便宜又大碗，一只“龍蝦”給中國大模型帶來潑天富貴？_Token_OpenClaw_DeepSeek

日期：2026-03-09 08:55:02 | 人氣：

圖片由AI生成

出品 | 搜狐科技

作者 | 梁昌均

編輯 | 楊錦

中國大模型在全球殺瘋了！

近日，全球最大的第三方大模型聚合平臺OpenRouter顯示，中國大模型在2月的Token調用量首次反超美國，MiniMax、Kimi、DeepSeek等開源模型更是持續霸榜。

在輸入和輸出之間，模型智能持續涌現，誰能以更低成本、更高效率創造更多的Token吞吐，誰就有可能把握AI時代的生產力話語權。

當Token爆發增長，意味著模型有更多人在具體場景中實際使用。

中國大模型調用量的狂飆，一定程度受到名為OpenClaw的智能體引發的“賽博養蝦”熱推動，這也意味著國產模型正在憑借快速迭代和成本優勢占領全球市場。

在AI應用范式向智能體迭代的趨勢下，Token成為類似石油和電力的新型燃料，而中國大模型正在開啟加速出海的新征程。

中國大模型調用量狂飆反超美國

進入今年2月尤其是春節以來，中國大模型Token調用量出現爆發式增長。

據OpenRouter，2月首周全球大模型調用量首次跨過10萬億Tokens門檻，第二周達到14萬億Tokens，其中中國模型調用量為4.12萬億Tokens，首次超過美國同期的2.94萬億Tokens。

到了第三周，該平臺模型調用量略回落至13.6萬億Tokens，中國大模型調用量進一步沖到5.16萬億Tokens，三周內實現翻倍，占比沖高至近38%，而美國模型跌至2.7萬億Tokens。

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中美大模型過去一年在OpenRouter上的調用量變化資料來源：華泰研究

更值得關注的是，中國大模型持續霸榜頭部位置，且開源模型成為主力。

在2月前兩周全球調用量Top5中，中國大模型均占據四席，包括MiniMax M2.5、Kimi K2.5、DeepSeek V3.2和智譜GLM 5，且M2.5、K2.5分列前兩名，合計占比最高接近86%。

在2月第三周后，全球Top5依然還有三家國產模型，M2.5繼續位居第一，DeepSeek V3.2和K2.5熱度不減，另外兩個模型則來自谷歌和Anthropic。

從截止3月5日所統計的2月整體數據來看，OpenRouter內的模型累計調用量已超45萬億Tokens，而中國大模型占比約30%。

其中M2.5以6.42萬億Tokens的調用量登頂第一，K2.5環比暴增十倍，DeepSeek V3.2實現近90%的增長，GLM5位于第八，階躍星辰新開源模型Step3.5 Flash快速沖到第12名。

今年2月OpenRouter上調用量前十的模型

MiniMax創始人閆俊杰早前介紹，M2.5發布后，許多國際新客戶主動接入，包括谷歌、微軟、亞馬遜等云廠商，以及多家AI公司。

月之暗面K2.5發布后也頗受歡迎，包括阿里、騰訊、字節的AI編程工具，以及Cursor等多家海外編程智能體公司均上線。

這使得這些模型得以加速面向廣泛的用戶群體，帶來調用量的爆發。

閆俊杰透露，M2系列模型2月平均單日Token消耗量已增長至去年12月的6倍多，開放平臺新注冊用戶則增長超4倍，公司2月ARR（年度經常性收入）已超1.5億美元。

有報道稱，自K2.5發布后，月之暗面在20多天的累計收入超過去年，付費用戶實現4倍增長，月之暗面方面未對搜狐科技否認前述數據的真實性。

這使得早前側重C端的月之暗面開始重視起API業務。搜狐科技注意到，近期該公司正在招聘API大模型銷售等職位，并推出企業版會員***，增強B端商業化。

這很大程度上成為月之暗面持續完成兩輪12億美元融資、估值快速突破百億美元的底氣，而MiniMax股價此前也持續暴漲。

需要指出的是，需要客觀看待OpenRouter上的數據。一位AI從業者表示，OpenRouter平臺的調用量在很多模型中的占比并不是很高，但比例確實在提升，僅能起到一定參考的作用。

“賽博養蝦”熱點燃國產模型需求

為何國產大模型會在2月迎來調用量的暴增？業內多數將原因指向了OpenClaw帶來的智能體應用“養蝦”熱潮。

OpenClaw是去年11月由一名海外退休程序員發布的業余項目，是一個能讓大模型獲得本地操作系統權限的開源智能體框架，旨在讓AI實現動手干活。

這款產品最初名為Clawdbot，因Anthropic投訴商標問題多次更名。但這并未影響這款產品的走紅，并迅速成長為現象級的開源智能體平臺。

目前 OpenClaw以超25萬的GitHub星標數，超越開源操作系統Linux等成為這個全球最大代碼托管平臺上增長最快和最受歡迎的開源項目，顯示出市場對智能體的高度關注。

由于 OpenClaw的Logo是只龍蝦，“養蝦”熱因此席卷開來，并蔓延到國內。BAT等云廠商紛紛上線OpenClaw的一鍵部署服務，Kimi、MiniMax等也推出本土云端服務，并吸引不少開發者部署應用。

這點燃了大模型需求。相比對話式AI產品，OpenClaw等7x24h持續運行的智能體在任務分解編碼時，會產生更多交互和思考，尤其復雜任務所需的Token消耗會提升10倍甚至更多。

在OpenRouter上，OpenClaw已成為平臺內Token消耗最大的應用，而K2.5和M2.5先后在2月中上旬和下旬成為該應用調用量最高的模型。

但從該平臺整個2月看，K2.5依然是OpenClaw調用量最多的模型，規模超1.2萬億Tokens，占比近30%，OpenClaw亦是M2.5和DeepSeek V3.2的第二大Token消耗應用。

一位開發者對搜狐科技表示，最近就在持續“養蝦”，國產大模型好用且便宜，為此也充了不少錢。他感覺OpenClaw這樣的應用已經擺脫了工具屬性，有希望成為個人助理。

可以說，全網爆火的OpenClaw，再次驗證了市場對能動手干活的智能體的熱情，而這也給中國大模型帶來了爆發的機會。

不過，前述從業者提到，有模型最初***取了免費或優惠策略，相當于自掏腰包補貼，短期推動了量的爆發。“但如果用起來真的不錯，很多人還是愿意在優惠取消后掏錢去用。”

對于這波增長的可持續性，閆俊杰認為，這將是長期趨勢的開端，而不是一次性紅利，并認為隨著編程、辦公和多模態的進一步爆發，公司Token需求今年將有1-2個數量級的提升。

市場不少觀點認為，去年是智能體元年，今年將迎來加速落地期。黃仁勛此前就表示，智能體已經迎來拐點，投資算力產生的大規模Token將帶來收入增長。

全球AI話語權的新一輪爭奪

OpenRouter的數據一定程度還表明，中國大模型正在日益受到全球開發者的主動擁抱。

該平臺覆蓋300多個模型，擁有超500萬用戶，且主要由海外開發者構成，美國用戶占比高達47%，而中國開發者僅占6%。

中國大模型調用量的狂飆，表明其正在通過海外用戶的認可加速出海，進一步印證了國內開源模型的影響力，也意味著全球AI話語權在技術層面之后的新一輪爭奪。

從企業層面看，該平臺一年前呈現出美國主導的雙寡頭格局，谷歌和Anthropic合計占據超過70%的市場份額，國內僅有DeepSeek和千問單列，合計占比約11%。

過去一年OpenRouter上大模型企業調用量市場份額的變化

如今單列的中國大模型企業又多出MiniMax、月之暗面和智譜等，合計占比提升到三分之一左右，并打破美國的寡頭壟斷格局，谷歌和Anthropic的份額受到擠壓已腰斬。

前述開發者認為，國內新推出的這些模型性能不差，但成本顯著更低，對需要消耗更多Token的智能體應用來說，用起來比國外模型更劃算。

無論是去年推出的DeepSeek V3.2，還是今年的新模型K2.5、M2.5，多數都是以滿足智能體的需求而進行迭代，發布后也站上全球基準測試頭部開源模型的位置。

如今這些模型在OpenClaw中成為調用量靠前的模型，進一步在實際場景得到了有力驗證。

更重要的是，國內這些模型的API價格普遍比海外模型低，性價比優勢突出。

據第三方大模型評測機構Artificial Analysis，在模型智能和價格綜合評估的最具吸引力象限中，MiniMax、Kimi、DeepSeek、智譜、千問模型等紛紛上榜。

對Token消耗更大的智能體來說，成本顯然是不容忽視的因素。有不少用海外模型的開發者就直言，“養蝦”已經養不起了。

有部署OpenClaw的海外企業表示，K2.5可以完成多數的日常推理，少數復雜任務將會用Claude，每日成本僅有5到10美元，比全部用Claude至少低一半。

美國軟件公司Notion聯合創始人則表示，對于簡單任務，M2.5的使用成本遠低于其他閉源模型。早前該公司引入M2.5作為其首個內置開源模型，和GPT、Claude等閉源模型并列。

閆俊杰此前透露，MiniMax的算力效率和工程優化能力還在進一步提升，今年2月M2系列文本模型的推理算力成本較去年12月已經下降超過50%。

除了技術優化帶來的模型成本優勢，中國另一大優勢則在于電力基礎設施層面。

在實際應用中，Token推理主要可變成本就是電價，而中國擁有全球最大規模的電網和更便宜的電價。中國平均電價在0.5元左右，約為美國的一半，是歐洲國家的三分之一甚至更低。

這將為中國大模型實現低成本推理和Token出海打下基礎。而馬斯克則多次提到美國將會缺電，需要進行擴容。不少觀點認為，電力將在未來的AI競爭中扮演越來越重要的因素。

現在不少中國大模型公司都將目光瞄向海外，并開始收獲紅利。

月之暗面在今年的海外收入占比超過國內，MiniMax去年海外收入占比提升到73%，最近陷入人事風波的千問則已成為全球開源模型領導者。

但這僅僅只是開始，而且挑戰依然不小，多變的地緣形勢，以及基礎設施層面的算力不足和尚不完善AI生態仍亟待應對。智譜之前就出現了GLM-5發布后出現了用戶算力消耗過快、擴容節奏滯后的運營困境，公司為此致歉并補償退款。

隨著全球AI進入到追求生產力爆發的階段，中國大模型正迎來前所未有的機遇。在服裝、家電、新能源車之后，Token或將成為AI時代的出海新貴。返回搜狐，查看更多

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