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【exness外汇官网】超7万亿!DeepSeek V4 Flash单周调用量登顶全球第一

发布时间:2026-09-29 23:48:46浏览:263 次

  多模型聚合平台OpenRouter发布的超万全球AI大模型调用量周榜单(7月27日至8月2日)显示,DeepSeek V4 Flash以7.22万亿Token的亿D用量调用量位居第一。

  另据开源项目团队OpenCode发文,单登顶第其平台上DeepSeek V4 Flash的周调调用量大幅飙升,仅8月1日一天,全球模型单日处理达8万亿Token。超万exness外汇官网其中,亿D用量5万亿为免费试用额度消耗,单登顶第3万亿为开发者通过OpenCode平台付费使用。周调

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  OpenRouter数据显示,全球上周全球AI大模型总调用量为56.8万亿Token,超万环比下滑2.07%。亿D用量上榜的单登顶第AI大模型中,中国AI大模型周调用量达28.13万亿Token,周调ex外汇官网登录入口环比下滑14.76%。全球同期美国AI大模型周调用量为4.38万亿Token,环比增长87.18%。中国大模型周调用量已连续十四周超过美国,稳居全球首位。

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  8月5日,界面新闻查询OpenRouter本周榜单看到,截至发稿,DeepSeek V4 Flash 0423仍排在首位,调用量为6.92万亿Token。该模型最早于今年4月推出,主打平衡推理速度、长上下文能力与调用成本,ex外汇平台官网登录主要面向开发者、商用企业提供高吞吐推理服务。

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OpenRouter本周调用量榜单(截至发稿)

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  排在第二位的是小米推出的MiMo-V2.5,周调用量5.1万亿Token,环比前一周下滑52%,流量出现明显回调,市场热度有所回落。

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  小米这款模型于今年4月23日正式公测,4月底完成全系列开源。其采用混合专家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,同时覆盖文本、语音、图像全模态交互。低廉推理成本与稳定智能体运行能力,是其吸引海外开发者批量接入的核心优势。

  就在7月20日至7月26日当周,MiMo-V2.5曾登顶OpenRouter周调用量榜单首位,单周调用量达到10.5万亿Token,环比增长12%。

  目前第三名来自腾讯自研大模型混元Hy3,调用规模5.01万亿Token。Hy3是腾讯自研通用大模型,该模型本期流量环比持平,增长幅度为0%。Hy3曾是7月26日所在周榜单增长势头最猛的模型,彼时周调用量3.94万亿Tokens,环比增幅超999%。

  Hy3于7月6日正式开源,总参数295B、单次推理仅激活21B参数。其采用快慢思考融合架构,最大支持256K上下文,代码生成、智能交互能力大幅迭代。腾讯混元曾发文表示,截至7月15日,Hy3总调用量较上一代模型Hy2增长已超68倍。

  第四名同样来自DeepSeek的V4 Flash 0731模型。这是DeepSeek全新上线的新版本模型,周流量3.45万亿Token。第五名则是OpenAI推出的GPT-5.6 Luna,本周Token调用量2.99万亿,实现738%的爆发式增长。

  榜单前五席位之中,国产大模型包揽前四位,展现出极强的市场调用热度。但OpenAI全新迭代模型强势追赶,意味着全球头部厂商之间的竞争并未放缓。

  从前十来看,DeepSeek占据三个席位,除两款V4 Flash版本外,DeepSeek V4 Pro以2.97万亿Token排在第六位。Anthropic、谷歌、NVIDIA、MiniMax、阶跃星辰、智谱AI等多家企业模型纷纷上榜。免费模型正在占据越来越多流量份额,NVIDIA Nemotron 3 Ultra、Poolside Laguna S 2.1、Inclusion AI Ling-3.0-flash等免费模型实现高速增长,不少免费模型环比涨幅突破50%。

  值得一提的是,此前备受马斯克关注的Kimi K3模型在本周暂时跌出了前十,目前位列第12位。该模型总参数达2.8万亿,配备100万Token超长上下文窗口,为当前全球参数规模最大开源大模型。

  不同于过去依靠低价换取流量的竞争模式,当前国产模型依靠持续迭代的推理性能、稳定服务能力吸引海外开发者。但挑战同样存在,OpenAI、Anthropic持续推出新版本模型,不断缩小性能差距;谷歌Gemini系列多款模型稳定盘踞榜单前列,海外巨头依旧拥有稳固基本盘。

  赛道内部的分化同样值得警惕。部分国产模型本期出现调用量大幅下滑,小米MiMo-V2.5、MiniMax M3、智谱GLM5.2均出现不同程度流量回落。由于热度轮换速度不断加快,一旦产品迭代节奏放缓,很容易快速流失开发者流量。

  有人工智能行业分析师指出,海外独立开发者市场已经进入白热化竞争,仅仅依靠单次版本更新很难守住优势。如何持续迭代、高效控制推理成本,将决定各大模型能否长期留住用户。

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