我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。OpenRouter 數據顯示，DeepSeek V4 Flash 以 7.22 萬億 Token 單週調用量登頂全球第一。中國 AI 大模型周調用量連續 14 周超美國，穩居首位。小米 MiMo-V2.5 位列第二，但流量環比下滑。
多模型聚合平台 OpenRouter 發佈的全球 AI 大模型調用量周榜單（7 月 27 日至 8 月 2 日）顯示，DeepSeek V4 Flash 以 7.22 萬億 Token 的調用量位居第一。
另據開源項目團隊 OpenCode 發文，其平台上 DeepSeek V4 Flash 的調用量大幅飆升，僅 8 月 1 日一天，模型單日處理達 8 萬億 Token。其中，5 萬億為免費試用額度消耗，3 萬億為開發者通過 OpenCode 平台付費使用。
OpenRouter 數據顯示，上週全球 AI 大模型總調用量為 56.8 萬億 Token，環比下滑 2.07%。上榜的 AI 大模型中，中國 AI 大模型周調用量達 28.13 萬億 Token，環比下滑 14.76%。同期美國 AI 大模型周調用量為 4.38 萬億 Token，環比增長 87.18%。中國大模型周調用量已連續十四周超過美國，穩居全球首位。
8 月 5 日，界面新聞查詢 OpenRouter 本週榜單看到，截至發稿，DeepSeek V4 Flash 0423 仍排在首位，調用量為 6.92 萬億 Token。該模型最早於今年 4 月推出，主打平衡推理速度、長上下文能力與調用成本，主要面向開發者、商用企業提供高吞吐推理服務。
排在第二位的是小米推出的 MiMo-V2.5，周調用量 5.1 萬億 Token，環比前一週下滑 52%，流量出現明顯回調，市場熱度有所回落。
小米這款模型於今年 4 月 23 日正式公測，4 月底完成全系列開源。其採用混合專家 MoE 架構，總參數突破萬億級別，激活參數 42B，標配 100 萬 Token 超長上下文窗口，同時覆蓋文本、語音、圖像全模態交互。低廉推理成本與穩定智能體運行能力，是其吸引海外開發者批量接入的核心優勢。
就在 7 月 20 日至 7 月 26 日當週，MiMo-V2.5 曾登頂 OpenRouter 周調用量榜單首位，單週調用量達到 10.5 萬億 Token，環比增長 12%。
目前第三名來自騰訊自研大模型混元 Hy3，調用規模 5.01 萬億 Token。Hy3 是騰訊自研通用大模型，該模型本期流量環比持平，增長幅度為 0%。Hy3 曾是 7 月 26 日所在周榜單增長勢頭最猛的模型，彼時周調用量 3.94 萬億 Tokens，環比增幅超 999%。
Hy3 於 7 月 6 日正式開源，總參數 295B、單次推理僅激活 21B 參數。其採用快慢思考融合架構，最大支持 256K 上下文，代碼生成、智能交互能力大幅迭代。騰訊混元曾發文表示，截至 7 月 15 日，Hy3 總調用量較上一代模型 Hy2 增長已超 68 倍。
第四名同樣來自 DeepSeek 的 V4 Flash 0731 模型。這是 DeepSeek 全新上線的新版本模型，周流量 3.45 萬億 Token。第五名則是 OpenAI 推出的 GPT-5.6 Luna，本週 Token 調用量 2.99 萬億，實現 738% 的爆發式增長。
榜單前五席位之中，國產大模型包攬前四位，展現出極強的市場調用熱度。但 OpenAI 全新迭代模型強勢追趕，意味着全球頭部廠商之間的競爭並未放緩。
從前十來看，DeepSeek 佔據三個席位，除兩款 V4 Flash 版本外，DeepSeek V4 Pro 以 2.97 萬億 Token 排在第六位。Anthropic、谷歌、NVIDIA、MiniMax、階躍星辰、智譜 AI 等多家企業模型紛紛上榜。免費模型正在佔據越來越多流量份額，NVIDIA Nemotron 3 Ultra、Poolside Laguna S 2.1、Inclusion AI Ling-3.0-flash 等免費模型實現高速增長，不少免費模型環比漲幅突破 50%。
值得一提的是，此前備受馬斯克關注的 Kimi K3 模型在本週暫時跌出了前十，目前位列第 12 位。該模型總參數達 2.8 萬億，配備 100 萬 Token 超長上下文窗口，為當前全球參數規模最大開源大模型。
不同於過去依靠低價換取流量的競爭模式，當前國產模型依靠持續迭代的推理性能、穩定服務能力吸引海外開發者。但挑戰同樣存在，OpenAI、Anthropic 持續推出新版本模型，不斷縮小性能差距；谷歌 Gemini 系列多款模型穩定盤踞榜單前列，海外巨頭依舊擁有穩固基本盤。
賽道內部的分化同樣值得警惕。部分國產模型本期出現調用量大幅下滑，小米 MiMo-V2.5、MiniMax M3、智譜 GLM5.2 均出現不同程度流量回落。由於熱度輪換速度不斷加快，一旦產品迭代節奏放緩，很容易快速流失開發者流量。
有人工智能行業分析師指出，海外獨立開發者市場已經進入白熱化競爭，僅僅依靠單次版本更新很難守住優勢。如何持續迭代、高效控制推理成本，將決定各大模型能否長期留住用户。
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