全球大模型调用量前五均被中国产品包揽，小米 MiMo-V2.5 登顶

多模型聚合平台 OpenRouter 发布的全球 AI 大模型调用量周榜单（7 月 20 日至 26 日）显示，前五席位全部被中国企业自研大模型占据，国产开源模型在海外开发者市场表现突出。这一榜单聚合了全球数万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，被视为海外开源赛道较为客观的观测窗口。

榜单核心数据

登顶首位的是小米 MiMo-V2.5，单周调用量达 10.5 万亿 Tokens，环比增长 12%。小米集团董事长特别助理、战略市场部副总经理徐洁云也转发了该榜单。

其余席位按顺序为：

第二名 DeepSeek V4 Flash：周调用量 6.37 万亿 Tokens，环比上涨 18%。
第三名腾讯混元 Hy3：周调用量 3.94 万亿 Tokens，环比增幅超 999%，是榜单增长势头最猛的模型。
第四名智谱 AI GLM 5.2：周调用量 3.29 万亿 Tokens，环比下滑 10%。
第五名 DeepSeek V4 Pro：周调用量 3.17 万亿 Tokens，环比涨幅 17%。

各上榜模型技术特点

小米 MiMo-V2.5：今年 4 月 23 日正式公测，4 月底完成全系列开源。采用混合专家 MoE 架构，总参数突破万亿级别，激活参数 42B，标配 100 万 Token 超长上下文窗口，覆盖文本、语音、图像全模态交互，低推理成本与稳定智能体运行能力是其吸引海外开发者的核心优势。
DeepSeek V4 Flash / V4 Pro：两款产品于 4 月 24 日同步发布，全系标配 1M 上下文。Flash 版本总参数 284B、激活 13B，主打低成本快速推理；旗舰 Pro 版本总参数 1.6T、激活 49B，代码与复杂智能体任务性能对标海外顶级闭源模型，采用 MIT 完全开源协议。
腾讯混元 Hy3：7 月 6 日正式开源，总参数 295B、单次推理仅激活 21B 参数，采用快慢思考融合架构，最大支持 256K 上下文，代码生成与智能交互能力大幅迭代，开源三周即实现海外调用量爆发式增长。
智谱 AI GLM 5.2：6 月 15 日全量开源开放，753B 参数基座主打长周期工程任务处理，在代码、数据分析专项评测居开源模型第一梯队。

榜单的价值与局限

OpenRouter 平台聚合的是全球海外独立开发者的真实付费调用请求，与企业内部使用数据不同，可较为客观地反映市场化渠道中的开发者选择。但榜单也存在明显边界：国内互联网大厂自有 App、企业私有化部署、美国大厂封闭 API 流量均不在统计范围内，无法完整代表全球全部 AI 调用总量，仅可作为海外开源赛道的参考指标。

除 OpenRouter 外，AI 行业另有两类被频繁引用的评测榜单：

Chatbot Arena 竞技场榜单：依靠真人盲测 Elo 评分评判模型对话与推理综合能力，7 月最新榜单中 DeepSeek V4、GLM 5.2 跻身开源模型前五。
Artificial Analysis 综合技术评测榜单：覆盖代码、数学、逻辑、长文本全维度标准化测试，国产多款开源模型持续刷新开源赛道最高分，但综合性能天花板仍由美国 Claude、GPT 系列闭源模型把持。

综合来看，国产模型在市场化落地流量上已实现反超，但在硬核综合推理能力上仍存在小幅代差。

行业语境：黄仁勋与马斯克的中国 AI 评价

英伟达 CEO 黄仁勋近日谈及中美 AI 技术表现时表示，「杰出的人才总会找到出色的答案，而中国注定会产出卓越的 AI 技术，应当继续向他们学习、与他们合作」，并反对美国封禁中国 AI 模型，认为「市场一开始误解了 DeepSeek 带来的影响，又再次误解了 Kimi」。

马斯克同样在持续关注中国 AI 进展。今年 3 月，月之暗面发布《Attention Residuals》论文，提出「注意力残差」机制以替代传统 Transformer 架构中的残差连接，马斯克在社交平台转发并评论「Kimi's work is impressive」。Kimi K3 推出后，马斯克又在相关评测报道评论区留下「Impressive」简短评价，并主动披露 Grok 4.6 的相关情况，欲与 Kimi 竞争。

7 月 25 日，据澎湃新闻报道，马斯克在《经济学人》访谈中表示，未来某个时刻中国极有可能成为 AI 领导者，美国就算禁用中国模型也挡不住。

月之暗面 Kimi K3 跻身第十

Kimi 最新发布的 K3 在 OpenRouter 周榜单上暂列第 10 位。该模型总参数达 2.8 万亿，配备 100 万 Token 超长上下文窗口，是当前全球参数规模最大的开源大模型之一。

流量领跑只是起点。想要从「用量领先」走向「技术全面领跑」，国内 AI 产业仍需在算力自主、底层生态、前沿创新等多维度持续攻坚，以长期技术积累巩固当前的市场优势。