MODTST · 全球模型周报
全球大模型调用榜单 · 2026-11-02
数据：OpenRouter top-weekly · 本期 382 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 13 席，贡献调用量 78.6%、费用 39.8% —— 量大价低，性价比突出
- 本周冠军：DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017，周调用量 47.85 万亿 tokens，领先第二名 204%
- 厂商家族体量第一：Deepseek，7 个模型，累计 70.86 万亿 tokens（占 Top 50 的 41.4%）
- 性价比之王：Minimax 调用量占比是费用占比的 5.3× —— 烧 token 不烧钱
- 高端市场：Anthropic 费用占比是调用量的 5.5×，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 13 席（65%）；贡献调用量 78.6%、费用 39.8%。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
83.1%
估算费用
41.6%
Top 20 · 中国模型占比
数量
13/20 · 65%
调用量
78.6%
估算费用
39.8%
Top 50 · 中国模型占比
数量
23/50 · 46%
调用量
74.3%
估算费用
34.4%
全球 Top 20 主榜单
全球模型 Top 20（按调用量）累计调用 153.13 万亿 tokens、费用 6.72 亿元，覆盖 10 家厂商（其中中国 13 个）。占全榜总量 85.9%。 冠军：DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017。
| # | 模型 | 周调用量 | Input / 百万 tok | Output / 百万 tok | 费用(估) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
中DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017
deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017
|
47.85 万亿
47.85T
|
¥1.02 $0.15
|
¥4.08 $0.6
|
6344.3 万元
$9,329,878
|
| 2 |
中Z.ai: GLM 5.3 Flash
z-ai/glm-5.3-flash
|
15.72 万亿
15.72T
|
¥0.19 $0.03
|
¥0.63 $0.09
|
372.8 万元
$548,276
|
| 3 |
中DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash
deepseek/deepseek-v4.1-flash
|
14.64 万亿
14.64T
|
¥0.31 $0.05
|
¥3.4 $0.5
|
901.2 万元
$1,325,310
|
| 4 |
OpenAI: GPT-6 Luna
openai/gpt-6-luna
|
10.27 万亿
10.27T
|
¥0.68 $0.1
|
¥3.4 $0.5
|
977.9 万元
$1,438,035
|
| 5 |
中Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
|
9.31 万亿
9.31T
|
¥5.1 $0.75
|
¥15.31 $2.25
|
5701 万元
$8,383,757
|
| 6 |
Anthropic: Claude Opus 5.5
anthropic/claude-opus-5.5
|
6.91 万亿
6.91T
|
¥27.2 $4
|
¥136 $20
|
2.63 亿元
$38,692,533
|
| 7 |
中StepFun: Step 5 Preview
stepfun/step-5-preview
|
6.3 万亿
6.3T
|
¥6.8 $1
|
¥18.36 $2.7
|
5012.5 万元
$7,371,254
|
| 8 |
中MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
minimax/minimax-m3.1-flash
|
5.67 万亿
5.67T
|
¥0.51 $0.08
|
¥2.04 $0.3
|
376 万元
$552,899
|
| 9 |
中Z.ai: GLM 5.3
z-ai/glm-5.3
|
4.42 万亿
4.42T
|
¥0.54 $0.08
|
¥24.48 $3.6
|
1297.6 万元
$1,908,299
|
| 10 |
OpenAI: GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
|
4 万亿
4T
|
¥1.36 $0.2
|
¥8.16 $1.2
|
816.1 万元
$1,200,172
|
| 11 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
deepseek/deepseek-v4-flash-0731
|
3.95 万亿
3.95T
|
¥0.81 $0.12
|
¥1.62 $0.24
|
352 万元
$517,649
|
| 12 |
OpenAI: GPT-6.1 Sol
openai/gpt-6.1-sol
|
3.61 万亿
3.61T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
6869.8 万元
$10,102,660
|
| 13 |
中Tencent: Hy3
tencent/hy3
|
3.06 万亿
3.06T
|
¥0.56 $0.08
|
¥2.24 $0.33
|
222.8 万元
$327,660
|
| 14 |
中Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash
xiaomi/mimo-v2.6-flash
|
3.05 万亿
3.05T
|
¥0.95 $0.14
|
¥1.9 $0.28
|
319.1 万元
$469,210
|
| 15 |
Anthropic: Claude Haiku 5.5
anthropic/claude-haiku-5.5
|
2.76 万亿
2.76T
|
¥0.68 $0.1
|
¥3.4 $0.5
|
262.6 万元
$386,127
|
| 16 |
中DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash
|
2.73 万亿
2.73T
|
¥0.62 $0.09
|
¥1.24 $0.18
|
186.1 万元
$273,689
|
| 17 |
Anthropic: Claude Sonnet 5.5
anthropic/claude-sonnet-5.5
|
2.61 万亿
2.61T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
4978.2 万元
$7,320,824
|
| 18 |
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
|
2.6 万亿
2.6T
|
¥0.68 $0.1
|
¥1.36 $0.2
|
194.7 万元
$286,394
|
| 19 |
中MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro
moonshotai/kimi-k3.1-pro
|
1.97 万亿
1.97T
|
¥13.6 $2
|
¥68 $10
|
3749.5 万元
$5,513,900
|
| 20 |
中MoonshotAI: Kimi K3
moonshotai/kimi-k3
|
1.7 万亿
1.7T
|
¥1.31 $0.19
|
¥102 $15
|
1937.1 万元
$2,848,703
|
厂商家族 Top 10
全部厂商家族（按调用量）共 10 家、涵盖 42 个模型，累计调用 164.53 万亿 tokens、费用 8.38 亿元（其中中国厂商 7 家）。 Top 3：Deepseek、Z Ai、Openai。
| # | 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 1017 · DeepSeek V4.1 Flash · DeepSeek V4 Flash 0731
|
7 |
70.86 万亿 (41.4%)
70.86T
|
8822 万元 10.4% · $12,973,514 |
| 2 |
中Z Ai
代表：GLM 5.3 Flash · GLM 5.3 · GLM 5.2
|
3 |
21.08 万亿 (12.3%)
21.08T
|
2108.4 万元 2.5% · $3,100,522 |
| 3 |
Openai
代表：GPT-6 Luna · GPT-5.6 Luna · GPT-6.1 Sol
|
8 |
20.13 万亿 (11.8%)
20.13T
|
1.4 亿元 16.5% · $20,609,920 |
| 4 |
Anthropic
代表：Claude Opus 5.5 · Claude Haiku 5.5 · Claude Sonnet 5.5
|
6 |
13.43 万亿 (7.9%)
13.43T
|
3.67 亿元 43.2% · $53,898,779 |
| 5 |
中Tencent
代表：Hy4 preview · Hy3
|
2 |
12.36 万亿 (7.2%)
12.36T
|
5923.8 万元 7% · $8,711,416 |
| 6 |
中Stepfun
代表：Step 5 Preview · Step 3.7 Flash
|
2 |
6.76 万亿 (4%)
6.76T
|
5105.6 万元 6% · $7,508,249 |
| 7 |
中Minimax
代表：MiniMax M3.1 Flash · MiniMax M3
|
2 |
6.41 万亿 (3.7%)
6.41T
|
572.4 万元 0.7% · $841,776 |
| 8 |
Google
代表：Gemini 3.8 Flash · Gemini 4 Argon · Gemini 3 Flash Preview
|
8 |
5.42 万亿 (3.2%)
5.42T
|
4160.8 万元 4.9% · $6,118,820 |
| 9 |
中Xiaomi
代表：MiMo-V2.6-Flash · MiMo-V2.6-Pro
|
2 |
4.4 万亿 (2.6%)
4.4T
|
758.8 万元 0.9% · $1,115,939 |
| 10 |
中Moonshotai
代表：Kimi K3.1 Pro · Kimi K3
|
2 |
3.67 万亿 (2.1%)
3.67T
|
5686.6 万元 6.7% · $8,362,603 |
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：251 个模型贡献 83.9% 的调用量，其中中国模型占据 80.1% 的份额。
高端 > $10
调用量 0.5% · 费用 8.6% · 共 12 个模型
● 中国 0 个
● 海外 12 个
代表：GPT-6 Astra · Claude Fable 5.1 · Claude Fable 5
中等 $1 - $10
调用量 15.6% · 费用 64.4% · 共 119 个模型
● 中国 14 个
● 海外 105 个
代表：Claude Opus 5.5 · Step 5 Preview · GPT-6.1 Sol
低价 ≤ $1
调用量 83.9% · 费用 26.9% · 共 251 个模型
● 中国 107 个
● 海外 144 个
代表：DeepSeek V4.1 Flash 1017 · GLM 5.3 Flash · DeepSeek V4.1 Flash
变化分析（对比 2026-10-27）
本期新上榜（Top50）
- #33 OpenAI: GPT-6.1 Terra — 5532.03 亿 tokens
- #37 [中] StepFun: Step 3.7 Flash — 4643.91 亿 tokens
- #44 Anthropic: Claude Fable 5.1 — 3458.65 亿 tokens
- #47 Anthropic: Claude Sonnet 4.5 — 2856.11 亿 tokens
- #48 [中] DeepSeek: DeepSeek V3.2 — 2852.87 亿 tokens
- #49 Mistral: Mistral Nemo — 2835.75 亿 tokens
- #50 OpenAI: GPT-6 Sol — 2787.18 亿 tokens
本期跌出 Top50
- 原 #8 NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 原 #23 NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)
- 原 #26 NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)
- 原 #29 Poolside: Laguna S 2.1 (free)
- 原 #32 Anthropic: Claude Opus 5
- 原 #36 [中] Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)
- 原 #50 OpenAI: GPT-5.6 Sol
中国模型重点变动
- StepFun: Step 3.7 Flash：#71 → #37 ↑34
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash：#30 → #8 ↑22, input -50.0%, output -50.0%
- MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro：#35 → #19 ↑16
- Qwen: Qwen3.7 Flash：#49 → #39 ↑10
- Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash：#7 → #14 ↓7
- DeepSeek: DeepSeek V3.2：#55 → #48 ↑7
- MiniMax: MiniMax M3：#22 → #27 ↓5
- StepFun: Step 5 Preview：#11 → #7 ↑4
- Qwen: Qwen3.8 27B：#38 → #34 ↑4, input -25.0%, output -25.0%
- Qwen: Qwen3.8 Flash：#31 → #28 ↑3
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