,524 |
| 8 |
Google
代表：Gemini 3.8 Flash · Gemini 3 Flash Preview · Gemini 4 Argon
|
9 |
6.15 万亿 (4.4%)
6.15T
|
3956.6 万元 5.3% · $5,818,515 |
| 9 |
Meta
代表：Muse Spark 1.3 Contributor
|
1 |
3.28 万亿 (2.3%)
3.28T
|
245 万元 0.3% · $360,366 |
| 10 |
中Qwen
代表：Qwen3.6 35B A3B · Qwen3.8 Flash · Qwen3.8 27B
|
4 |
2.28 万亿 (1.6%)
2.28T
|
349.4 万元 0.5% · $513,843 |
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 80.2% 的调用量，其中中国模型占据 79.8% 的份额。
高端 > $10
调用量 0.5% · 费用 8.3% · 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 19.3% · 费用 69.2% · 共 116 个模型
● 中国 11 个
● 海外 105 个
代表：Step 5 Preview · Claude Opus 5.5 · Claude Sonnet 5.5
低价 ≤ $1
调用量 80.2% · 费用 22.5% · 共 254 个模型
● 中国 109 个
● 海外 145 个
代表：DeepSeek V4.1 Flash · GLM 5.3 Flash · MiMo-V2.6-Flash
变化分析（对比 2026-10-14）
本期新上榜（Top50）
- #10 [中] DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 — 3.72 万亿 tokens
- #25 [中] Qwen: Qwen3.6 35B A3B — 8895.79 亿 tokens
- #27 Google: Gemini 4 Argon — 7672.36 亿 tokens
- #47 OpenAI: GPT-6 Luna Pro — 3375.96 亿 tokens
- #48 [中] DeepSeek: DeepSeek V3.2 — 2938.27 亿 tokens
- #49 Anthropic: Claude Fable 5.1 — 2897.88 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #6 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 原 #26 NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)
- 原 #27 Poolside: Laguna S 2.1 (free)
- 原 #31 [中] Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)
- 原 #37 NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
- 原 #41 Meta: Muse Spark 1.3
中国模型重点变动
- Qwen: Qwen3.6 35B A3B：#70 → #25 ↑45, input +50.0%
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash：#35 → #50 ↓15
- Qwen: Qwen3.8 Flash：#42 → #32 ↑10
- Qwen: Qwen3.7 Flash：#50 → #43 ↑7
- Qwen: Qwen3.8 27B：#46 → #40 ↑6, input +500.0%
- DeepSeek: DeepSeek V3.2：#53 → #48 ↑5, output -47.5%
- DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423：#34 → #30 ↑4
- Z.ai: GLM 5.2：#19 → #22 ↓3, input +933.3%, output -65.4%
- Z.ai: GLM 5.3：#10 → #8 ↑2, output -70.8%
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash：#1 → #1 —, input -36.5%, output -89.5%
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