今年 2 月，中国模型在 OpenRouter 上的 token 份额还是 6%–13%。到 9 月 14 日那一周，它变成了 57%–67%。Vercel 上是同一条曲线：1 月 11%，8 月 55%。
七个月里份额翻了好几倍。单看这条曲线，像一场横扫。但同一篇报道里还有一句话必须一起读：token 是消耗量，不是消费额——美国前沿模型仍然吸引着更多的总体支出。所以真正的问题不是"谁赢了"，而是"钱去哪了"。
我的判断是：开源赢下的是"用量"，不是"收入"。临界点有三个——价格差越过了某条线、许可终于够干净、闭源旗舰在自部署面前用不起。
数据长什么样
数据来自 CNBC 2026 年 9 月 26 日的报道，两个平台，两组数字。
OpenRouter：2026 年 9 月 14 日那一周，中国模型占 token 的 57%–67%；往前推，2 月只有 6%–13%。Vercel：8 月 55%，1 月 11%。
两条曲线方向一致，跳变集中发生在中间的某几个月。这不是渐变，是某个阈值被跨了过去。
但 CNBC 同时给了两条限定，这两条比曲线本身更该被记住。
第一，token 不等于消费额。美国前沿模型仍然吸引更多的总体支出——份额是"用了多少"，不是"花了多少"。
第二，OpenRouter 大约一半的 token 来自美国公司。暴涨里有一大块是全世界的开发者在用中国模型，而不是中国的开发者在用中国模型。CNBC 2026 年 7 月 7 日的报道可以交叉验证：自 2026 年 2 月 8 日起，几乎每一周都有超过 30% 的 OpenRouter token，来自美国公司使用的中国模型。
换句话说，这条曲线量的是"全球开发者的调用倾向"，不是"中国厂商的收入份额"。这两个数被反复混着说，所以最容易得出错的结论。
价格与许可的临界点
2026 年 10 月 19 日，MiniMax 给 M3.1 Flash 定价：输入每百万 token 0.15 美元、输出每百万 token 0.60 美元（谷时价），和 DeepSeek V4.1 Flash 的谷时价分毫不差。官方标价那一层，DeepSeek Flash、GLM-5.3、MiniMax M3 的输入价都在每百万 token 1.50 美元及以下。
同一份工作负载下，月账单从大约 167 美元（DeepSeek 谷时）到 4110 美元（Kimi K3），相差约 25 倍。
但价格要推动替代，得先过质量这一关。Vercel 的 Harpreet Arora 给出的正是这个理由：一旦模型满足了任务的质量门槛，价格差异就有说服力。
许可这一侧，变化比价格更值得记一笔。训练数据和训练代码都没公开的五家是 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、MiniMax——开放权重不等于开源。但可商用的版本里：DeepSeek V4.1-Flash 是 MIT，Qwen3.8-27B 是 Apache 2.0；Kimi K3 是 MIT 衍生的自定义许可，GLM-5.3 是自定义许可（GLM-5.3-Flash 仍是 MIT），MiniMax M3 是社区许可，Qwen3.8-Max 2.4T 也是自定义许可。
我看到的差别是：能过法务、能进仓库、能在合同里写清楚的那一批，已经从"看着像开源"变成"许可够干净"。这是价格优势能兑现成份额的前提。
为什么"用起来"和"买起来"会分离
机制不复杂，本来就是两笔账被混在一起谈了。
token 消耗量最大的地方，是长尾小任务：分类、改写、抽取、结构化输出。这类任务对质量容忍度高、对价格极敏感，价格优势在这里能直接换成份额。
闭源旗舰吸走的是另一类任务：长上下文、高难度编码、Agent 编排，单价高得多，钱留在这里。而闭源阵营的权重也基本不开：百度 Ernie 5.1 全部闭源，豆包 Seed 2.1 只提供 API，阿里只开放了纯文本版 Qwen3.8-Max（2026-08-12），多模态旗舰仍是 API-only。
能力差距也还在：Kimi K3 为 2.8T 总参 / 104B 激活，官方模型卡自认仍落后最强闭源约一代 benchmark，多方分析认为差距已收窄到 3–6 个月；第三方 BenchLM 给 K3 综合分 71.88、第 11 名，明显低于官方叙事。厂商自报 benchmark 也不能直接互比——DeepSeek 与 MiniMax 的 10 月表格，对同一个 Anthropic 模型给出不同的 Humanity's Last Exam 分数。
我的推论是：低价能换到长尾用量，换不到高价值任务——后者要的是可靠性、合规性和交付确定性。
- 美国限制中国 AI 公司购买最先进的芯片；CNBC 2026 年 8 月 19 日报道称中国企业在海外获得了英伟达算力，国会议员正考虑弥合这一"云端访问"缺口。开源侧的定价空间因此被算力成本和合规边界同时夹住。
- 2026 年 4 月路透社报道（经 Capacity 转引）：字节跳动、腾讯、阿里巴巴在 DeepSeek 针对华为昇腾优化 V4 后，寻求订购华为昇腾 950。
- 【美国国土安全部命令，2026-10-20】 该部发布命令，将 DeepSeek 产品从联邦民事机构的 IT 系统与采购范围中移除，涉及"使用 DeepSeek 实现开发的第三方产品"；该公开通告并不延伸至私营企业（来源：美国国土安全部公开命令，2026-10-20）。
给一条能落地的路径。
第一，按任务分桶，不按模型分桶：高频小任务用够门槛的最便宜那一档，高价值任务留在闭源旗舰。
第二，采购前先读三样：许可能不能进合同、数据能不能自部署、月账单涨到多少就得换供应商。
第三，先别急着自建——门槛不在单价，在那份算力账单。把三问写成自己的 checklist 比记榜单有用：榜单每季度变，你的任务结构不会。
你的项目现在用哪家的模型？为什么当初选它？
我想收到的不是"现在用哪家"，而是"当初为什么选"——是价格、是延迟、是数据不能出服务器，还是当时根本没得选。这四个答案背后是完全不同的四类项目，评论区写清楚是哪一类。
