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作者： 曉靜

全球頭部AI模型API聚合平臺(tái)OpenRouter的數(shù)據(jù)顯示，2026年2月，中國(guó)AI模型的調(diào)用量三周大漲127%，首次超越美國(guó)模型，全球前五中占據(jù)四席。

最新的2月16日至22日的周榜單中，平臺(tái)調(diào)用量排名前五的模型中，有四款來(lái)自中國(guó)廠商，包括MiniMax的M2.5、月之暗面的Kimi K2.5、智譜的GLM-5、DeepSeek的V3.2。這四款模型合計(jì)貢獻(xiàn)了Top 5總調(diào)用量的85.7%。

一年前，中國(guó)模型在這個(gè)平臺(tái)上的份額不到2%。

圖：從2024年11月到2025年11月的周度Token總量堆疊柱狀圖。深紅色=閉源模型，橙色=中國(guó)開(kāi)源模型，藍(lán)綠色=其他地區(qū)開(kāi)源模型。能清晰看到中國(guó)開(kāi)源模型（橙色）從幾乎不可見(jiàn)到逐漸占到近30%的過(guò)程。

OpenRouter聚合了超過(guò)300個(gè)模型的API調(diào)用，覆蓋60多家供應(yīng)商，超過(guò)一半的使用量來(lái)自美國(guó)以外。開(kāi)發(fā)者拿一套API Key就能在不同模型之間即時(shí)切換，如果哪個(gè)不好用，可以秒切。Token數(shù)據(jù)在OpenRouter的漲跌，幾乎就是實(shí)時(shí)的市場(chǎng)投票。

這個(gè)時(shí)間，剛剛經(jīng)過(guò)了開(kāi)源個(gè)人智能體框架OpenClaw的火爆，也經(jīng)歷了中國(guó)春節(jié)AI大戰(zhàn)，幾乎所有模型的關(guān)鍵詞已經(jīng)切換成了“Agentic”。

過(guò)去兩年，大模型競(jìng)爭(zhēng)的核心敘事是模型能力：誰(shuí)更聰明，誰(shuí)在 ARC、SWE-Bench 這類 benchmark 上更高分，誰(shuí)就更接近 AGI。參數(shù)規(guī)模、推理深度、復(fù)雜任務(wù)完成率，構(gòu)成了行業(yè)的主要坐標(biāo)系。

但是2026年的春節(jié)過(guò)后，Agentic AI的核心敘事是持續(xù)完成任務(wù)，包括寫代碼、調(diào)試、調(diào)用工具、讀取文件、再迭代。Token 消耗從“人機(jī)對(duì)話”升級(jí)為“機(jī)器自循環(huán)”。一次任務(wù)可能消耗數(shù)十萬(wàn)、數(shù)百萬(wàn) Token。

模型之間的差異，開(kāi)始轉(zhuǎn)變?yōu)樵陂L(zhǎng)流程、高頻調(diào)用、長(zhǎng)上下文環(huán)境下，誰(shuí)的單位成本更低、穩(wěn)定性更強(qiáng)、推理曲線更平滑。

圖：OpenClaw是OpenRouter最大的單一應(yīng)用，其Token消耗量約占平臺(tái)顯著比例

圖片由AI生成

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Token消耗的底層邏輯變了

OpenRouter與a16z聯(lián)合發(fā)布的《2025 AI使用報(bào)告》，覆蓋超100萬(wàn)億Token的匿名元數(shù)據(jù)。里面有一組數(shù)據(jù)極其關(guān)鍵——編程任務(wù)的Token占比從2025年初的11%飆到了50%以上，成為平臺(tái)最大的單一使用品類。同時(shí)，Agent驅(qū)動(dòng)的工作流（模型自主執(zhí)行多步驟任務(wù)）產(chǎn)生的輸出Token已超過(guò)平臺(tái)總輸出的一半。

圖：編程類請(qǐng)求在所有LLM查詢中的占比，從2025年初約11%持續(xù)攀升至50%以上

過(guò)去的問(wèn)答式AI，一輪對(duì)話消耗幾百到幾千Token，用戶不再提問(wèn)，Token就不會(huì)再消耗。Agent模式下，機(jī)器可以持續(xù)在后臺(tái)跑流程。

拿OpenClaw舉例，它的Token消耗粗略看有三種模式：

一是多輪自我修正。一次編程任務(wù)可能經(jīng)歷“寫代碼→運(yùn)行→報(bào)錯(cuò)→改→再跑”幾十個(gè)回合，每個(gè)回合都是一次完整的模型調(diào)用。

二是上下文無(wú)限膨脹。為了讓Agent“記住”之前的操作，每次調(diào)用都要攜帶完整對(duì)話歷史。有用戶實(shí)測(cè)，一個(gè)活躍會(huì)話的上下文很快膨脹到23萬(wàn)Token以上。

三是工具鏈級(jí)聯(lián)。Agent處理一個(gè)“幫我整理郵件并創(chuàng)建待辦”的任務(wù)，可能觸發(fā)5-10次API調(diào)用，每次都背著完整上下文。

有OpenClaw用戶吐槽，一個(gè)配置不當(dāng)?shù)淖詣?dòng)化任務(wù)一天燒掉了200美元API費(fèi)。更直觀的數(shù)字是：7×24小時(shí)跑OpenClaw，全量使用Claude API，月成本在800到1500美元之間。

再看OpenRouter自身的數(shù)據(jù)：2月9日當(dāng)周，平臺(tái)處理了13萬(wàn)億Token，1月第一周是6.4萬(wàn)億，一個(gè)月翻了一倍。平臺(tái)最新周Token總量12.1萬(wàn)億，是一年前的12.7倍。

AI的使用模式從“對(duì)話型”切換到了“流程型”，Token消耗從“按次”變成了“按流量”。成本敏感度被急劇放大。

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Agent模型組合背后的機(jī)會(huì)

極端假設(shè)Agent全天候運(yùn)行，每天吞掉數(shù)十億Token。在這種負(fù)載下，價(jià)格差距就是生死線。

當(dāng)前主流模型的API定價(jià)對(duì)比（每百萬(wàn)Token，美元）

Claude 4.6 Sonnet 的輸出價(jià)格為 15 美元 / 百萬(wàn) Token，而 MiniMax M2.5 的典型輸出價(jià)格約為 1.2 美元 / 百萬(wàn) Token，前者是后者的約 12.5 倍。GPT-5.2 的輸出價(jià)格為 14 美元 / 百萬(wàn) Token，也接近 MiniMax 的 11.7 倍。即便是已經(jīng)漲價(jià)的智譜 GLM-5，輸出價(jià)格約為 3.2 美元 / 百萬(wàn) Token，仍然只有 Claude 的大約五分之一左右。

在 Agent 場(chǎng)景里，這種差距會(huì)被指數(shù)級(jí)放大。假設(shè)一個(gè)生產(chǎn)級(jí) Agent 每天處理 10 億輸出 Token（即 1000 個(gè)百萬(wàn) Token 單位），掛 Claude 意味著每天約 1.5 萬(wàn)美元的支出；同樣規(guī)模如果使用 MiniMax，大約 1200 美元。30 天下來(lái)，前者接近 45 萬(wàn)美元，后者約 3.6 萬(wàn)美元，中間差出 40 多萬(wàn)美元。

這個(gè)價(jià)差已經(jīng)在真實(shí)項(xiàng)目里決定了開(kāi)發(fā)者的選擇。

一家使用OpenClaw的歐洲開(kāi)發(fā)工作室公開(kāi)了他們的方案：80%的日常推理引擎用Kimi K2.5，碰到高難度推理、復(fù)雜系統(tǒng)架構(gòu)之類的20%硬骨頭，通過(guò)bash命令把任務(wù)甩給Claude。一天的Kimi開(kāi)銷大約5到10美元，月度Token預(yù)算控制在150到300美元。如果同樣的事全量用ClaudeAPI模式，月成本將高達(dá)800-1500美元以上。

“80%能力，20%價(jià)格”的組合，對(duì)標(biāo)“100%能力，100%價(jià)格”的方案，在實(shí)際部署中是碾壓級(jí)的吸引力。

a16z合伙人Martin Casado去年底接受《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》采訪時(shí)也披露了一個(gè)數(shù)字：在使用開(kāi)源模型的AI初創(chuàng)企業(yè)中，約80%跑的是中國(guó)模型。他后來(lái)在X上澄清，這個(gè)比例指的是“用開(kāi)源模型的那部分創(chuàng)業(yè)公司”，占全部創(chuàng)業(yè)公司的20%-30%，折算下來(lái)，大約16%-24%的美國(guó)AI初創(chuàng)企業(yè)技術(shù)棧里嵌著中國(guó)開(kāi)源模型。

OpenRouter COO Chris Clark說(shuō)得更直接：中國(guó)開(kāi)放權(quán)重模型在美國(guó)企業(yè)運(yùn)行的Agent工作流中“占比異常高”。

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架構(gòu)暗戰(zhàn)，“Agent原生”

這一輪范式轉(zhuǎn)換中，中國(guó)開(kāi)源模型陣營(yíng)幾乎所有頭部玩家都把“Agentic”作為主攻方向，從架構(gòu)到訓(xùn)練全鏈路為Agent場(chǎng)景做原生適配。

底層仍然延續(xù)了上一階段跑通的MoE + MLA路線，總參數(shù)做大，每次推理只激活一小部分，保住能力的同時(shí)控制Token成本。

但光便宜不夠，在這一輪真正拉開(kāi)差距的，要在Agent場(chǎng)景下“跑得好”。

MiniMax內(nèi)部開(kāi)發(fā)了一套叫Forge的原生Agent強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，核心設(shè)計(jì)是把Agent的執(zhí)行邏輯跟底層訓(xùn)推引擎徹底解耦：Agent只管跑任務(wù)、產(chǎn)出軌跡數(shù)據(jù)，訓(xùn)練引擎只管從軌跡里學(xué)習(xí)。這套架構(gòu)能接入任意Agent腳手架。MiniMax披露的數(shù)據(jù)是，他們?cè)跀?shù)十萬(wàn)個(gè)真實(shí)Agent腳手架和環(huán)境上做了大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)，上下文長(zhǎng)度拉到200K。

Forge里有兩個(gè)工程細(xì)節(jié)值得注意。一是“前綴樹(shù)合并”，Agent多輪請(qǐng)求之間有大量重復(fù)的上下文前綴，傳統(tǒng)方法把每個(gè)請(qǐng)求當(dāng)獨(dú)立樣本重復(fù)計(jì)算，F(xiàn)orge把訓(xùn)練樣本從線性序列重構(gòu)成樹(shù)形結(jié)構(gòu)，共享前綴只算一次，MiniMax給出的數(shù)字是訓(xùn)練加速約40倍。

二是獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)：除了任務(wù)完成度，M2.5的強(qiáng)化學(xué)習(xí)還把“任務(wù)完成時(shí)間”作為獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，直接激勵(lì)模型選最短路徑、主動(dòng)利用并行。效果上，根據(jù)Minimax的數(shù)據(jù)，M2.5跑SWE-Bench Verified的端到端時(shí)間22.8分鐘，比上代M2.1的31.3分鐘快了37%，跟Claude Opus 4.6的22.9分鐘基本持平。連續(xù)運(yùn)行1小時(shí)（100 TPS）成本1美元，MiniMax的說(shuō)法是“1萬(wàn)美金可以讓4個(gè)Agent連續(xù)工作一年。

Kimi K2.5可支持Agent集群，能根據(jù)任務(wù)需求現(xiàn)場(chǎng)調(diào)度多達(dá)100個(gè)“分身”，組成不同角色的團(tuán)隊(duì)并行工作，最多同時(shí)處理1500個(gè)步驟。在大規(guī)模搜索場(chǎng)景下，Agent集群比單Agent減少了3到4.5倍的關(guān)鍵步驟，實(shí)際運(yùn)行時(shí)間最高縮短4.5倍。

K2.5的定位就是原生多模態(tài)、Agent模型，同時(shí)支持視覺(jué)與文本輸入、思考與非思考模式、對(duì)話與Agent任務(wù)，架構(gòu)層面做了全面適配。

這些創(chuàng)新表面，中國(guó)頭部模型已經(jīng)不只是在“便宜”上做文章。

閉源模型Anthropic和OpenAI的模型架構(gòu)是黑箱，開(kāi)發(fā)者沒(méi)法評(píng)估長(zhǎng)期運(yùn)行的成本曲線，也沒(méi)法做本地部署優(yōu)化。但Claude的長(zhǎng)板在產(chǎn)品化能力，computer use、Artifacts、MCP生態(tài)，以及復(fù)雜推理的精確度。

圖：編程類Token按閉源/中國(guó)開(kāi)源/其他開(kāi)源的占比拆分。能看到Anthropic Claude在編程領(lǐng)域長(zhǎng)期占據(jù)60%+的份額，但中國(guó)開(kāi)源模型和其他開(kāi)源模型在2025年下半年持續(xù)蠶食它的份額。

競(jìng)爭(zhēng)力已經(jīng)形成差異化：中國(guó)開(kāi)源模型工程細(xì)節(jié)透明，可以被復(fù)刻和優(yōu)化，在成本敏感的大規(guī)模部署里占優(yōu)；美國(guó)閉源模型的長(zhǎng)板在產(chǎn)品化能力和復(fù)雜推理的精確度上。

Agent時(shí)代到來(lái)，中國(guó)開(kāi)源模型已經(jīng)吃到了結(jié)構(gòu)性紅利。

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價(jià)格戰(zhàn)結(jié)束了，需求戰(zhàn)開(kāi)始了

2月12日，智譜AI發(fā)布GLM-5的同一天，宣布GLM Coding Plan套餐整體漲價(jià)30%起，取消首購(gòu)優(yōu)惠。海外版漲價(jià)幅度更大，訂閱價(jià)格漲30%-60%，API調(diào)用漲67%-100%。

這是國(guó)產(chǎn)大模型2026年首次大幅提價(jià)。

背景也很有意思。過(guò)去一年多，中國(guó)大模型市場(chǎng)打了一場(chǎng)慘烈的價(jià)格戰(zhàn)。字節(jié)豆包報(bào)價(jià)低到0.0008元/千Token，阿里通義千問(wèn)GPT-4級(jí)主力模型降價(jià)97%，智譜自己也把上一代GLM-4-Plus砍了90%。

現(xiàn)在掉頭漲價(jià)，同時(shí)GLM Coding Plan上線即售罄，國(guó)產(chǎn)AI編程產(chǎn)品的付費(fèi)套餐被秒空。

這里也衍生出另外一個(gè)問(wèn)題，“智譜敢漲價(jià)，是不是說(shuō)明中國(guó)模型的增長(zhǎng)跟價(jià)格戰(zhàn)無(wú)關(guān)”？

答案不是“是或否”這樣簡(jiǎn)單。

Agent化讓Token需求暴漲，中國(guó)模型憑著相對(duì)成本優(yōu)勢(shì)吃到了增量，漲價(jià)本質(zhì)上是供需再平衡。智譜回應(yīng)漲價(jià)：“用戶規(guī)模與調(diào)用量快速提升，公司同步加大算力投入”。

據(jù)媒體報(bào)道，Kimi K2.5在1月27日發(fā)布后不到一個(gè)月，近20天的累計(jì)收入已經(jīng)超過(guò)了2025年全年總收入。這個(gè)增長(zhǎng)的核心驅(qū)動(dòng)力來(lái)自海外開(kāi)發(fā)者和API調(diào)用，K2.5在OpenRouter平臺(tái)的調(diào)用量持續(xù)位居前列，直接帶動(dòng)了B端收入的暴漲，海外收入首次超過(guò)國(guó)內(nèi)。

MiniMax的情況類似，M2.5發(fā)布7天內(nèi)Token使用量就突破3萬(wàn)億，內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示M2.5生成的代碼已占公司新提交代碼的80%。

放到行業(yè)里看，智譜、月之暗面、MiniMax、階躍星辰4家都已上調(diào)部分API價(jià)格。長(zhǎng)江證券研報(bào)的判斷是：國(guó)產(chǎn)模型“正式進(jìn)入需求驅(qū)動(dòng)時(shí)代”。

價(jià)格戰(zhàn)的時(shí)代結(jié)束了，接下來(lái)是需求戰(zhàn)。

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數(shù)據(jù)里有多少水分？

關(guān)于這次暴漲，也有爭(zhēng)議說(shuō)，這次的Token數(shù)據(jù)有水分。

比如，MiniMax M2.5單周197%的暴漲，很大程度上受益于Kilo Code和Cline兩大AI編程工具的免費(fèi)推廣。2月12日起，Kilo Code為超過(guò)150萬(wàn)開(kāi)發(fā)者用戶提供一周免費(fèi)M2.5訪問(wèn)，Cline也搞了類似活動(dòng)。

免費(fèi)送量帶來(lái)的短期拉動(dòng)，客觀上是不能忽略的。但免費(fèi)推廣只能解釋“量”的爆發(fā)，解釋不了趨勢(shì)和留存。

MiniMax M2.5在編程、工具調(diào)用和搜索、辦公等生產(chǎn)力場(chǎng)景都達(dá)到或者刷新了行業(yè)的SOTA，比如SWE-Bench Verified (80.2%)，Multi-SWE-Bench (51.3%)，BrowseComp (76.3%)；從Benchmark來(lái)看，分?jǐn)?shù)夠到了旗艦級(jí)的門檻，不能再用“廉價(jià)平替”來(lái)概括。

OpenRouter年度數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)開(kāi)源模型份額從2024年末不到2%，2025年下半年加速爬升，某些周接近30%。

一條持續(xù)上行的曲線，跟某次促銷帶來(lái)的孤立脈沖完全是兩回事。

榜單中還有另外一個(gè)細(xì)節(jié)，前五名里，MiniMax、月之暗面、智譜、DeepSeek是四個(gè)不同團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品。這次不僅僅是一個(gè)爆款在帶節(jié)奏，是中國(guó)開(kāi)源模型生態(tài)的工程成熟度在國(guó)際化的市場(chǎng)中受到了認(rèn)可。

圖：2024年末DeepSeek V3和R1占了一半以上（深藍(lán)色），2025年中之后色塊急劇多樣化，Qwen、MiniMax、Kimi、GPT-OSS等輪番上位，沒(méi)有單一模型超過(guò)25%。

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Agent時(shí)代正在重寫模型競(jìng)爭(zhēng)的規(guī)則。

Agent使用組合模型的方案，讓模型性價(jià)比的權(quán)重在提升。

API聚合平臺(tái)的成長(zhǎng)一定程度上瓦解了原廠的入口壁壘。

開(kāi)源模型的工程成熟度已經(jīng)夠得上產(chǎn)品級(jí)。全球開(kāi)發(fā)者把中國(guó)開(kāi)源模型嵌入生產(chǎn)環(huán)境的Agent工作流，跑在真實(shí)業(yè)務(wù)里，跟實(shí)驗(yàn)室的刷分完全是兩碼事。

2026年開(kāi)年，模型范式又一次更迭，從對(duì)話式AI到AgenticAI，中國(guó)開(kāi)源模型在2026年開(kāi)年抓住了這個(gè)結(jié)構(gòu)性窗口。

但變局遠(yuǎn)沒(méi)有到終點(diǎn)。

點(diǎn)個(gè)“愛(ài)心”，再走 吧