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数据截至 2026-10-28（OpenRouter Rankings 页），部分图表更新至 10-28
导读：这不是排行榜，这是整个 AI 行业的电表。而电表上的数字，正在以违背直觉的方式跳动。

今天看了一下 openrouter 的调用榜单，大肥鱼果然不负众望，勇夺第一，比第二名足足多了近一倍的调用量，滑动变祖器又开始发力了，梁圣这回真的是要被刻进历史书里了，到了年龄随随便便解锁几个徽章板上钉钉，下面我们就来看一下这次数据的变化。

0️⃣ 先看电表读数

在 OpenRouter rankings 页上的模型调用量统计页、上面的数据大到吓人，不是任何一个名次，而是把月榜加总，我加了一下的出来的一个结论：

过去 30 天，仅调用量前十的模型，就吃掉了 433.8 万亿 token。

433 万亿是什么概念？粗按 1 token ≈ 1 个汉字算，相当于地球上 80 亿人、从婴儿到老人、每人每天不停打 1800 字、连打一整月。而这些"稿子"没有一行是人写的——它们全部是模型在 API 调用里读进去、吐出来、重试、再丢弃的痕迹。

边际速度更夸张：10 月 12–18 日那一周，全平台单周总调用量 164 万亿 token[[37]]；预测市场 Kalshi 甚至为"10 月总量是否突破 550 万亿"开了盘口。

token 就是 AI 时代的电。而 OpenRouter 这份榜单，是全世界唯一一块公开可读的总电表。今天我们把这本账一页一页翻完——翻完你会发现，谁在真赚钱、谁在真干活、谁在裸泳，全写在里面。

1️⃣ 榜首地震：+801%，DeepSeek 又一次"核爆"

翻开 LLM Leaderboard 的周榜，第一行就写着暴力美学：

DeepSeek V4.1 Flash 1017：周调用 33.6T tokens，环比 +801%。

没错，加八百零一个百分点。这个 10 月 17 日才上线的版本[[1]]，用七天时间把周榜砸出了一个断崖。放到月榜看更清楚：DeepSeek V4.1 Flash 全家 30 天吃了 123T tokens（+259%），是第二名的 2.4 倍还多。

数一数国籍：前十里7 席是中国模型。这不是偶发事件——中国模型的周调用量到此已连续 26 周超过美国，上周（10/19–25）中方合计 93.54T 对美方 22.47T，周榜前五被中国模型包圆。

按厂商切请求份额同样直白：DeepSeek 一家占 26.5%（+16%），Google 20.1%，OpenAI 18.5%，智谱 10.7%，Anthropic 5.5%（+25%）——注意 Anthropic 份额虽小，增速却是全场最猛之一，后面还会讲到它为什么"用得少、赚得多"。

2️⃣ 悬案告破：霸榜 12 天的"太空兔"，原来是它

月榜第四名，是一个没有名字的模型：Space Bunny Alpha，stealth 出品，30 天 50.5T tokens，+708%。

回顾一下这桩悬案的时间线：9 月 23 日，一只"太空兔"匿名上线 OpenRouter，免费、1M 上下文、速度快得离谱[[36]]；上线三天就登顶日榜；社区猜了整整 12 天——是哪家旗舰在马甲测流量？10 月 19 日谜底揭晓：MiniMax 官宣，Space Bunny 就是 M3.1 Flash 的早期版本，成本比上代降 70%。

再看本周榜：MiniMax M3.1 Flash (free) 以 13.7T tokens 空降第三，标签是 new。

把这段剧情连起来读，你会得到 2026 年模型发布的新范式：先匿名放马测真实流量，再带着榜单成绩官宣。排行榜不再是事后统计，而是发布策略本身。

3️⃣ 调用量冠军 ≠ 智能冠军：两个平行宇宙

现在把页面上两块板块并排放在一起，反差大到像 bug：

• 调用量宇宙：DeepSeek V4.1 Flash 月吞 123T tokens，10 月上旬口径更是跑出 102.2T 的月消耗[[8]]；
• 智能指数宇宙（Benchmarks 板块，Artificial Analysis Intelligence Index）：Claude Opus 5.5 以57.6 分居首，而调用量冠军 DeepSeek V4.1 Flash 1017 只有45.1 分、排第 17[[8]]。

榜单没出错，是两套坐标系在量两件事：一个量"实际被用了多少"，一个量"上限有多高"。把价格拉进来就秒懂了——Opus 5.5 输出价 $20/百万 token，DeepSeek Flash 输出价 $1.2，差 16.7 倍[[8]]。日均烧 10 亿输出 token 的应用，选前者每天 2 万美元，选后者每天 1200 美元。当任务在 45 分档就能跑通时，没人会为多出来的 12.5 分付 16 倍价钱。

还有一个更狠的指标：每分智能多少钱。46.3 分的小米 MiMo-V2.6-Pro 每分约 $0.019，57.6 分的 Opus 5.5 每分约 $0.347——从 45 分往上，每一分智能的价格都在指数级上涨[[8]]。所以选型该问的从来不是"谁最强"，而是"我的任务需要多少分，超出的部分我愿不愿意付 18 倍"。

顺便说一句：智能榜上中国面孔也在爬楼——Kimi K3.1 Pro 55.1 分冲进前三，Qwen3.8 Max 53.4 分并列第五。"调用量榜 vs 智能榜"的撕裂，本质是性价比区间与能力上限区间的分工，不是谁不行。

4️⃣ 开源 vs 闭源：七三开的天下

页面上还有一条安静但致命的曲线：Open / Closed。

最近一周，开放权重模型吃掉71.1%（17.4T）的 tokens，闭源模型只剩28.9%（7.07T）。

三年前，这个比例是反过来的。今天，免费 + 开源 + Flash 档已经是调用量的绝对主力：周榜前十里带 free 标签的占两席（MiniMax M3.1 Flash、Nemotron 3 Ultra），月榜里 MiMo-V2.6-Flash 环比 >999% 的暴涨也来自开源生态的路由洪流。闭源模型退守的，是那块"愿意为 12.5 分智能多付 16 倍钱"的高价值高地——这正好解释了第 3 节里 Anthropic 份额小但增速猛、以及它在消费份额榜上的统治力（下一节细说）。

5️⃣ 烧 token 的主力军：编程 Agent"吞噬者榜单"

模型榜看完，看应用榜——也就是真正决定 token 流向的那层"壳"。

先上这张 30 天编程 Agent token 消耗图（截至 2026-10-28）：

三个值得盯久的细节：

① Hermes Agent 的王者之路。这个 Nous Research 的开源"自我改进"Agent——持久记忆、自造技能、40+ 内置工具、定时自动化——今年 5 月反超 OpenClaw 登顶[[22]]，如今 30 天吞 53.1T，比 Claude Code 还多出 12T。更讽刺的是对照阅读：36 氪作者实测"同样的任务，Hermes 的 token 消耗大约只有 OpenClaw 的 1/20"[[26]]。单任务更省、总量却是 OpenClaw 的 7 倍（53.1T vs 7.6T）——省下来的成本没有变成存款，变成了更多任务、更长会话、7×24 的常驻自动化。效率红利永远被规模吃掉，这是 Agent 时代的杰文斯悖论。

② 日榜正在换血。Top Apps「Today」板块里：Hermes 1.66T/日、pi 1.41T/日（“There are many coding agents, but this one is yours”）、Claude Code 1.11T/日；而 Strix、omp、DeepSeek Harness 三个 new 标签直接挤进前十。至于 Cursor 只有 1.1T？别误会——OpenRouter 只统计 opt-in 公开用量，Cursor 的大头走自有路由。榜单量的是"公开电表"，不是全部用电量，读图前先读口径。

③ 电费的结构性真相。把"Top models by task"板块的消费份额加总：General 32.1%、Agent 30.9% + Code 26.7% = 57.6%、Data 10.3%。也就是说，人类花在"聊天"上的钱已经是少数派，超过一半的预算花在了"让模型干活"上。2023 年我们教模型说话，2026 年模型替我们上班——账单不会撒谎。

而"干活"的单价跨度大到荒诞：Cost per session 板块里，最便宜的 Ling 3.0 Flash 单轮会话 $0.0001，GPT-6 Luna 的 50+ 轮长会话要 $0.21——同一个"会话"词，价差 2000 倍。Agent 负载是"连跑几百轮"的流水线，单价差一个百分点，整条管线就差一个数量级。这就是为什么 Flash 档和免费模型能霸榜：不是开发者不爱旗舰，是 Agent 替他们算了账。

6️⃣ 页面上的隐藏勾选项：速度、工具、语言与上下文

Rankings 页后半段还藏着一组"选型仪表盘"，快速过一遍精华：

• Fastest models：gpt-oss-120b 在 Cerebras 上跑出791 tok/s（$0.35/M），ScaleDown 的 Extract 742 tok/s 只要 $0.04/M。当 Agent 一晚上跑几千轮时，吞吐量就是真金白银。
• Tool Calls：周工具调用份额第一又是 DeepSeek V4.1 Flash 1017（18.6%、3880 万次）——Agent 时代的话语权，不在对话里，在函数调用里。
• Programming（Python）：DeepSeek 1017 占 19.1%、GLM 5.3 Flash 13.2%；但切到Domain（Software & technology）的消费份额，第一名是Claude Opus 5.5 的 23.3%。两张图合起来就是 2026 年的工程共识：日常代码用便宜的跑量，硬骨头切旗舰解决。token 投票和金钱投票，投出了两个不同的第一名。
• Context Length：1K–10K 档的霸主是个陌生名字 Jev 1.13（13.3%）——企业流水线在短上下文里闷声吞量；百万上下文是头条，短上下文才是日常。
• Images：GLM 5.3 Flash 以 17.7%（6610 万张）领跑多模态输入，GPT-6 Luna 16.9% 紧咬。
  
  

7️⃣ 如何正确阅读这块表（以及它不告诉你的事）

收工前，把官方方法论里最要紧的三句话翻译成人话：

1. tokens ≠ 用户数 ≠ 花费 ≠ 好坏。榜单量的是"被用了多少"，不是"谁更强"；模型verbose程度和分词器差异都会扭曲读数。
2. 榜单只统计 opt-in 的公开流量。私有请求在聚合前就被剔除——所以 Cursor 的 1.1T 是冰山一角，Space Bunny 类的 stealth 模型也单独归类。
3. 数据按 CC BY 4.0 授权，可转载、可复算，前提是署名。这也是本文所有数字可被任何人复核的原因。

所以这份榜单真正的读法，是把它当行业电表 + 成本地图 + 发布情报站三合一：

• 看面积图，知道算力洪流的方向（开源 71%、Agent+Code 58%、中国模型 26 连冠）；
• 看散点图，知道自己该为几分智能付几倍价钱；
• 看新标签，知道下一轮洗牌从哪天开始——毕竟上个月霸榜的神秘兔子，这个月已经带着官宣回来了。

榜单从不告诉你谁最强。它只告诉你：谁正在被数百万开发者和 Agent，用真金白银和真实 token，日复一日地投票。

而这一年选票的方向异常清晰——更便宜、更快、更 Agent。