全球大模型调用量前五均为中国产品，小米MiMo-V2.5登顶
OpenRouter一周全球AI大模型调用量榜单前五名均为中国产品，小米MiMo-V2.5以10.5万亿Tokens登顶。DeepSeek、腾讯混元、智谱AI等紧随其后。国产开源模型在海外开发者市场实现流量反超，但综合推理能力与美国闭源模型仍有差距。
最近，多模型聚合平台OpenRouter发布了一周（7月20日至26日）的全球AI大模型调用量榜单，前五名清一色被中国企业的自研大模型包揽。国产模型在海外开发者市场里的表现，确实有点出人意料，但又在意料之中。
登顶榜首的，是小米的MiMo-V2.5，单周调用量高达10.5万亿Tokens，环比增长12%。小米集团董事长特别助理、战略市场部副总经理徐洁云也转发了这份榜单，算是官方盖章确认。
这款模型是在今年4月23日正式公测，月底就全系列开源了。它采用混合专家MoE架构，总参数突破万亿，激活参数42B，标配100万Token的超长上下文窗口，还覆盖文本、语音、图像全模态交互。低成本推理加上稳定的智能体运行能力，是它吸引海外开发者批量接入的核心优势。
第二和第五名都来自DeepSeek，两款模型高低搭配，覆盖不同开发需求。第二位的DeepSeek V4 Flash，周调用量6.37万亿Tokens，环比涨了18%。第五位的DeepSeek V4 Pro，周调用量3.17万亿Tokens，环比涨幅17%。这两款产品同步在4月24日发布，全系标配1M上下文。轻量化Flash版本总参数284B、激活13B，主打低成本快速推理；旗舰Pro版本总参数1.6T、激活49B，在代码和复杂智能体任务上对标海外顶级闭源模型，采用MIT完全开源协议。
腾讯混元Hy3排在第三，单周调用量3.94万亿Tokens，环比增幅超过999%，是榜单上增长势头最猛的模型。7月6日正式开源，总参数295B，单次推理仅激活21B参数。它采用快慢思考融合架构，最大支持256K上下文，代码生成和智能交互能力大幅迭代，开源三周就实现了海外调用量的爆发式增长。
第四名的智谱AI GLM 5.2，周调用量3.29万亿Tokens，环比下滑10%。该模型6月15日全量开源开放，753B参数的基座主打长周期工程任务处理，在代码、数据分析专项评测中稳居开源模型第一梯队。
跟企业内部使用数据不同，OpenRouter平台聚合了全球数万独立开发者和中小型AI应用的真实付费调用请求，所有Token用量统一计量标准，能客观反映全球开发者的真实选择。这意味着，国产开源模型正在打破海外厂商的生态壁垒，在完全市场化的第三方渠道里实现了领先。
当然，榜单也有局限性。国内互联网大厂的自有App、企业私有化部署、美国大厂的封闭API流量都不在统计范围内，所以它无法完整代表全球全部AI调用总量，只能算海外开源赛道的一个观察窗口。
除了OpenRouter的调用流量榜单，AI行业还有两类评测榜单经常被提及，分别侧重综合性能和真人对战体验。
一类是Chatbot Arena竞技场榜单，靠真人盲测的Elo评分来评判模型对话、推理的综合能力。7月最新榜单中，DeepSeek V4、GLM 5.2都跻身开源模型前五。另一类是Artificial Analysis综合技术评测榜单，覆盖代码、数学、逻辑、长文本的全维度标准化测试。国产多款开源模型持续刷新开源赛道的最高分，但综合性能天花板仍由美国Claude、GPT系列闭源模型把持。
这两类榜单数据都表明，国产模型在市场化落地流量上实现了反超，但在硬核综合推理能力上，还存在小幅代差。
值得留意的是，英伟达CEO黄仁勋最近谈到中美AI技术表现时说：“杰出的人才总会找到出色的答案，而中国注定会产出卓越的AI技术，应当继续向他们学习、与他们合作。”他还反对美国封禁中国AI模型，认为中国的AI模型非常出色，并表示“市场一开始误解了DeepSeek带来的影响，又再次误解了Kimi。”
Kimi最新发布的K3在OpenRouter周榜单上暂列第10位。该模型总参数达2.8万亿，配备100万Token超长上下文窗口，是目前全球参数规模最大的开源大模型。
全球首富马斯克近期也在持续关注Kimi。今年3月，月之暗面发布《Attention Residuals》论文，提出“注意力残差”机制以替代传统Transformer架构中的残差连接。当时马斯克在社交平台转发并评论：“Kimi的工作令人印象深刻。”月之暗面则幽默回应：“你的火箭造得也不错！”Kimi K3推出后，马斯克又在相关评测报道评论区留下“Impressive”的简短评价，再次对月之暗面的技术能力表达肯定，并主动披露Grok 4.6的相关情况，欲与Kimi竞争。
就在7月25日，据澎湃新闻报道，马斯克在《经济学人》访谈中表示，未来某个时刻中国极有可能成为AI领导者，美国就算禁用中国模型也挡不住。
不过，流量领跑只是起点。想要实现从“用量领先”到“技术全面领跑”的跨越，国内AI产业还得在算力自主、底层生态、前沿创新等多维度持续攻坚，用长期的技术积累来巩固来之不易的市场优势。
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