开源模型在OpenRouter上跑出了七成流量，收入却只占三成。这个落差，成了这轮国产大模型上新潮里绕不开的问题。

2026年11月4日，腾讯混元推出新一代大语言模型Hy4。按腾讯的说法，能力全面跃升之后，混元头一回进入最强开源模型的行列，Hy4的模型权重近期也会开放。

今秋国产大模型的新品潮又多了一站。DeepSeek、Kimi刚发完新东西，混元就跟了上来。

高盛分析师Bobby Molavi在最新报告里引了OpenRouter的数据：9月第二周，开源权重模型吃下该平台72%的Token流量，分到的支出却只有27%。开源权重阵营里，中国厂商是主力，扛了七成流量，拿回的差不多是三成收入。

跑分和调用量还是很好看，可行业里问的问题变得很实在：这一波密集上新，究竟能挣回多少钱？

一、榜首坐了半年

图 OpenRouter 11月大语言模型排行榜（信息来源：OpenRouter）

最近几个月，国产大模型的发布名单越拉越长：DeepSeek V4.1 Flash、智谱GLM-5.3、Kimi K3.1 Pro，再到腾讯混元Hy4。新品接连不断，说明中国大模型在技术供给这一端的迭代节奏很快。

供给上的势头已经变成了份额。全球AI模型聚合平台OpenRouter的统计显示，2026年10月19日至25日那一周，平台全球总调用量是188万亿Token；调用量排前九的模型里，中国模型加起来有93.54万亿Token。中国大模型在该平台的周调用量已经连续26周压过美国，坐在全球第一的位置上。

同一周，DeepSeek在10月17日更新的V4.1-Flash-1017以33.6万亿Token拿下周榜第一，环比涨了801%。11月初的统计快照则显示，智谱GLM-5.3 Flash近7天调用量约15万亿Token，排在平台第二；近30天约55.1万亿Token。

不过要说明一点，OpenRouter统计的只是经过平台路由的流量，厂商自有API、云平台、私有化部署和C端应用都不算在内。榜单能反映各国开发者怎么选，但不能直接当成全球市场份额。

二、加量不加价

这一轮发布潮里，头部厂商像是商量好了似的，都在"加量不加价"。

混元Hy4多了视觉理解和Computer Use（计算机操作）等本领，价格跟8月底发布的Hy4 preview一样：输入每百万Tokens 6元，输出18元，缓存命中0.3元。

能力往上走，价格没动，开发者自然会用脚投票。经济史上早有类似的事。1865年，英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯在《煤炭问题》里写道：蒸汽机烧煤效率越高，英国煤炭总消耗反倒越大，原因是烧煤更划算了，更多工厂开始用煤。

2025年初，微软CEO萨提亚·纳德拉在社交媒体上表示，杰文斯悖论又应验了：AI越高效、越容易拿到，社会总用量就越会往上冲，变成供不应求的东西。

国产大模型的调用曲线，跟这条经济规律对得上。杰文斯只说了煤会越烧越多，没说卖煤的人会越来越富，因为能源技术一直在进步，煤价一直在往下掉。

三、7成用量，3成收入

国产开源大模型的调用量已经冲到全球前列，收入却没按同样的比例跟上来。

高盛的报告把这笔落差算了出来：在OpenRouter上，9月第二周开源权重模型处理了72%的Token流量，平台总支出里只分到27%。按报道的口径，中国模型贡献了大约七成用量，对应的标价支出份额约三成。落到按任务划分的支出份额，美国闭源模型依旧明显占先。

量价背离有两个来源：

1）竞争惯性。国内厂商此前靠极低定价、甚至免费额度快速圈开发者，这种"高用量、低收入"的惯性到现在还在消化。

2）开源代价。权重公开之后，厂商对API的定价权被稀释，第三方拿着公开权重就能用更低的价格提供服务，原厂的收入被分走一块。

1883年，法国数学家约瑟夫·伯特兰讲过这种局面：产品高度同质、只剩拼价格的时候，价格会被压到边际成本附近，利润也就趋近于零。同一份权重跑在不同服务商的服务器上，用户看不出差别，只挑更便宜的那家。

开源让中国模型收获了生态与口碑，同时把“卖Token”变成了一门像大宗商品一样的买卖。

四、智谱的涨价实验

量价背离的势头还没停，不过头部企业的财报已经显示，商业化正在出现结构性拐点。

港股上市的两家大模型公司就是现成的观察对象。智谱2026年上半年进账9.54亿元，开放平台及API业务贡献8.25亿元，占到86.5%。

成本往下走，价格往上走。模型架构和推理基础设施不断优化，智谱单位Token推理成本比年初降了80%；同一时间段，它几次上调API价格，平均售价涨了约101%。

按常理，涨价该把客户吓跑。实际却是调用量不减反增，MaaS平台Token调用量比年初涨了超过40倍，API业务毛利率从上年同期的负0.4%升到24.6%，由负转正。

涨价的也不只智谱一家。2026年8月，DeepSeek把旗舰模型V4 Pro高峰时段的输出价格从每百万Tokens 6元提到27元。

客户愿意多掏钱，买的是模型在Coding（编程）、Agent（智能体）这类复杂任务上的交付能力。克莱顿·克里斯坦森在《创新者的解答》里讲过“诱人利润守恒定律”：价值链上某个环节被商品化之后，利润会往相邻的、还没商品化的环节迁移。Token正被商品化，利润也就从开源基础模型流向了把Token变成可靠结果的服务层。

五、MiniMax走了同一条路

MiniMax的商业轨迹跟智谱差不多。2026年上半年公司收入1.166亿美元，开放平台和企业服务占7390万美元，比例63.4%。这块收入上年同期只有920万美元，同比增长703%，超过C端产品成为第一大收入来源，推力同样来自模型在B端生产力场景的渗透。

把“大模型双雄”的两条曲线摆在一起看，方向是一致的：API收入的内容变了。以前是同质化、低价的Token调用，如今是模型能力、任务可靠性、订阅产品、企业API和端到端交付的组合。智谱在中报里把这条路径概括成“卖模型→卖调用→卖订阅→卖端到端任务结果”。

哈佛商学院教授西奥多·莱维特常讲一个道理：顾客买一把四分之一英寸的钻头，真正想要的是墙上那个四分之一英寸的孔。

企业买大模型也是这个理。开发者要的是一段能跑通的代码，企业要的是一个由智能体做完的任务结果。Token是钻头，任务目标是孔。谁能稳稳当当地把孔打好，定价权就攥在谁手里。

六、资本换了尺子

方正证券研报提到，国产大模型凭借调用量撑开了全球需求的天花板，商业化也跟着提速，行业竞争的维度正从词元消耗量转向任务交付。

快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰在接受记者采访时说，大模型在B端能不能成，很大程度上取决于端到端的全栈工程交付能力，光比拼单一维度的参数分不出胜负。

田丰认为，资本市场给头部大模型企业定价时，已经走过了对齐GPT-4的“技术盲盒期”，转而全面评估“用户生命周期价值与推理成本的剪刀差”。一边是用户整个使用周期贡献的价值，一边是每次推理的成本，两者差距拉得越大，公司越值钱。智谱推理成本降八成、毛利由负转正，体现的就是剪刀差带来的价值空间。

田丰还提到，眼下市场肯掏钱的，是C端那些高频、高黏性的真实交互时长。赫伯特·西蒙早在1971年就写过一句话，这位1978年诺贝尔经济学奖得主说：信息越丰富，注意力就越贫乏。等模型随手就能拿到，用户肯花在其上的时间反倒稀缺起来。

七、田丰的三条建议

流量怎么变成利润，开源带来的红利又怎么守住？田丰给了三条建议：

1）产业层面，计费方式要从按Token转向按任务结果。厂商可以围绕编程、智能体等高价值场景，推出按任务成功率和交付质量定价的产品，并配上服务等级协议（SLA）；开源厂商不妨走“开源权重＋官方托管＋企业级服务”的路子，用服务溢价把被分流掉的收入收回来。

2）技术与政策层面，要把降本做成基础设施。推理优化、软硬协同、国产算力适配，是拉开剪刀差的主战场；田丰建议有关部门推动建立统一的Token计量口径和任务交付评测基准，同时扩大面向中小企业的算力券、模型券补贴，让降下来的成本惠及更多中小企业和中西部地区，实实在在帮大量小微企业掌握新质生产力。

3）伦理与社会层面，C端产品的考核指标该向“有效任务完成”倾斜，别拿沉迷换时长；未成年人保护、数据隐私和生成内容标识要前置到产品设计中。开源模型可以优先服务教育、医疗、政务等公共场景，让技术红利落到每一个普通人身上。

结语

杰文斯当年看到的是煤炭消耗的暴涨，克里斯坦森看到的是利润的迁移。中国大模型这一年，把经济学规律挨个走了一遍。

上半场的打法是“加量不加价”外加开源，中国模型因此在OpenRouter调用榜上连续26周领先美国。代价同样清楚：开源阵营接下七成流量，收入却只拿到三成。

到了下半场，竞争方式变了。成本在降，价格在升，客户掏钱买的是AI交付出来的效果，资本给估值看的是投入与产出的剪刀差。

摩尔定律加上开源模型这两股力量推着走，Token只会越来越便宜，这一点基本没有悬念。真正的悬念是：谁能把这些便宜的Token，变成用户任务里最值钱的那个结果。

参考文章：《拿下七成调用量，只分到三成钱？！“国产大模型不想只卖Token了”》，证券时报 聂英好

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