OpenRouter 上周的周榜更新了。我习惯性扫了一眼前五——第一 DeepSeek-V4-Flash 正式版，第二腾讯 Hy3，第三 DeepSeek-V4-Flash 预览版，第四小米 MiMo V2.5，第五智谱 GLM-5.2。全是国产模型，一个外国名字都没有。

8.83 万亿 Token 的单周调用量，环比暴涨 570%。这不是什么"国产模型终于站起来了"的爽文剧情，这是全球开发者实打实拿 Token 投出来的选票。而且连续十五周了，不是偶然。

从"便宜货"到"首选"的半年

半年前这画面还不可想象。那时候硅谷的主流叙事是"中国模型便宜但不好用"，开发者们嘴上说支持国产，手底下跑的还是 GPT 和 Claude。我身边好几个团队都这样——国产模型只用来做测试，生产环境坚决不碰。

拐点出现在三个月前。DeepSeek-V4-Flash 预览版上线后，OpenRouter 上的调用曲线开始陡峭攀升。到 7 月底正式版发布，直接把增长斜率又拉高了一截。

上周的数据尤其炸裂。全球总调用量 69 万亿 Token，中国模型贡献了 34.25 万亿，美国模型是 9.17 万亿。这里有个细节值得注意：美国模型的调用量环比也增长了 109%，说明市场本身在快速膨胀。但增量的大头，被中国模型吃掉了。不是存量博弈，是在增量市场里抢到了更大的蛋糕。

为什么会这样？我自己的观察是，开发者群体对"够用"的定义变了。以前大家觉得国产模型只能做简单任务，复杂推理还得上 GPT-5 或者 Claude Opus。但从 DeepSeek-V4-Flash 开始，benchmark 差距缩小到几乎可以忽略的程度，而价格差距是几十倍。对于做产品的团队来说，这笔账太好算了。

570% 增长背后的三层逻辑

DeepSeek-V4-Flash 凭什么能涨 570%？我觉得有三层原因，一层比一层深。

第一层是性价比的"暴力碾压"。

DeepSeek-V4-Flash 完成一次标准化任务成本大概 0.03 美元，同级别的闭源模型基本在 0.5 到 1 美元以上。做 AI 应用的人都知道，推理成本是决定产品能不能跑起来的关键。一个客服机器人，每天处理 10 万次请求，用 DeepSeek 一个月大概 9000 美元，用 GPT 得 15 万往上。这个差距不是"优化一下能追回来"的——这是数量级的碾压。

而且这还不是极限。DeepSeek 用的是 MoE 架构，总参数不小但激活参数控制得极好，意味着随着硬件优化，成本还有下降空间。对比之下，稠密模型的成本下降曲线已经接近瓶颈。

第二层是开源策略带来的网络效应。

DeepSeek-V4 的权重是开放的，社区可以在上面做微调、量化、蒸馏。你在 HuggingFace 上能找到几十个社区微调版本，覆盖代码、医疗、金融等垂直领域。每个版本都在为 DeepSeek 生态增加价值。闭源模型做不到这一点——你只能等官方更新，不能自己动手。

这种"开源飞轮"效应一旦启动，优势会自我放大。模型用的人越多，社区贡献越大，模型变得越好，用的人就更多。Llama 走通了这条路，DeepSeek 现在也在走。

第三层是开发者体验的积累。

这半年 DeepSeek 的 API 稳定性提升很明显，文档也越做越细。我有个朋友在做一个 AI 编程助手，团队从 GPT 切到 DeepSeek 只花了两天——"SDK 拿来就能用，兼容 OpenAI 格式，改个 base_url 就完事了"。这种低迁移成本，让很多观望的团队愿意试一试。

但说句实话，570% 这个数字有水分。因为基数低——预览版上线时调用量本来就不大，正式版带来一波集中迁移，增速自然显得惊人。后续增速肯定会回落，这是正常的 S 曲线规律。

腾讯 Hy3 的"闷声发财"路线

另一个值得关注的选手是腾讯 Hy3。它以 8.05 万亿 Token 排在第二，环比增长 67%，紧咬 DeepSeek 不放。

腾讯的风格很务实——没有铺天盖地的 PR，但产品体验和稳定性做得扎扎实实。Hy3 在中文长文本处理上甚至比 DeepSeek 更顺手，这是它杀到第二的原因。我试过几个场景，Hy3 对中文古文、专业术语的理解确实有优势，毕竟腾讯在中文语料清洗上积累了很多年。

不过 Hy3 的问题是国际化程度不如 DeepSeek。OpenRouter 的数据虽然好看，但海外开发者对腾讯品牌的认知度还不够。如果腾讯想更进一步，得在开源社区运营上多下功夫。

对开发者的实际影响

现在选模型要考虑的变量比以前多了。

以前逻辑很简单：闭源选 GPT，开源选 Llama。现在国产模型的选项太多，你得想清楚自己的核心诉求是什么：

• 追求极致性价比：DeepSeek-V4-Flash 是当前首选，没有之一
• 需要长中文文本和稳定生态：腾讯 Hy3 值得试试
• 垂直领域微调：DeepSeek 开源权重 + 社区版 + LoRA，成本可以压到很低
• 端侧部署：蚂蚁 Ling-3.0-Flash 激活参数只有 5.1B，手机端跑得动

但也要留个心眼。DeepSeek 已经预告了 API 要涨价，从"烧钱换规模"转向"算商业账本"是迟早的事。一旦价格拉平，竞争会回到产品体验和生态上。另外，单一模型依赖也有风险——这半年国产模型迭代速度极快，今天的第一名可能三个月后就被超了。建议团队在架构上做好模型路由，随时可以切换。

写在最后

OpenRouter 这张榜单说的事其实很简单：开发者用 Token 投了票，而且票数还在涨。但问题也来了——当国产模型从"便宜货"变成"首选"，下一阶段拼什么？是拼参数规模，还是拼生态，还是拼落地场景？

我自己的想法不太一样。我觉得真正决定胜负的，是"谁能帮开发者赚到钱"。模型跑得再快，如果上层应用跑不通商业模式，都是白搭。DeepSeek 涨价之后，开发者会不会回流 GPT？腾讯会不会跟进降价？这些变量远比榜单上的数字有意思。

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