中国AI大模型周调用量再次超过美国,腾讯Hy3 preview蝉联榜首

根据OpenRouter最新发布的全球AI大模型使用数据，上周中国AI大模型周调用量继续保持大幅领先态势。数据显示，在5月4日至5月10日这一周，全球AI大模型总调用量达到25.7万亿Token，较此前一周增长7.5%，实现了连续三周环比上涨。

中国大模型调用量是美国的2.11倍

从单周数据来看。当周中国AI大模型的周调用量达到7.941万亿Token，规模与前一周基本持平；美国AI大模型周调用量为3.76万亿Token，环比上涨14.41%。也就是说，中国大模型的使用体量已经是美国的2.11倍。

值得注意的是，这已经是自4月27日的那周开始，中国大模型在调用量上连续两周超过美国。

把时间拉回到两周前。4月27日至5月3日的那周，中国AI大模型的周调用量达到7.942万亿Token，环比大增81.7%；美国AI大模型的周调用量为3.258万亿Token，环比下滑34.6%。这是时隔两周重新实现反超的一周。当时的全球AI大模型总调用量为23.9万亿Token，环比增长8.6%。也就是说，中国大模型不仅反超了，还一次性把差距拉开了不少。

腾讯Hy3 preview：飙了整整12倍

这一轮增长，腾讯冲在最前面。

在当周，全球调用量排名前三中，前两款均为中国AI大模型。腾讯旗下的混元Hy3 preview位居榜首，周调用量达到3.03万亿Token，环比增长了惊人的799%；月之暗面的Kimi K2.6排名第二，周调用量为1.28万亿Token，环比增长15%。而从4月27日这一周到紧接着的5月中旬，Hy3 preview虽然在5月第二周周调用量回落至2.68万亿Token，但仍占据着榜首位置。

但同期驱动这种增长最关键的因素，绝不是单纯的降价。

腾讯混元官方于5月7日透露的数据显示，这其实是一个典型的“好技术引爆需求”的过程——自Hy3 preview上线以来，其Token调用量增长速度令人咋舌，目前总量已经超过上一代版本模型Hy2的10倍以上。

具体拆分来看，增长最快的是高强度干活儿场景。在代码和智能体类场景中，Token调用量增长尤为迅猛，在腾讯内部的WorkBuddy、Codebuddy以及Qclaw类应用中，增长幅度甚至超过了16.5倍。这表明，程序员和开发者群体快速接纳和使用了这个模型，因为他们敏锐地捕捉到了Hy3 preview关键的“快慢思考融合”架构升级所带来的用户体验优化。

Hy3 preview的总参数达到2950亿，激活参数仅210亿，在降低计算成本的同时确保高效。它引入了“思维链缓存”机制。在处理多步骤推理任务时，模型会将中间推理结果暂存，使推理路径平均缩短40%。这直接意味着在实际使用场景中，用户感受到的是响应速度的大幅提升。在SWE-Bench基准测试中，Hy3 preview拿下了74.4%的准确率，已经接近国内智能体代码能力的第一梯队水平。腾讯生态内也悄然完成了倾斜，程序员使用的Codebuddy现在默认选择Hy3才不额外计费。叠加腾讯元龙架构与海光DCU国产算力的适配落地，整套算力-模型-应用闭环完全打通。

DeepSeek-V4-Flash：量价齐升的“小钢炮”

在Hy3 preview大踏步前进的同时，DeepSeek-V4-Flash在4月的那一周首次冲进前十榜单（位列第九）。其周调用量达到7040亿Token，环比增幅高达344%。

DeepSeek-V4-Flash是一款总参数3040亿、激活参数仅130亿的轻量模型，优势在于高速、低成本、高推理效率。DeepSeek近期的连续降价策略给这波增长加了把火——大幅调价后，V4-Flash每百万Token缓存命中输入价格低至0.02元。性价比极高，开发者跟进的动作很快。

更值得注意的是，在一周后（5月4日至10日）的数据中，DeepSeek在三款模型齐上榜的加持下，在OpenRouter平台上的调用总量达到2.99万亿Token，环比增长26.4%，并首次超越了OpenAI在OpenRouter上的整体调用量。

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中国AI到底靠什么？

从4月底到5月上旬，数据规律也很清晰：4月最后一周主要是腾讯Hy3 preview以环比近800%的“爆发式增长”单人拉动反超大盘；而到了5月第二周，中国整体调用量稳定维持在7.94万亿Token的高位，超过美国2.11倍。Hy3 preview后续虽有所回落，但稳住了龙头地位，同时DeepSeek家族开始集体发力形成第二梯队，让整体领先趋势变得更加可持续。

中国大模型调用量之所以快速攀升，一个不可忽视的原因是国内AI应用场景本身就多。从办公软件到电商客服、从代码开发辅助到智能调度，腾讯等头部企业也正在让自家模型更多地在自身庞大的产品生态中落地。

但除了量多之外，更本质的逻辑是：中国AI企业并非只靠内生流量驱动，而是确实在靠技术迭代和成本优化来吸引技术用户。真实的使用量，来自于开发者们真的觉得你的模型更好用、更划算。美国市场调用量在持续回升，表明AI的商业化出海也没有衰减。