近日，全球多模型聚合平臺OpenRouter發布最新一周AI大模型調用量榜單，排名前五的產品全部由中國企業研發。中國大模型的優勢在哪？為何領跑全球榜單？
登頂榜單首位的是小米MiMo-V2.5，單周調用量達到10.5萬億Tokens，環比增長12%。這款模型于今年4月23日正式公測，4月底完成全系列開源。
記者來到小米集團的AI實驗室，技術人員正在為暴漲的“流量”做新一輪調試。
小米MiMo大模型團隊產品經理 辛燕舒：單周調用量從1.5萬億詞元一路漲到了10.5萬億詞元，兩個月增長了六倍多，剛剛拿下了周榜和月榜的雙第一。
負責人告訴記者，下載模型的用戶主要是獨立個人開發者、三到五人規模的初創團隊，還有大量專注AI編程、智能體工具開發的中小廠商。這類小團隊資源有限，很難單獨搭建全套AI技術底座，MiMo系列模型低廉的推理成本和穩定智能體運行能力，恰好精準匹配他們的需求。
不僅是性價比高，在這份榜單上，記者梳理發現，排名前五的中國大模型都在各展所長。排名第二和第五的均來自DeepSeek，兩款模型形成高低搭配，覆蓋不同開發需求，其中旗艦Pro版本在代碼、復雜智能體任務性能對標海外頂級閉源模型。
而這些模型的共同之處，是發布時間很短便快速上榜，位列第三的騰訊混元Hy3，7月6日才正式開源，單周環比增幅超999%，是榜單增長勢頭最猛的模型。
不同于企業內部使用數據，OpenRouter平臺聚合了全球數萬海外獨立開發者、海外中小型AI應用的真實付費調用請求，所有Token用量統一計量標準，反映全球開發者的真實選擇。這也意味著，國產開源模型正在打破海外廠商生態壁壘，在完全市場化的第三方渠道實現領先。
但榜單也存在局限性。企業私有化部署、美國封閉API流量等不在統計范圍內。
全球開源模型下載量
中國模型居榜首
剛剛的榜單是調用量，再來關注另外一個榜單——下載量。如果簡單看，“調用”大模型，一般是個人用戶，本身缺少本地化部署的資源，就在線上調用一次，支付一次詞元的錢；而直接“下載”大模型的，有很多銀行、政務、能源等各種領域的To B用戶，他們選擇下載下來，融入自己的領域使用。
而這個代表著“人工智能+”的關鍵指標，中國大模型依舊全球領先。
在全球最大的AI開源社區Hugging Face上，我國開源模型累計下載量居全球首位。其中，千問系列以超過10億次的絕對優勢，排名榜首。記者在阿里千問團隊的開發區看到，工程師們正在對最新的預覽版進行優化。這款模型的正式版也將延續完全開源的路線，而它的每一次技術更新，都會帶動全球下載量的新一輪增長。
千問大模型多模態產業落地負責人 魏正浩：我們三年時間已經發展成覆蓋從五億參數的小模型到萬億參數的旗艦大模型，為所有場景的開發者都提供選擇。
在非洲大陸，有1500到3000種語言，而現有大模型，基本是用英語、中文或者歐洲語言訓練的。因此許多非洲地區，希望能夠開發一款可以用來訓練本土語言的大模型，而他們現在大多會選擇中國模型。
中國信息通信研究院云計算與數字化研究所副所長 栗蔚：國產模型以開源策略激活創新生態，憑借性能優越、成本可控、便于本地化部署等突出優勢，大幅降低了人工智能技術的應用門檻，贏得了全球開發者的廣泛青睞。
不僅是在非洲，美國投資機構數據顯示，目前多達80%的美國AI初創公司在融資路演時，會使用中國的開源模型。數據顯示，現在基于中國大模型，平均每天會有超過200個衍生模型出現。
中國信息通信研究院云計算與數字化研究所副所長 栗蔚：現在全球更多的、各行各業的人，都在基于中國的大模型進行再次開發，從而反哺和激發出一批新技術和新應用，極大地提升了AI融入各行各業實際應用的速度。
百花齊放
中國開源創新生態持續完善
調用量、下載量等指標持續走高的背后，是國產開源大模型創新生態的不斷完善。從面向普惠的“經濟適用”款，到深耕復雜推理的“大參數”款，國產大模型百花齊放、各展所長，豐富全球開發者選擇。
7月27日晚，月之暗面正式將其自主研發的大模型Kimi K3的完整模型權重開源，并發布技術報告，以2.8萬億參數成為全球最大開源模型，補強復雜邏輯推理能力的短板。而在發布后一小時內，Kimi K3便登上了Hugging Face總趨勢榜第一，受到全球開發者熱捧。
中國電子信息產業發展研究院未來產業研究中心副研究員 鐘新龍：參數規模本身并不等同于模型能力，但如此大規模模型能夠開放權重，說明我國企業已經具備超大模型訓練、稀疏架構優化、低成本推理和全球化工程適配的綜合能力。
而針對“投入巨額資源訓練大模型，為何還要選擇開源”的疑問，專家表示，我國企業持續開源，實質上是用模型投入換取長期的生態影響力。
中國電子信息產業發展研究院未來產業研究中心副研究員 鐘新龍：開源不等于免費，更不意味著放棄商業回報。企業還可以通過云端推理、模型微調、智能體平臺、行業解決方案和技術支持等多種方式獲得收入。從商業邏輯看，訓練成本正在轉化為生態獲客成本和產業基礎設施投入，企業先通過開放擴大采用規模，再依靠服務能力實現變現，構建開源商業化高質量發展的新局面。
依托持續的技術迭代與開放生態建設，中國大模型正從單點技術突破，邁向技術、產業、生態協同發展的新階段。
不過，流量領跑只是起點，想要實現從“用量領先”到“技術全面領跑”的跨越，國內AI產業仍需在算力自主、底層生態、前沿創新等多維度持續攻堅，以長期技術積累鞏固來之不易的市場優勢。
轉自：央視網
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