2026年被行业视为大模型出海元年。OpenRouter数据显示，8月17日至23日，中国AI大模型周调用量达到40.48万亿Token，环比增长9.88%，连续十七周超过美国，位居全球首位。这一数据表明，中国大模型在国际聚合平台上的使用规模已形成显著优势。

与此同时，一款名为Ox Alpha的模型于8月20日深夜以“隐身模型”身份上架OpenRouter，迅速冲至平台调用量榜首。六天后，智谱正式认领该模型为GLM系列新一代产品。这一事件在海外开发者社区引发热议，被视为国产模型全球声量的又一例证。

国金证券计算机首席分析师刘高畅指出，国产模型已从“技术榜单上的可用”走向“国际开发者工作流中的高频使用”，尤其在编程、Agent、长上下文等高Token消耗场景中形成规模优势。但他也提醒，OpenRouter的流量数据不能直接等同于全球市场份额、海外用户数量或海外收入。

OpenRouter的排名指标包括周使用量、消费金额、编程智能体单次会话成本、市场份额等。截至8月24日，平台总Token规模达113T。智谱GLM5.3 Flash（Ox Alpha）、DeepSeek V4 Flash 0731、小米MiMo-V2.5、GPT-5.6 Luna、腾讯Hy3位居Token量前列，国产多个模型Token量级达到10T级别。值得注意的是，“Others”其他模型周Token调用量合计40.8T，占比很高，显示新模型持续涌入。

不过，Token调用量不等于付费收入。OpenRouter数据显示，按头部模型任务花费占比，通用任务占32.4%、代码任务占30.3%、智能体Agent任务占28.7%、数据处理占8.7%。不同任务的最优模型差异较大，不存在通吃全部付费场景的模型。例如，在付费价值最高的细分任务之一“工作流执行”（占平台消费18.7%）中，Anthropic的Claude Opus5以13.2%的消费占比居首，月之暗面的Kimi K3以9.5%位列第二，智谱GLM5.2排第四，DeepSeek V4 Pro 0423排第六，前十中国产模型占据三席。这表明高端复杂Agent工作流并未被单一模型垄断，国产模型在付费维度已能与OpenAI同台竞争。

刘高畅认为，国产模型连续多周保持较高Token规模，说明它们已进入真实应用链路，尤其是编程助手和Agent等场景，单次任务消耗的Token远高于普通聊天，国产模型凭借性价比获得流量具有实际产业意义。但他也指出，若以工作流执行为尺度，国产模型存在高Token调用量但付费金额占比不匹配的矛盾，因为单次单价较低。

商业化方面，一向被称为“价格屠夫”的DeepSeek近期上调了价格，例如DeepSeek-V4-Pro相比此前每百万Tokens输入（缓存命中）0.025元、输入（缓存未命中）3元、输出6元的价格，高峰时段涨幅最高达1100%。刘高畅分析，这显示DeepSeek正从统一低价获客转向按模型能力、时延和峰值容量做收益管理，说明厂商认为模型质量、用户黏性和生产可用性已具备一定定价权。但专家提醒，涨价只是扩大毛利空间，不等于盈利，价格战也未必结束，实际盈利仍取决于输入输出结构、缓存命中率、硬件利用率等因素。

行业常将“模型出海”和“Token出海”混为一谈。中国信通院人工智能研究所国际发展部主任许珊曾表示，“Token出海”在物理意义上还未实现，本质依然是“模型出海”，因为OpenRouter上显示的中国大模型服务提供方，其数据中心实体多部署在海外。中国电信研究院行业与企业战略研究所所长饶少阳也指出，中国AI将经历规模红利期、生态扎根期、价值主导期三阶段渐进式升级。

从近期半年报看，国产厂商海外营收表现亮眼。MiniMax上半年海外市场收入达7083万美元，占总收入的60.8%，虽较2025年全年的73%有所下降，但绝对值仍在增长。月之暗面截至6月中旬ARR突破3亿美元，Kimi海外付费用户增长400%，API收入增长400%。根据Ramp 2026年6月5万余家美企账单支付数据，DeepSeek登顶当月软件趋势榜，Coinbase、Lindy等美国企业直接付费采购。字节跳动的AI豆包海外版Dola凭借免费模式等在东南亚、拉美快速崛起，2026年第一季度单季下载量超7200万次，环比增长47%，累计下载量突破2亿次，并在东南亚超越ChatGPT成为下载量最高的AI应用。昆仑万维2026年上半年营收53.59亿元，海外收入52.03亿元，同比增长51.21%。快手可灵第二季度AI营业收入超8.5亿元，同比增长超200%，一季度约75%收入来自海外，API与订阅收入之比为6:4，前五个月贡献最多API收入的十大客户中八家来自海外。

总体来看，国产大模型出海已从流量层面扩展到收入层面，但Token调用量与商业化价值之间仍存在落差。未来竞争将不只是“谁最便宜”，而是比单位任务成功成本，包括完成真实工作所需的Token、重试次数、人工纠错，以及稳定SLA、区域部署、数据保护和企业支持等能力。