16日~22日这周 ，中国模型的周挪用量进一步冲高至5.16万亿Token ，三周大涨127% ，而同期美国模型挪用量跌至2.7万亿Token。与此同时 ，全球挪用量排名前五的模型中 ，中国模型占据四席 ，这股壮大的增长动能 ，并非依赖单一爆款产品 ，而是中国AI厂商集群式崛起。
OpenRouter平台 ，汇聚了全球数百种大说话模型 ，占有超过500万开发者用户 ，是目前全球最大的AI模型API聚合平台。因而 ，其API挪用量数据被视为洞察全球AI利用落地趋向最真实的“晴雨表” ，由于它直接反映了开发者“用脚投票”的选择 ，体现了模型在现实利用中的受迎接水平和竞争力。
值妥贴心的是 ，该平台的用户重要由海表开发者组成 ，其中美国用户占比高达47.17% ，而中国开发者仅占6.01% ，这使得其榜单数据更能客观反映中国AI模型在全球领域内的真实吸引力。
《逐日经济新闻》记者（以下简称每经记者）梳理OpenRouter数据发现 ，全球大模型Token挪用量在从前一年经历了惊人的发作式增长。2025年3月3日至9日当周 ，该平台前十大模型的周挪用量仅为1.24万亿Token。而到2026年2月中旬 ，这一数字已飙升至13.95万亿Token ，短短不到一年功夫增长了超过10倍。
2025年 ，美国模型是市场增长重要动力 ，其Token周挪用量一度占据平台前十大模型总量的近七成 ，而同期的中国模型占比则不到两成。然而 ，进入2026年 ，美国模型的增快起头显露疲态 ，而中国模型则开启了“狂飙”模式。
这股势头并未就此终场 ，到2月16日当周 ，中国模型的周挪用量更是冲高至5.16万亿Token ，三周功夫挪用量增长127% ，将当吓着势进一步扩大。
2026年2月16日至22日的周榜单显示 ，平台挪用量排名前五的模型中 ，有四款来自中国厂商 ，别离为MiniMax的M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智谱的GLM-5以及DeepSeek的V3.2。这四款模型计算贡献了Top5总挪用量的85.7%。
具体来看 ，MiniMax于2026年2月13日颁布的M2.5模型 ，上线不及一周便迅快登顶周挪用量榜首。在2月9日至15日当周 ，OpenRouter平台总挪用量激增的3.21万亿Token中 ，仅M2.5这一款模型就贡献了1.44万亿Token的惊人增量。
月之暗面于1月27日颁布的Kimi K2.5模型 ，凭借其原生的多模态架构和壮大的Agent并行处置能力 ，挪用量实现了陆续跳涨。该模型能调度多达100个“Agent分身”并行工作 ，将复杂工作处置效能提升3到10倍。据媒体报路 ，Kimi在颁布Kimi K2.5后不到一个月的累计收入 ，已超过其2025年整年的总收入 ，增长重要由全球付用度户及API挪用量大涨共同推动。
智谱的旗舰模型GLM-5自2月12日颁布后 ，凭借其200K的超长高低文窗口和对长程Agent工作的深杜着化 ，用户规模迎来高快增长 ，其挪用量在上线次周便增长至0.8万亿Token。
从前一年 ，阿里千问虽单个模型上榜频次不高 ，但a16z与OpenRouter结合颁布的汇报显示 ，其全系列模型总Token挪用量以5.59万亿位居全球第二 ，仅次于DeepSeek（14.37万亿）。
征询公司弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）汇报显示 ，在中国大模型B端市场 ，2025年下半年 ，千问（Qwen）系列模型的日均Token挪用量占比32.1%位列第一 ，相较上半年的17.7%险些翻倍 ，相比字节豆包（21.3%）、DeepSeek（18.4%）当吓着势扩大。
他以为 ，产业市场集中度并非越高越好 ，有多家头部企业形成宽大的技术产业群落 ，而不是少数两三家寡头 ，对于竞争创新和人才生态建设是功德 ，也有利于在中美AI竞争中形成集群优势。
中国模型之所以能在短功夫内席卷全球开发者 ，除了机能上比肩甚至超过国际顶尖模型表 ，其极具竞争力的成本是另一个无可争议的主题优势。
在模型处置输入信息（Input）的环节 ，MiniMax的M2.5与智谱的GLM-5 ，其价值均为0.3美元每百万Token。作为对比 ，海表主流的对标产品Claude Opus4.6的价值则高达5美元/百万Token ，是中国这两款模型的约16.7倍。
在模型天生内容（Output）的环节 ，成本差距更为悬殊。MiniMax M2.5的输出价值为1.1美元/百万Token ，智谱GLM-5为2.55美元/百万Token ，而Claude Opus4.6的价值则飙升至25美元/百万Token ，别离是前两者的约22.7倍和9.8倍。
弗若斯特沙利文中国总监李庆在接受每经记者采访时辰析指出 ，以“混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）”架构为代表的技术路线 ，是中国模型可能大幅降低推理成本的主题原因之一。目前 ，蕴含榜单上的DeepSeek、阿里巴巴的通义千问3.5-Plus等模型 ，都已宽泛选取了MoE架构。
MoE架构的奇妙之处在于 ，它将一个巨大的模型拆分为多个相对较幼的“专家网络”和一个“门控网络”。只管模型的总参数量可能极度重大（如拥罕见千亿参数） ，从而保障了其“知识储蓄”和能力上限 ，但在现实处置一个工作时 ，门控网络会智能地判断该工作的性质 ，并只激活（挪用）其中一幼部门最有关的专家网络参加推算。
这种“按需激活”而非“整个带头”的模式 ，相较于传统的浓密模型（每次推算都挪用全数参数） ，极大地削减了推算量和对硬件资源的需要。数据显示 ，选取MoE架构能够直接让推理时的显存占用降低60% ，推理吞吐量（单元功夫内处置的Token数量）提升高达19倍。这种从技术源头上实现的降本增效 ，是其成本优势的根正本源。
除了算法架构的改革 ，中国AI厂商还在积极索求“垂止佧合”的蹊径 ，以进一步压缩每一个Token背后的成本。这条蹊径的主题思想 ，是将上层的模型算法、中层的云推算基础设施和底层的AI芯片进行深度的、一体化的协同设计与优化 ，从而解决软硬件之间的适配痛点 ，榨干每一分算力。
李庆以阿里巴巴的“通义-云-芯”系统为例进行注明 ，这种从上到下的垂止佧合模式 ，可能通过极致的算力调度算法 ，实现对底层硬件资源的最高效利用 ，从而大幅降低了AI服务背后的基础设施成本。这种系统级的优化 ，使得Token的天生成本得以进一步降低。
摩根大通在其研报中对中国市场做出极为乐观的预测 ，预计从2025年到2030年 ，中国Token亏损量的年复合增长率将达到惊人的330% ，在短短5年间实现370倍的增长。
Token亏损量的指数级攀升 ，表表看是用户规模与使用时长的增长 ，但其背后更深档次的驱动力 ，是用户对AI使用模式的底子性转变。AI的角色在从一个提供单一信息、进行日常闲聊的“问答工具” ，进化为可能深度参加工作流、处置复杂工作的“出产力工具”。
国联民生证券在近期颁布的研报中 ，提出了“Token通胀」剽一概想。这并非指Token自身变贵 ，而是指在单元功夫内、单元用户的Token亏损结构性上升。汇报将这一景象归因于三大主题趋向。
首先 ，用户的主题需要在从浅层的“问答”转向深度的“干活” ，即越来越多地利用AI来沉构代码、改写文件、天生文档和跑测试。编程场景天然具佑装长高低文、多轮迭代、大量输出”的特点 ，会大量亏损Token。
最后是推理强度上升。更多深度思虑、更长链路推理睬显著提高输出与中央过程的Token亏损。但对开发者而言 ，这往往带来更高成功率与更少返工 ，用户反而愿意“增长Token投入来换取效能”。
这一趋向与全球顶尖芯片造作商的判断不谋而合。英伟达CEO黄仁勋在2月26日的业绩电话会上 ，反复向市场强调一个主题概想：“推算即收入”“推理即收入”。他指出 ，没有算力 ，就无法天生Token；没有Token ，就无法带来收入增长。在AI时期 ，推理机能直接决定了客户的收入能力 ，而推理的主题 ，正是高效地天生可被贸易化的Token。在全球数据中心电力瓶颈日益凸显的今天 ，“机能/瓦特”（Performance per Watt）已成为衡量AI服务效能与收入能力的关键指标。
李庆向每经记者暗示 ，AI服务的贸易模式正从从前单纯的“按量计费” ，向“燃料+成就”的混合模式演进。一方面 ，作为“燃料”的Token ，其单价会随着技术进取和规模效应持续降落；另一方面 ，随着AI从“问答”工具向“干活”的出产力工具转变 ，企业将更愿意为直接的“成就”付费 ，这将催生出更多基于订阅造的贸易模式。
李庆还预测 ，将来AI服务的定价将不成预防线走向高度定造化和矫捷化。她暗示 ，Agent时期的到来意味着工作的复杂度千差万别 ，单一的定价模式将无法覆盖所有贸易需要。将来 ，推算亏损、挪用频次、工作是否涉及多步推理或规划等高成本操作 ，都将成为影响定价的成分 ，一个多维度、动态的定价系统将成为主流。
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