DeepSeek 拿下前兩名
DeepSeek 的 V4.1 Flash 1017 在 OpenRouter 每週排名中處理了 35.4 兆個 token，超越前一代模型，也讓中國開發者包辦前五名。該平台排名統計截至 2026 年 10 月 26 日的使用數據，DeepSeek V4.1 Flash 以 17.4 兆個 token 位居第二。
目錄
Z.ai 的 GLM 5.3 Flash 以 13.8 兆個 token 排名第三，其次是免費版 MiniMax M3.1 Flash，達 12.6 兆個 token；騰訊 Hy4 預覽版則有 9 兆個 token。OpenAI 的 GPT-6 Luna 在顯示精度下也有 9 兆個 token，但排名第六。
OpenRouter 的 AI 模型排名更新了先前流傳的 10 月 19 日至 25 日數據。當時數據顯示，DeepSeek 最新模型處理了 33.6 兆個 token，成長 801%；官方頁面則列出 35.4 兆個 token，成長 382%。先前數據也將 MiniMax 排在第三、GLM 排在第四，與官方頁面的順序相反。
官方每週表格顯示，DeepSeek 兩款排名領先的模型合計處理了 52.8 兆個 token。光是最新版本的處理量就略高於前一代的兩倍；在 10 月 17 日宣布更新後，這項變化格外顯著。
OpenRouter 透過單一應用程式介面（API），讓開發者使用多家公司的模型。該平台排名呈現的是經由這項服務的使用情況。更廣泛的 AI 市場還包括公司直連 API、其他雲端服務、私有部署及消費者應用程式。
Token 排名衡量什麼
OpenRouter 計算提示 token，也就是傳送給模型的內容，以及生成 token，也就是模型產出的內容。一個 token 是一小段文字，有時是一個詞，有時則是詞語的一部分。一份長文件或一段漫長對話可能包含數千個 token。
請求是另一種計量單位，指要求模型執行某項工作的呼叫。一次請求可能是簡短翻譯，也可能包含大型軟體專案，並要求進行大量修改。兩者都算一次請求，但 token 總數可能相差甚遠。
OpenRouter 依據協調世界時（UTC）將使用量彙整為每日區間。每週表格涵蓋截至最新完整區間的七天，月度表格則涵蓋過去 30 天。排名上方的日期代表最新的使用量區間。
不同模型版本會分別列出，包括免費版本；標記為私有的請求則不納入統計。OpenRouter 依圖表類型以 token 或請求衡量流量；使用者人數、支出及模型能力則須採用不同指標。
中國模型領先幅度擴大，但統計範圍較窄
流傳的 10 月 19 日至 25 日數據顯示，OpenRouter 總活動量為 188 兆個 token，較前一週增加 14.63%。同一批報導指出，中國模型處理了 93.54 兆個 token，美國模型則為 22.47 兆個，並稱中國模型已連續 26 週處理更多 token。
較詳細的統計說明，中國與美國的總量是以排名前九的模型使用量計算。按此基準，中國模型的處理量約為美國的 4.16 倍，計算方式為 93.54 兆除以 22.47 兆。這九個名次中，有六個由中國模型拿下。
公布的成長比較顯示，中國模型的處理量較前一週增加 18.14%，美國模型則增加 29.44%。因此，該期間美國模型的百分比成長較快，但在列出的模型中，中國模型仍維持大幅領先的 token 總量。
了解這場競爭時，統計範圍很重要。OpenRouter 上的模型來自比這兩個國家分類更多的國家與供應商，平台總流量也涵蓋排名前九以外的模型。188 兆個 token 是平台公布的活動量，並非涵蓋所有服務的全球 AI 使用總量。
DeepSeek 的請求量也居首
在 10 月 19 日當週的文字請求占比圖表中，DeepSeek 也排名第一，占 26.5%，高於 Google 的 20.1%、OpenAI 的 18.5% 及 Z.ai 的 10.7%。
DeepSeek 領先 Google 6.4 個百分點，領先 OpenAI 8 個百分點。Google 與 OpenAI 的請求占比合計為 38.6%，顯示即使中國模型包辦 token 排名前列，這兩家美國開發商仍占有相當份額。
Anthropic 占文字請求的 5.5%，Qwen 占 4.7%，MiniMax 占 2%，騰訊占 1.8%。Mistral AI 另占 2%，其餘所有開發者合計占 8.3%。
請求占比反映的市場面向與 token 總量不同。提供大量簡短互動的業者，請求占比可能很高；處理量較少、但每項工作時間較長的業者，則可能處理更多 token。開發者選擇模型時，可能同時在意互動次數，以及每次互動所包含的工作量。
促成 10 月排名變動的新品發布
DeepSeek 在 10 月 17 日宣布推出 V4.1 Flash 1017，這是 9 月 10 日發布的 V4.1 Flash 的更新版。更新聚焦於推理、程式設計、自動化及圖像相關任務。該公司也開放模型權重，讓其他人能取得用於執行模型的數值參數。
MiniMax 在 10 月 19 日發布 M3.1 Flash，不久後其免費版本便進入每週排名前列。兩款新模型接連推出，正值平台流量快速擴增之際。
- 2026 年 9 月 10 日：DeepSeek 發布 V4.1 Flash。
- 10 月 17 日：DeepSeek 宣布更新 V4.1 Flash 1017。
- 10 月 19 日：MiniMax 發布 M3.1 Flash。
- 10 月 19 日至 25 日：廣泛流傳的使用數據所涵蓋的每週期間。
- 10 月 26 日：OpenRouter 官方排名顯示的最新使用日期。
即使在官方每週表格中下滑 41%，DeepSeek 舊版 V4.1 Flash 仍是活動量的重要來源。新版則成長 382%。兩個版本同時上榜，顯示開發者在轉換期間可能都在使用；不過，排名沒有提供個別客戶轉換模型的決策明細。
每日與月度表格呈現不同情況
DeepSeek V4.1 Flash 1017 在最近一個完整統計日也居首，處理了 5.42 兆個 token。GLM 5.3 Flash 以 2.27 兆個 token 緊追在後，舊版 DeepSeek V4.1 Flash 則以 2.21 兆個 token 緊接其後。
即使仍居第一，這款每日排名第一的模型處理量也較前一天下降 6%。騰訊 Hy4 預覽版的 token 數增加 44%，達 1.4 兆；GLM 5.3 則增加 56%，達 8,920 億，顯示模型間的使用量變化有多快。
過去 30 天中，舊版 DeepSeek V4.1 Flash 仍以 123 兆個 token 居首。GLM 5.3 Flash 以 50.7 兆個 token 排名第二。新版 DeepSeek 排名第四，處理了 42.7 兆個 token，落後於 46.9 兆個 token 的 Space Bunny Alpha。
小米 MiMo-V2.6-Flash 正好展現不同統計區間的差異。在官方每週表格中，它以 5.32 兆個 token 排名第九，下降 44%；但在 30 天統計中，它以 38.8 兆個 token 排名第五，較前一個 30 天期間成長 807%。整體月度表現亮眼，最後一週仍可能較弱。
程式設計與代理為何消耗大量 token
MiniMax 表示，M3.1 Flash 在複雜代理任務、電腦操作、軟體開發及網路安全方面有所提升。該公司也表示，線上推論速度接近提升至三倍，使用成本則降低 70%。推論是指執行已訓練的模型，以生成答案或完成任務。
AI 代理會依序執行一連串動作，而非只產出一則回覆。程式設計代理可能會檢查檔案、提出修改、執行工具、讀取結果，再調整工作內容。每個步驟都可能將更多資訊傳回模型，增加 token 消耗。
2 月 24 日公布的先前數據，在較早一代中國模型中也呈現相同趨勢。MiniMax M2.5 以 2.45 兆個 token 登上當週榜首，其次是 1.21 兆個 token 的 Kimi K2.5。排名前十的模型合計約處理 8.7 兆個 token，其中中國模型占 5.3 兆，占比約 61%。
MiniMax M2.5 的每週使用量成長 197%，GLM-5 成長 158%，Kimi K2.5 則下降 20%。MiniMax 表示，M2.5 發布後首七天的使用量超過 3.07 兆個 token。這些數據的統計期間各不相同，但合在一起顯示，在 10 月排名變動之前，模型普及速度加快、使用量突然轉移的情況就已出現。
Kimi K2.5 的設計可協調最多 100 個平行運作的代理。OpenRouter 也指出，M2.5 推出前後，輸入內容介於 10 萬至 100 萬個 token 的請求有所增加，將先前的使用量激增與代理工作流程所需的大量上下文連結起來。
價格降低改變重複工作成本
2 月新品發布時公布的價格，說明了為何需要重複執行大量步驟的開發者特別關注成本。MiniMax M2.5 與 GLM-5 的輸入價格均為每百萬個 token 0.30 美元；Claude Opus 4.6 則為 5 美元，約為前兩者的 16.7 倍。
每百萬個 token 的輸出價格，MiniMax M2.5 為 1.10 美元、GLM-5 為 2.55 美元、Claude Opus 4.6 為 25 美元。按公布的價格計算，生成 1,000 萬個輸出 token，費用分別為 11 美元、25.50 美元或 250 美元，尚未計入其他費用或折扣。
10 月推出的模型也延續了對營運成本的重視。DeepSeek 在繁忙與離峰時段採用不同價格，MiniMax 則提供統一價格。兩種作法都能讓開發者控制應用程式反覆將長對話、文件或程式碼傳送給模型所產生的費用。
DeepSeek 也發布了 DeepInfer 推論框架，據稱同時支援 Nvidia 硬體與華為昇騰處理器。其公布的處理能力約為每個叢集每天 155 兆個 token。這項數據描述的是執行模型服務的基礎設施，與經由 OpenRouter 傳輸的流量是不同的營運指標。
流量與支出呈現不同趨勢
OpenRouter 公布的每週 token 總量，從 2025 年 10 月下旬的 5.51 兆個，增至 2026 年 10 月下旬的 188 兆個。兩個數值相除約為先前的 34 倍，顯示平台工作量擴增之快。
任務支出數據則呈現成長的另一面。一般任務占 32.1%、代理工作流程占 30.9%，程式設計占 26.7%。這三類合計占該項分析所列支出的 89.7%。
Claude Opus 5.5 在分類任務支出排名中居首，占比 10.3%。分類是指指派標籤或類別，例如辨識客戶需求、為文件加上標籤，或判斷應將訊息交由哪個工作流程處理。
開發者的帳單除了取決於 token 數，也受價格影響。較便宜的模型可以處理更多用量，但每個 token 帶來的收入較少。獲利則取決於運算、服務營運及服務付費客戶的成本。這段期間的數據並未說明供應商的營收與利潤。
中國的 AI 部署也不限於通用語言模型。已有超過 40 個國家的氣象部門透過雲端服務使用 MAZU 氣象預警模型，並在包括巴基斯坦、衣索比亞及索羅門群島在內的七個國家部署客製化版本。這類專門應用展現模型在公開 API 排名以外觸及使用者的另一種方式。
重點整理
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 以 35.4 兆個 token 登上 OpenRouter 官方每週榜首，V4.1 Flash 則以 17.4 兆個 token 排名第二。
- 中國開發者包辦前五名：GLM 5.3 Flash 排名第三、MiniMax M3.1 Flash 免費版排名第四、Hy4 預覽版排名第五。
- 在 10 月 19 日開始的當週，DeepSeek 占文字請求的 26.5%，領先 Google 與 OpenAI。
- 所稱中國模型連續 26 週領先，指的是 OpenRouter 上的使用情況；10 月 19 日至 25 日引用的詳細國別總量，涵蓋排名前九的模型。
- 程式設計、代理工作流程及較低價格，有助解釋重複且冗長的模型互動為何增加。
- OpenRouter 排名衡量平台流量；支出、模型能力及供應商利潤則採用不同指標。
