國產大模型：這次劇本不一樣

經濟觀察報記者 鄭晨燁

2025年底，全球最大的AI模型聚合平臺OpenRouter發布的年度使用報告顯示，在其用戶構成中，47%來自美國，中國開發者占6%。此外，平臺調用內容中，英語占比83%，中文不足5%。

截至2026年4月3日當周，該平臺調用量排名前十的模型中，有6個來自中國。按調用量從高到低依次為：小米MiMo-V2-Pro、階躍星辰Step3.5Flash、MiniMaxM2.7、DeepSeekV3.2、智譜GLM5Turbo和MiniMaxM2.5。其中，小米MiMo-V2-Pro以4.82萬億Token（詞元）位居全平臺第一。

事實上，自2026年2月9日至15日，當周中國模型調用量首次超過美國以來，中國模型的領先已持續近兩個月。

OpenRouter平臺匯聚了超過400個AI模型，覆蓋60多家供應商，其調用量的數據被視為觀察全球開發者模型選擇偏好的窗口之一。開發者可通過同一APIKey（一種用于驗證身份和調用服務的密鑰）在不同模型間隨時切換。

OpenRouter聯合創始人兼 COOChrisClark在2026年2月公開表示，中國開源模型在美國企業運行的Agent（智能體）工作流中占比“不成比例的高”。同時，開發者社區中圍繞模型間任務分配與成本優化的討論也日益增多。

有觀點將這一現象與30年前的中國制造業類比：當時中國憑借成本優勢切入全球電子產業鏈的組裝環節，產生了富士康、立訊精密等代工企業；如今，中國大模型也正以價格優勢切入全球AI產業鏈的執行環節。也有觀點將國產大模型視為“AI時代的富士康”。

國產大模型在AI產業鏈中扮演何種角色？該角色的含金量究竟有多高？

價格優勢

經濟觀察報記者梳理各廠商截至2026年3月底的官方API定價發現，中美主流大模型的價格存在巨大差距。

以輸入價格為例，中國模型中，DeepSeekV3.2為每百萬Token0.28美元，MiniMaxM2.5為0.3美元，月之暗面KimiK2.5為0.42美元。美國模型中，An－thropicClaudeOpus4.6為5美元，OpenAIGPT-5.4為2.50美元。美國主流模型的輸入價格約為中國主流模型的10至20倍。

輸出價格差距更為明顯。中國模型方面，DeepSeekV3.2為每百萬Token0.42美元，MiniMaxM2.5為1.1美元，月之暗面KimiK2.5為2.2美元。美國模型方面，OpenAIGPT-5.4為15美元，ClaudeOpus4.6為25美元。中美主流模型輸出價格差距約為7倍至60倍。

上述價差一直存在，此前未引發大規模用戶遷移，原因很簡單，大多數人用AI的主要場景就是聊天，Token消耗量較低，價差影響甚微。

但2026年初，一只“龍蝦”的出現改變了這一切。

開源工具OpenClaw（開發者社區稱為“龍蝦”）于2026年2月前后迅速走紅，上線后很快登頂OpenRouter應用排行榜第一，單周消耗超6000億To－ken。“龍蝦”屬于智能體應用，和過去“你問我答”的聊天模式不同，它可使AI在電腦上自主執行編程、測試、文件管理等任務，無需逐步人工干預。

在這種工作模式下，Token消耗量與聊天場景不在一個量級。

比如，一個編程任務可能需要經歷幾十輪“寫代碼—運行—報錯—修改—再運行”的循環，每一輪都是一次完整的模型調用。為了讓智能體記住此前的操作，每次調用還需要調用對話歷史。

有開發者在社交平臺上表示，一個活躍的OpenClaw會話上下文很容易膨脹到23萬Token以上。若全程使用ClaudeAPI，月費用可能在800至1500美元之間。也有用戶稱，一個配置不當的自動化任務，一天就燒掉了200美元。

以OpenClaw為代表的智能體應用推高了整個平臺Token消耗量。比如，2025年3月3日至9日當周，OpenRouter前十大模型周調用量總計1.24萬億Token。至2026年2月16日至22日當周，僅前十大模型周調用量就超過了8.7萬億Token，增長近7倍。編程任務在平臺Token消耗中的占比也從2025年初的11%升至2025年底的50%以上。

當單次任務Token消耗從幾千增至幾十萬，中美模型間的價格差距從可忽略的成本轉變為每月數百甚至上千美元的顯著差異。

2026年2月19日前后，美國大模型公司Anthropic更新服務條款，禁止用戶將Claude訂閱賬號憑證接入OpenClaw等第三方工具，要求通過API按量計費。隨后Google也推出類似限制。對于每天需頻繁調用API的智能體應用，模型選擇中的價格因素成為繞不過去的問題，開發者被推上了按量付費的賽道。

在智能體核心的編程場景上，中美模型能力已較為接近。

SWE-BenchVerified是由普林斯頓大學研究團隊維護的一項編程能力公開評測，做法是讓AI模型去修復GitHub（全球最大的開源代碼托管平臺）上真實的代碼問題。根據該評測公開排行榜的數據，2026年2月13日發布的中國模型MiniMaxM2.5拿到了80.2%，2月5日發布的美國模型 ClaudeOpus4.6為80.8%，兩者差距只有0.6個百分點。

在能力相近而價格懸殊的情況下，開發者的選擇迅速反映在了數據上。

2026年2月9日至15日當周，中國模型Token調用量達4.12萬億，首次超過美國模型的2.94萬億。隨后一周，中國模型調用量升至5.16萬億，三周時間增長127%。同期美國模型調用量降至2.7萬億。

中國大模型為什么能比美國大模型便宜這么多？

工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林向經濟觀察報表示，原因主要有兩點：一是中國算力基礎設施規模大、復用率高，報價較低；二是中國算力集群中存在大量自建算力，獲取成本低于海外。

此外，技術路線也影響成本。有業內人士告訴記者，目前主流中國大模型普遍采用MoE架構，也稱為“混合專家模型”。通俗地說，一個MoE模型雖然參數總量很大，但每次運行時只激活其中一小部分參數來處理任務，而不是全體參數，這大幅降低了每次推理所需的計算量。

不同路徑

硅谷風投機構 a16z合伙人MartinCasado在2025年底表示，在使用開源技術棧的AI初創公司中，約80%的公司使用中國模型。他隨后在社交平臺上補充說明，這并非指80%的美國AI初創公司都在使用中國模型，而是那些選擇開源技術路線的公司中（約占全部美國AI初創公司的20%至30%），約80%使用了中國模型。

記者注意到，GitHub上已出現多個幫助開發者在不同模型間優化成本的開源工具。其思路多為將任務按難度分級，簡單任務交由免費或低價的中國模型處理，復雜任務再調用高價美國模型。

其中一個名為ClawRouter的項目在文檔中給出了對比數據，顯示采用這種搭配方式后，平均成本從每百萬Token25美元降到了約為2美元。Anthropic的產品ClaudeCode，在官方文檔中也采用了類似的分層設計，默認用最便宜的模型處理日常任務。

這種模式能夠成立的前提是中國模型在執行類任務上能力足夠。在編程方面，前面提到的SWE-Bench數據已經說明了這一點。而在編程之外，中美大模型整體能力差距有多大呢？

LMSYSChatbotArena是目前全球公認度最高的AI模型評測平臺之一，其做法是讓真人用戶在不知道模型名字的情況下同時試用兩個模型，然后投票選出更好的那個，相當于一場AI之間的盲品測試。

在其截至2026年3月25日的綜合排名中，前五名均為美國公司模型，中國模型中排名最高的DeepSeekV3.2Speciale位列第六。在專門測試復雜推理能力的HardPrompts（高難度提示詞，專門用于測試模型處理復雜推理和多步邏輯任務的能力）類別中，中美模型的差距更為明顯，第一梯隊仍主要為美國模型。

編程能力接近、復雜推理尚有差距，這是當下中美大模型之間差異化能力的體現，也是“分層調用”這套做法成立的基礎。

不過，和30年前被鎖在低利潤率的代工廠商不同，中國大模型廠商在價格上并沒有一直往下走。

事實上，從2024年開始，中國大模型行業曾發生過一輪價格戰：2024年5月，字節跳動旗下火山引擎豆包大模型以0.0008元/千Token的價格引發“價格戰”，阿里云、百度智能云相繼跟進。此后近一年，行業經歷Token價格下降超過90%的階段，部分廠商推理算力毛利率一度為負。

廠商當時的策略是以虧損換取規模，培養用戶調用習慣。然而，2026年2月OpenClaw走紅后，Token消耗量增速遠超預期，算力供給趨緊。

智譜最先做出反應，2026年2月12日發布新模型GLM-5時上調API定價，3月16日發布GLM-5-Turbo時再次提價，兩輪累計漲幅83%。

智譜CEO張鵬在2025年度業績說明會上表示，2026年一季度API調用定價提升83%，調用量增長400%。根據年報，智譜2025年全年收入 7.243億元，同比增長132%，MaaS（模型即服務）平臺年度經常性收入約為17億元，12個月增長60倍。

選擇漲價的不只智譜一家。2026年3月13日，騰訊云調整了混元系列大模型定價，部分模型漲幅超460%。3月18日，阿里云與百度智能云同日發布調價公告，AI算力相關產品漲幅在5%至34%之間，新價格于4月18日生效。

中科曙光高級副總裁李斌在接受經濟觀察報采訪時稱，算力系統評價指標正在發生改變，過去衡量一個系統的標準是看它有多少算力，現在則要看它能夠多么經濟地產出Token。

從集體降價到集體漲價，轉變只用了不到兩年。

2026年3月，國家數據局局長劉烈宏在中國發展高層論壇上公布了一組數字：中國日均Token調用量已突破140萬億，較兩年前增長超過1000倍。

在同月的GTC大會上，英偉達創始人黃仁勛稱，Token將是未來數字世界最核心的大宗商品。

在盤和林看來，中國大模型的競爭力很強，不是在補全，而是在引領，尤其在AI應用端。但他同時表示，中國在原創性創新上還有提升空間，當前AI體系中的核心架構，從人工神經網絡到注意力機制，都是海外率先提出、國內跟進迭代。中國大模型下一步需要在應用端繼續發力的同時，在基礎算法上展開原創性創新。

30年前的消費電子代工產業有一個特點，組裝環節的利潤率被上游品牌商牢牢壓住，不少頭部的代工廠發展至今的毛利率都沒有超過10%。成本優勢帶來了訂單，但未能帶來定價權。

當前，中國大模型的處境看起來與當年的消費電子代工產業有幾分相似，但在定價權方面似乎又頗有不同。例如，智譜漲價83%之后，調用量增長了400%。阿里云、百度智能云、騰訊云在2026年3月集體上調了AI算力和模型服務的價格，需求并沒有萎縮，調用量在持續增長。

在SWE-Bench編程評測上，頭部中國模型和頭部美國模型的差距已經縮小到不足1個百分點。兩者在復雜推理上的差距還在，但這個差距也在快速收窄。

此次，中國大模型廠商的發展路徑似乎有所不同。

（作者 鄭晨燁）

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鄭晨燁

資深記者。關注新能源、半導體、智能汽車等新產業領域，有線索歡迎聯系：zhengchenye@eeo.com.cn，微信：zcy096x。