近日，多模型聚合平台openrouter公布的全球ai大模型调用量周榜（7月20日至7月26日）显示，榜单前五名全部由国内企业自主研发的大模型包揽，国产模型在海外开发者群体中展现出强劲影响力。
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位居榜首的是小米MiMo-V2.5，单周调用量达10.5万亿Tokens，较上周增长12%。小米集团董事长特别助理、战略市场部副总经理徐洁云亦转发该榜单予以确认。
该模型于今年4月23日开启公测，并于4月底完成全系列开源。其采用混合专家（MoE）架构，总参数量突破万亿级别，实际激活参数为42B；默认支持100万Token超长上下文窗口，具备文本、语音、图像等多模态交互能力。低推理成本与高稳定性智能体运行表现，成为吸引大量海外开发者接入的关键因素。
第二名与第五名均由DeepSeek推出，形成高低搭配组合，满足差异化开发需求。其中，DeepSeek V4 Flash以6.37万亿Tokens的周调用量位列第二，环比上升18%；DeepSeek V4 Pro则以3.17万亿Tokens排在第五，增幅为17%。
这两款模型均于4月24日同步发布，均标配1M上下文长度。轻量级Flash版总参数284B、激活参数13B，主打高效低成本推理；旗舰Pro版总参数达1.6T、激活参数49B，在代码生成与复杂智能体任务方面性能比肩国际主流闭源模型，并采用MIT完全开源协议。
腾讯混元Hy3紧随其后，位列第三，单周调用量为3.94万亿Tokens，环比激增超999%，是本期增长最迅猛的模型。该模型于7月6日正式开源，总参数295B，单次推理仅激活21B参数。其融合“快慢思考”双路径架构，最大支持256K上下文，在代码生成与智能交互能力上实现显著跃升，开源三周即迎来海外调用量爆发式增长。
第四名为智谱AI GLM 5.2，周调用量为3.29万亿Tokens，环比下降10%。该模型于6月15日全面开源开放，基座参数达753B，专精于长周期工程类任务处理，在代码编写与数据分析等专项评测中稳居开源模型第一梯队。
不同于企业内部使用数据，OpenRouter平台整合了全球数万名海外独立开发者及中小型AI应用的真实付费调用请求，所有Token用量统一计量标准，因而能客观反映全球开发者的真实偏好。这也意味着，国产开源模型正逐步突破海外厂商构建的技术生态壁垒，在完全市场化的第三方渠道中占据领先地位。
但需注意的是，该榜单存在一定覆盖局限：国内互联网巨头自有App内流量、企业私有化部署场景、以及美国头部厂商封闭式API调用数据均未纳入统计范围，因此无法全面代表全球AI整体调用量，仅作为观察海外开源赛道发展态势的重要窗口。
除OpenRouter调用量榜单外，AI领域还有两类广受关注的评测体系，分别聚焦综合能力与真人交互体验。
其一是Chatbot Arena竞技场榜单，依托真人盲测Elo评分机制评估模型在对话理解、逻辑推理等方面的综合实力。在7月最新榜单中，DeepSeek V4与GLM 5.2双双跻身开源模型前五。另一类为Artificial Analysis综合技术评测榜单，涵盖代码能力、数学推理、逻辑分析、长文本理解等多个维度的标准化测试。多款国产开源模型持续刷新开源赛道最高分纪录，但在整体综合性能天花板上，仍由美国Claude、GPT系列闭源模型主导。
上述两类榜单共同印证：国产模型已在市场化落地和真实用户流量层面实现反超，但在底层硬核推理能力方面尚存一定代际差距。
值得关注的是，英伟达CEO黄仁勋近期就中美AI发展态势发表观点：“优秀的人才总会找到卓越的解决方案，而中国必将诞生世界级AI技术，我们理应持续向他们学习、与之合作。”
他还明确反对美方对中国AI模型实施封禁，强调“中国的AI模型非常出色”，并指出：“市场最初低估了DeepSeek的影响，如今又再次误判了Kimi的价值。”
当前，Kimi最新发布的K3模型在OpenRouter周榜中暂列第十位。该模型总参数高达2.8万亿，配备100万Token超长上下文窗口，系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亦多次关注Kimi动态。今年3月，月之暗面发布《Attention Residuals》论文，提出以“注意力残差”机制替代传统Transformer中的残差连接结构。当时马斯克在社交平台转发并评价：“Kimi的工作令人印象深刻（Kimi's work is impressive）。”月之暗面则幽默回应：“你的火箭造得也不错！”
Kimi K3上线后，马斯克又迅速在相关评测报道评论区留下“Impressive”简短点评，再度肯定月之暗面的技术实力，并主动透露Grok 4.6的部分进展，释放出与Kimi展开良性竞争的信号。
就在7月25日，据澎湃新闻报道，马斯克在接受《经济学人》专访时表示，未来某一阶段，中国极有可能成为全球AI领域的领导者，即便美国试图禁止中国模型也难以阻挡这一趋势。
然而，流量领先只是起点。若要真正实现从“调用量领跑”迈向“核心技术全面引领”的跨越，国内AI产业仍需在算力自主可控、底层生态建设、前沿原创突破等多个关键维度持续发力，依靠扎实的技术积累，夯实来之不易的市场优势。
本文源自“界面新闻”，作者：宋佳楠，36氪经授权转载。
