央视披露日均词元调用量破500万亿，中国模型包揽调用量前五_IT互联网

1. #神秘牛来大模型冲上榜一#最近AI圈被一头“牛”刷屏了——代号 Ox Alpha 的匿名大模型悄悄上线 OpenRouter，结果直接冲上榜一，还刷新了平台单日用量纪录！网友给它起了个接地气的名字：“牛来”大模型。几个值得关注的点：· 配置拉满：100万token上下文，支持文本+图像+视频多模态，目前完全免费· 代码能力亮眼：DeepSWE测试通过率约80%，超过Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol· 终结了DeepSeek在OpenCode连续56天的霸榜纪录· 周调用量飙到11.6万亿Token，冲进全球前二最精彩的是“猜身份”环节——社区通过视频编码器、文本分词器等技术指纹比对，发现多项特征高度指向智谱GLM系列；但也有谷歌DeepMind研究员暗示可能是Gemini新版。截至目前，没有任何厂商正式认领。匿名上线、免费压测、靠实力说话，这波操作确实有点意思。你觉得“牛来”到底是谁家的？ #微博AI创作季#

2. OpenCode的CEO介绍 DeepSeek v4 Flash 正式版发布后，他们的的变化。因为这个模型最够好又便宜到离谱，所以他们一下子激增了大约10T Token/日。这大概需要1000 张 B300 GPU才能扛得住。所以也能知道DeepSeek为什么涨价了，单这一个渠道，就得占用大概7000张 H100的GPU。AGI还做不做了-----------好的，我来讲讲 DeepSeek v4 Flash 最近发生了什么。先补充一点背景。它在 8 月 1 日上线，在短短两周内，DeepSeek v4 Flash 在 OpenCode 上的日 token 使用量就从 3 万亿暴涨到了 18 万亿，足足增长了 6 倍，夸张得离谱。这个数字有多大？作为参照，这个增量差不多相当于再造了一个 OpenRouter 的全部日流量。而且据我们估计，OpenCode 这部分用量可能已经占到 DeepSeek 总调用量的 30%–50%。两周之内出现这种幅度的增长，绝对不正常。之所以会发生这种事，首先是因为这个模型便宜得离谱：它比 Fable 便宜大约 350 倍，比 5.6 Sol 便宜 175 倍，比 Sonnet 便宜 70 倍，比 Luna 便宜 7 倍。其次，相比上一代 Flash 模型，它的能力也有了非常明显的提升。我们的用户第一次真正感受到了一种“AI 便宜到几乎不用算成本”的体验。但随后，到了 8 月 16 日，DeepSeek 突然把价格提高了 5 倍；非高峰时段也涨了 2.5 倍。这一下基本直接把模型的增长势头打断了。现在它每天处理的 token 数，已经不到峰值时期的一半。用户显然对这种突然涨价非常不满。我们的判断是，DeepSeek 很可能确实扛不住这次离谱的 6 倍流量增长。另一方面，GPU 价格上涨也可能意味着，即便他们继续采购新的算力容量，以新增硬件的成本来看，也已经不可能再按照原来的价格提供服务。这里顺便解释一下，为什么 DeepSeek Flash 原本可以做到这么便宜。看起来他们使用了一套定制化的基础设施，可以缓存远多于普通方案的 token，而且缓存保留时间也长得多。这一点非常关键，因为 DeepSeek Flash 涨价之后，我们这边一直在拼命寻找其他供应商，希望填补它留下的接近每天 10 万亿 token 的巨大缺口。遗憾的是，目前真正能做到接近 DeepSeek 原始价格的供应商只有寥寥几家。而且他们之所以能做到这个价格，很可能也只是因为用了更新一代的硬件。这就说到了目前的情况。过去一周，我们几乎把能联系的人都联系了一遍，希望找到能够按照 DeepSeek 原始价格托管 DeepSeek 模型的供应商。问题在于，即使有人技术上能够做到这个价格，他们也很难拥有足够大的算力容量来承接我们的流量。按照我们目前的吞吐量计算，大概要用到约 1000 台 B300 服务器才能扛住。这也是为什么，如果你过去几天一直在 Go 上使用 DeepSeek Flash，体验可能不是特别好。很遗憾，我们这几天不得不连续切换了几个不同的算力供应商。不过，DeepSeek Flash 留下的这个每天约 10 万亿 token 的缺口，同时也是所有其他模型厂商的巨大机会。现在已经非常明确：市场确实非常需要一种模型，它的能力至少要达到 DeepSeek Flash 的水平，同时价格也要足够低。而且更夸张的是——DeepSeek Flash 这样的能力和价格组合，似乎还只是市场的最低门槛。这里最后一句 “And somehow that still feels like the floor.” 的重点不是“价格已经到底了”，而是说：即使一个模型已经做到 DeepSeek Flash 这么强、这么便宜，市场给人的感觉依然是——这可能只是未来竞争的起点/最低标准，而不是一个特别高的标杆。

3. 合肥这场会，我听到了国产算力最务实的表态 Token经济喊了快两年，日均调用量从1000亿干到140万亿，但说实话，行业一直缺一个能把芯片、模型、应用串起来的东西。今天在词元经济生态大会上，海光和伙伴们发了个“从‘芯’出发”的Token生态宣言，我反而觉得挺实在。宣言里提了三件事：自主“芯”底座、

4. DeepSeek杀疯了！营收暴增10倍，API毛利率82.9%，A股卖铲人率先躺赢国内头部大模型厂商DeepSeek最新经营数据曝光，商业化速度远超市场预期，AI行业的分化正在加速上演。今年前7个月，DeepSeek营收达到4.75亿元，对比去年全年直接暴涨近10倍，API调用业务爆发式增长，商业化落地跑出加速度。高增长背后依旧是烧钱换规模的模式，同期净亏损7.15亿元，不过对比去年全年9.35亿亏损，亏损规模已经有所收窄。最亮眼的指标来自盈利能力：API业务毛利率高达82.9%，公司整体毛利率44.6%。虽然还处在亏损阶段，但每一块钱收入能够留存四成以上，这样的成本控制水平，放眼国内大模型行业都十分突出。亏损属于战略投入，商业化变现的底子已经打牢。融资层面更是热度拉满。公司正在推进第二轮融资，计划募资500亿元，目标估值直接冲击5000亿。首轮融资完成之后估值在3200‑3500亿区间，资金还没有完全到位，估值直接抬升六成，资本对国产大模型的预期持续走高。大模型厂商高速扩张，真正确定性受益的往往不是模型本身，而是产业链上游。落到A股，三条主线值得重点跟踪：第一，间接参股方向，享受估值增值期权首轮融资阵容豪华，腾讯、宁德时代、京东等产业资本纷纷入局。A股中开润股份、九安医疗、汤臣倍健等通过基金层层穿透实现间接持股。后续如果估值持续抬升，参股企业能够获得账面增值收益。需要注意大多为财务投资，穿透持股比例普遍不高，更多属于事件性期权，不要过度高估业绩贡献。第二，算力上游卖铲人赛道DeepSeek API业务越火爆，推理、训练算力需求就越高。光模块、AI服务器、液冷散热等硬件供应商，是实实在在的上游卖铲人。不管大模型公司是亏是赚，算力采购的订单持续释放，这条产业链的业绩兑现确定性更强。第三，国产芯片替代逻辑持续强化DeepSeek为了实现极致降本，大力推进国产算力生态适配，已经完成多款模型与国产GPU、DCU的兼容适配工作。随着头部大模型厂商主动拥抱国产算力硬件，国产芯片的落地场景持续拓宽，自主替代的产业逻辑进一步得到验证。营收4.75亿、API毛利率82.9%，亏钱是扩张的战略选择，具备高毛利变现能力才是硬实力。AI赛道分化加剧，有人烧钱内卷，有人已经跑通商业化。⚠️风险提示：本文仅为公开资讯整理，不构成任何投资建议。大模型行业竞争激烈，参股多为间接财务投资，算力产业链存在订单不及预期风险，股市有风险，入市需谨慎。

5. 【大多数token，已经不是人类用掉的了】 2026年2月6日，OpenRouter上，智能体消耗的 token 第一次超过人类。那天，两条曲线几乎贴在一起，日消耗量都在0.5万亿左右。半年后的8月7日，智能体一天消耗了7.3万亿token，人类是 1.4万亿，前者已经是后者的5倍多。从份额上

6. #美国大模型价格被中国打下来了# 这事真不是标题党。过去一个月，OpenAI连续三轮降价：GPT-5.6 Luna砍了80%，中端模型Terra降20%，连最贵的旗舰Sol也降了超20%，输出价格直接砍掉三分之一。Anthropic那边也没闲着，新模型Opus 5定价只有旗舰的一半，原定涨价计划也取消了。《金融时报》说得很直白：客户正在转向中国开源大模型，美国公司“不得不”降。几个关键数据感受一下：· OpenRouter平台上，中国模型Token调用占比从去年上半年的4.5%飙到现在的50%—60%· 调用量前五的模型，全部来自中国· DoorDash、Airbnb等美国企业公开表示在用中国模型控制成本· 硅谷数据机构统计，7月中旬以来美国模型均价已下降近25%有意思的是，中国模型这边反而在涨价——DeepSeek因为调用量太爆，开始实行峰谷定价。两边价格在互相靠拢。更深层的变化是，中国开源不只是给个模型权重，而是把训练方法、工程工具链都开放了，全球开发者都能低成本搭建自己的AI。这已经不是单纯的价格战，而是在重新定义“够用的智能应该卖多少钱”。不过也别急着宣布胜利。性能差距在缩小，但高端算力、芯片供应仍是短板。下一阶段的竞争，拼的不只是谁更便宜，而是谁的模型配得上它标出来的那个价钱。你觉得这场AI价格战，最终谁会笑到最后？#中国AI大模型##AI价格战##微博AI创作季#

7. 【#匿名模型牛来爆火# 身份归属或为国产大模型】8月下旬，匿名模型Ox Alpha（中文社区称“牛来”）上线OpenRouter后调用量迅速攀升，短时间内冲至该平台榜首，并刷新单日模型用量纪录。 OpenRouter最新数据显示，仅Hermes Agent、Claude Code等前五大应用对其累计

8. 我让Qwen3.8翻了翻这两天的agent日志，12个会话，1400多次工具调用，九成九都是执行活——跑bash、写脚本、改文件、爬数据、同步平台。真正需要高智商大模型收口的，就两个任务：看子代理反馈，定下一步方向。剩下的，本地27B全干了。一周一亿token的用量，大半烧在执行的粗活上。我把这些先下放到本地27B，搞不定的再用ds v4flash兜底，贵价模型只留收口那步。一个月成本压到300块不难，加上电费500以内，压力不大。上个月同事干出去一万块token费，上线本地27B后，这部分是实打实能省下来的。算账不是重点。重点是27B本地模型能干很多活，这会改掉我们使用大模型的方式——别把所有token都喂给贵价模型，执行层完全可以用小模型跑，省下钱干更聪明的事。全文见：网页链接

9. 日均 140 万亿 Token！大模型时代，算力竞争早已不是比谁显卡多

10. 海光这次在合肥的局，布得有点意思今天在词元经济生态大会现场听下来，算力这事儿变天了。以前大家聊算力，就是拼谁家集群大、谁家显卡多。但今天海光信息总裁助理兼智能计算产品部总经理杜夏威讲的一句话特实在——词元经济走向规模化，底层算力不能只满足于供得上。这话说到点子上了。Token调用量从2024年初的日均1000亿干到现在的140万亿，翻了1400倍。但问题是，算力堆得越多，浪费也越严重。光合组织之前发布“开放计算Token谱系”时我就注意到一个数据：算力指标和Token吞吐力之间的落差，就是被浪费的部分。海光在合肥布的什么局？就是要把算力从“能算”变成“好算”。CPU+DCU双芯协同，一个管调度、一个管计算，不是简单拼参数，而是让芯片之间不打架、不浪费带宽。跟合肥市大数据资产运营有限公司等上下游企业参与共建的“词元联合创新实验室”，就是要把算力和词元运营打通——不只是算得快，还得让Token能进业务流程、能产生价值。这才是做生意的逻辑，不是做技术的自嗨。 #海光信息# #词元经济生态大会# #Token#

11. 新一代“词元印钞机”落户合肥，中科曙光这是要通吃？刷到个数据挺震撼的，国内日均词元调用量两年涨了一千多倍，突破140万亿。这是什么概念啊！词元就是AI的“燃料”，谁生产词元又好又快又便宜，谁就掌握了AI时代的核心生产力。结果转头就看到合肥智算集群上线，技术方案很眼熟，又双叒是中科曙光AI超集群！ AI超集群能受追捧，技术底子确实硬。全精度算力覆盖，超智融合，算存网紧耦合，弹性扩展，说的直白点，就是一套集群通吃所有AI任务，不挑活儿，不浪费投资，未来还不用反复重建。这谁看了不心动？地方政府现在都门儿清：算力就是生产力，谁先建成稳定好用的算力底座，谁就能在词元经济里占住位子。合肥这一步，抢的是AI时代真正的“铸币权”。这套集群的上线，又为大规模词元底座树了个标杆。而且以中科曙光的落地速度，下一个应该已经在路上了。 #中科曙光# #合肥# #词元经济# #曙光新一代AI超集群#

12. Token 调用量狂飙 1400 倍，海光扛住了最关键的一环大模型推理成本降了280倍，Token价格一路往下掉，但日均调用量从1000亿飙到140万亿——Token越便宜，消耗量反而越大。这不就是“杰文斯悖论”在AI身上的翻版吗？正因为Token正在变成一种“海量、低价、标准化”的商品，每一次调用的稳定性和准确性反而变得比价格更重要，毕竟业务系统不会因为Token便宜就容忍它算错。今天在词元经济生态大会上，海光信息总裁助理兼智能计算产品部总经理杜夏威提了一个观点：词元经济走向规模化，底层算力不能只满足于“供得上”，还要解决模型适配、运行效率和稳定服务的问题。海光要做的，就是依托双芯架构优势，为词元生产提供稳定的计算支撑。海光在现场展示的“CPU+DCU”双芯方案，给我的感觉就是往“稳”字上使劲。深算三号DCU已经量产，覆盖AI训练、推理、科学计算，还支持FP8这些AI精度格式。适配能力也是亮点，400多个主流模型全覆盖，不是靠嘴说的，是真实跑通的。 Token价格可以卷，但算力底座的可靠性没得卷。140万亿调用量的另一面，是对“每一次都算对”的刚性要求——这个活儿，谁来干都绕不开底层芯片。 #Token# #算力# #海光信息# #合肥#

13. 算力这赛道，海光信息把路走宽了长期关注算力板块，今天海光信息在合肥的动向我得说道说道。先看大背景。词元经济这个概念现在有多火？科大讯飞刚砸了10个亿成立“合肥词元星火科技”，专门干这事儿。日均Token调用量从2024年的1000亿干到今年3月的140万亿，整个产业链都在疯长。词元经济越火，底层算力就越刚需。海光信息这次在合肥就是卡这个位置的。双芯策略，CPU+DCU，国内独一份。现在做GPU的不少，但能同时把CPU和DCU都做好的，屈指可数。落地能力，联合合肥市大数据资产运营有限公司等上下游企业参与共建的“词元联合创新实验室”，不是空对空讲概念。国产算力赛道讲故事的人多，能落地的少。海光这波算力+生态+运营三管齐下，在词元经济这个方向上卡住了关键位置。短期股价不好说，长期逻辑我觉着挺扎实。 #海光信息# #词元经济生态大会# #国产算力#

14. 为什么要关注词元经济生态大会上的这个宣言？ 8月20日词元经济生态大会，有个环节值得注意，海光信息和多个产业伙伴发表了“从'芯'出发·国产算力Token生态共建宣言”。信息量不小。他们在这则宣言里发了三个愿：共铸自主"芯"底座、共建安全词元链、共拓普惠算力生态圈。简单拆解就是芯片要自主、数据要安全、生态要开放。为什么在这个时间点搞这个宣言？因为词元经济已经走到"单打独斗行不通"的阶段了。日均词元调用量从2024年初的1000亿飙到2026年3月的140万亿，大模型、智能体、垂域应用遍地开花。芯片厂商只管造芯，模型厂商只管训模，应用厂商只管做产品，各干各的，中间全是断点。这次拉这个局，就是要把产业链上下游串起来。凭借C86生态的兼容性和DCU对400多款主流大模型的全面适配，海光在宣言里的角色很明确，就是做好把芯片、模型、应用连起来的"底座"。词元生态要真正跑起来，缺的是一套能让所有参与者顺畅协作的机制。合肥这次牵这个头，算是把机制建立起来了。 #国产算力# #海光双芯# #词元经济#

15. 算力基建进入“抢建模式”，曙光AI超集成了“词元印钞机”？ AI应用跑得有多快，看词元（Token）调用量就知道了：2024年初国内日均调用量约1000亿，到了2025年底已经达到100万亿级。两年增长千倍，模型训练、推理和智能体应用一起放量，地方对高质量算力的需求也被迅速拉高。这个节点，合肥智算集群的上线，算是给正在升温的地方算力建设添了一把火。这套集群采用中科曙光新一代AI超集群技术，可以理解为一座“词元工厂”。从模型训练到推理调用，再到行业应用，背后都要持续消耗算力。AI超集群要做的，就是用最低成本、最高效率把词元“印”出来。为什么各地抢着上曙光方案？两个原因叠在一起。一是政策窗口打开了，2026年政府工作报告首提“超大规模智算集群”，“十五五”规划也列为重点，地方有依据、有通道。二是曙光这套技术已经在多个大型集群跑通了，全精度算力一套集群通吃科研和AI，算存网紧耦合保证系统效率不浪费，弹性扩展不怕未来扩容，曙光给的是经过验证的成熟方案。合肥还同步启动了国家先进计算产业创新中心，相当于工厂投产的同时，把产业对接平台也搭好了。算力底座加产业配套一步到位，这套打法别越来越多出城市复制，抢建潮才刚开始。 #中科曙光##Token经济##算力基建##智算集群##曙光新一代AI超集群#

16. 算力产业链迎大利好，1361亿元项目集中签约！ 8 月 22 日，2026 绿色算力人工智能大会在内蒙古呼和浩特重磅召开，作为国内东数西算核心枢纽节点，本次大会直接引爆算力产业链落地潮。火山引擎、寒武纪等一众行业头部企业，一次性落地13 个核心产业项目，总投资高达1361 亿元。这批项目含金量极高，覆盖算力全产业链闭环：从上游芯片检测、算力装备制造，到中游大型智算中心建设，再到当下 AI 最核心的词元工厂布局，彻底补齐了国内绿色算力的产业短板。很多人不懂什么是词元经济，简单说：词元调用量，就是 AI 真实活跃度、商业化落地的核心风向标。调用量千倍暴涨，意味着大模型训练、AI 应用落地、智能服务普及，已经进入全民爆发期，市场对算力、芯片、数据中心的刚需持续爆炸式增长。过去算力行情大多靠情绪、靠预期炒作。而这次 1361 亿真金白银的项目落地，是产业端实打实的产能扩张、订单落地、生态完善。标志着国内一体化算力网络彻底从概念走向实景，绿色算电协同模式全面提速。千亿项目落地是长期利好，但建设、产能释放、业绩兑现需要周期。未来算力行情，或告别普涨炒作，进入强基本面、重落地、看订单的分化时代。真正具备技术、产能、落地项目的核心企业，才会持续享受行业红利。

央视披露日均词元调用量破500万亿，中国模型包揽调用量前五

精选参考来源