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2026年2月，OpenRouter平台的排行榜中，榜单前三名同时被中国模型占据。

1. 什么是OpenRouter平台排行榜？

OpenRouter是目前全球最大的AI模型API聚合平台，接入了60多个供应商的400多个模型，注册开发者超过500万。其中美国用户占47%，中国用户只有6%。这个比例很重要——这里的数据反映的是全球开发者的真实选择，不是靠某一个地区的用户支撑。

2月9日至15日，中国模型在平台上的调用量首次超过美国，4.12万亿对2.94万亿Token。第二周差距继续拉大，5.16万亿对2.7万亿，两周内中国模型增幅达127%。

到2月下旬，平台单周Token总消耗量达到12.1万亿，比一年前增长了12.7倍，中国模型占前十总量的61%。

2月下旬的具体排名是

MiniMax M2.5第一，Kimi K2.5第二，智谱GLM-5第三，DeepSeek V3.2第五。

前三名同时被中国模型包揽，这在OpenRouter历史上是第一次。

2.为什么是这几家，为什么是现在？

MiniMax M2.5于2026年2月13日发布，定位是专为Agent工作流设计的生产级模型。发布不到一周，单周调用量冲到2.45万亿Token，环比增长197%。

价格是核心驱动力。输入成本每百万Token约0.3美元，输出约1.1美元，而Claude Opus 4.6分别是5美元和25美元，差距在10到20倍之间。

但便宜不是唯一的解释。在SWE-Bench Verified这个软件工程能力的标准测试上，MiniMax M2.5拿到80.2%，Claude Opus 4.6是80.8%，差0.6个百分点。工具调用准确率上，MiniMax M2.5以76.8%反超Claude的63.3%。

这其中，Kimi K2.5的逻辑不同。月之暗面押注超长上下文，百万Token的窗口，让它在Agent需要长时间追踪任务状态的场景里有天然优势。

对于GLM-5，它曾短暂冲到排行榜第一，但需求超出了算力承接能力服务中断，公司被迫公开道歉，股价单日暴跌22%，市值蒸发超过100亿美元。

在这波上涨中，结构性原因是用户AI的使用方式变了。过去用AI是对话模式，一问一答，一轮几百到几千个Token。在AI代理的这一轮推升下，Agent工作流完全不同，AI需要反复读取日志、高频调用工具、多轮自我纠错，在超长上下文里持续追踪任务。

单次消耗是对话模式的几十倍。编程类任务在OpenRouter上的占比，从2025年初的11%涨到了50%以上，这是调用量能在一年内增长12倍的根本原因。

3.调用量激增的深层原因

这波数据背后有一个实用的分层逻辑，对个人开发者或企业用户来说，聪明的用法是核心智能体用最好的模型，负责任务拆解和顶层判断；执行层的子智能体用高性价比模型，跑工具调用、代码生成和进行日志处理。

所以在选模型之前，先想清楚这个任务在哪一层。需要复杂推理和综合判断的，贵的模型节省的是时间和出错成本。而对于重复性的工具调用和代码生成，工具调用准确率和速度比聪明程度更关键。另外，如果发现AI在长对话里开始忘事，上下文的支持度要大于模型本身不够聪明。

4.在这波数据后还有哪些思考

第一件，是安全问题。Agent工作流让AI拿到了越来越高的系统权限，但AI读取日志的方式，是默认把里面的内容当成可信的系统信息。提示注入的攻击正是利用这一点——攻击者在普通网页里用隐形字体埋入恶意指令，AI访问页面后，这段内容混进了日志，下次读取时就会被当成系统管理员发来的命令照单执行。这不是哪个模型特有的问题，是当前Agent架构的结构性漏洞。权限越高，这个漏洞能造成的破坏就越大。

第二件，是模型在执行层任务拿到的越多，获得的真实反馈就越多。哪种工具调用方式效果更好，哪类代码任务容易出错，用户在哪个节点会放弃——这些信息是花钱买不到的，只有在真实任务里才能积累。现在国产模型大量承接执行层，虽然表面上是在帮别人打下手，但另一方面也积累了更多的高质量数据，在用规模换迭代速度。

另外，开发者一旦把整套工作流在某个模型上调试好了，提示词、工具调用逻辑都适配完了，再换模型的成本很高，这个摩擦力本身也是一种护城河。

第三件，调用量的领先和公司活得好不好是两件事。国产模型的定价低，需要尽快在商业市场上拿到回馈。OpenAI 2025年的年度经常性收入已经超过200亿美元，有足够的钱持续砸研发。国内厂商目前基本还是用规模换时间，从用得多到活得好这中间的路还很长。

第四件，顶层和执行层之间的能力差距不是固定的。当前应用场景中，核心用Claude、执行层用国产模型这个分工，前提是两者之间现在还有明显的能力差距。但SWE-Bench的数据已经说明差距在收窄，而且执行层拿到的真实任务越多，迭代越快，这个差距收窄的速度会更快。

最后一个是什么呢，和自我的关系？