中國 AI 模型靠 Token 和價格贏了
JPMorgan 的資料顯示，2026 年中國 AI 模型在 OpenRouter 以 Token 量和低價格搶下使用量，開發者真的開始把工作量往這邊丟。
JPMorgan 的資料顯示，2026 年中國 AI 模型在 OpenRouter 以 Token 量和低價格搶下使用量，開發者真的開始把工作量往這邊丟。
說真的，這不是單純的中國 AI 新聞。它是在講價格、工作流，還有分發。到 2026 年 2 月底，中國模型已經拿下 OpenRouter 前十模型約 61% 的 Token 消耗。4 月時，這些模型更吃下平台超過 45% 的流量。OpenRouter 還說，它每週處理超過 20 兆 Token。
講白了，開發者不是用嘴巴投票。是用 Token 投票。你把模型丟進 coding agent、批次任務、客服流程，最後看的就是每一百萬 Token 要燒多少錢。這次的答案很直白：中國模型便宜，而且夠能打。
| 指標 | 數值 | 意思 |
|---|---|---|
| 中國模型在前十名 Token 佔比 | 61% | 顯示使用量快速往中國模型傾斜 |
| OpenRouter 每週流量 | 20+ 兆 Token | 資料規模夠大，不是小樣本 |
| MiniMax M2.5 SWE-Bench Verified | 80.2% | 接近頂級 coding 模型 |
| Claude Opus 4.6 SWE-Bench Verified | 80.8% | 性能差距其實很小 |
| MiniMax M2.5 價格 | 每百萬 Token 0.30 美元 | 解釋為什麼開發者會換 |
| Claude Opus 4.6 價格 | 每百萬 Token 5.00 美元 | 把成本差距直接攤開 |
OpenRouter 的資料，最接近真實世界
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這份 JPMorgan 資料好用的地方，在於它看的是使用量，不是簡報。OpenRouter 站在開發者和幾百個模型中間。它看到的，就是大家真的選了什麼。
這很重要。AI 圈常常很愛講 benchmark。可是 benchmark 贏，不代表 production 會贏。模型可以在發表會上很風光，進到真實工作流後，卻因為成本、延遲、或輸出品質不穩，被直接換掉。
JPMorgan Asset Management 的 Michael Cembalest 在他的 Eye on the Market 和 Memorial Day 2026 podcast 裡，也把這件事講得很直接。重點就是，中國的規模和低價 open-weight 策略，正在加速 adoption。
- 2026 年 2 月底，中國模型拿下 OpenRouter 全球使用榜前 3 名。
- MiniMax M2.5 單月處理 4.55 兆 Token。
- Moonshot AI 的 Kimi K2.5 處理 4.02 兆 Token。
- 到 2026 年 4 月，中國模型吃下 OpenRouter 超過 45% 流量。
便宜模型，正在吃掉 coding 工作
價格差距才是這篇最狠的地方。上海的 MiniMax 推出 M2.5，SWE-Bench Verified 拿到 80.2%。這個分數幾乎貼近 Anthropic 的 Claude Opus 4.6，後者是 80.8%。
可是價格差很多。MiniMax M2.5 每百萬 Token 只要 0.30 美元。Claude Opus 4.6 則是 5.00 美元。這差距不是小錢，是 16 倍以上。你如果跑的是 code agent、文件管線、客服自動化，帳單差異會非常有感。
這也是為什麼 agentic workflow 會改寫模型選擇。因為 agent 不是只問一次。它會反覆思考、查資料、重試、修正。Token 消耗一下就爆。模型只要夠好，又夠便宜，就會變成預設選項。
“Chinese open-weight models have captured significant market share because they are disproportionately heavy in agentic flows run by U.S. developers,” said Chris Clark, COO of OpenRouter.
這句話很直白。美國開發者還是很重要。只是他們現在越來越常把工作丟給中國模型。原因很簡單，算帳後很難不心動。
- 程式開發在 OpenRouter 使用占比，從 2025 年初約 11% 升到 2026 年超過 50%。
- agent 驅動流程，現在吃掉平台超過一半輸出 Token。
- OpenRouter 說，中國模型從 2024 年底不到 2% 流量，升到 2026 年 4 月超過 45%。
- DeepSeek V3.2 也擠進頂級梯隊。
中國模型的打法，就是衝分發
這幾家公司的策略其實很像。先丟 open-weight 模型，再快速迭代，價格壓低。這樣開發者就能自己架伺服器、做 fine-tune，或直接塞進內部工具。
你可以把它想成一種很務實的打法。不是先講願景，再慢慢等市場接受。是直接把模型放到你手上，讓你今天就能用。對工程團隊來說，這種方式很有吸引力。因為它少了很多 vendor lock-in 的焦慮。
現在值得盯的名字有 Zhipu AI、DeepSeek、MiniMax、Moonshot AI，還有 Alibaba Qwen。這些模型不一定每個都最強，但很多都夠用，而且便宜得很兇。
企業採購其實很現實。不是誰聲量大就買誰。是誰能把 coding、摘要、搜尋、流程自動化做完，還不把預算燒穿，誰就有機會進 production。
對美國 AI 廠商和投資人，壓力都來了
美國模型廠商現在還有品牌和生態優勢。可是價格主導權正在鬆動。當一個 open-weight 的中國模型，性能逼近前線，價格卻只有一小部分，採購邏輯就會變。
對投資人來說，這會影響 cloud、軟體、AI infra 幾條線。對開發者來說，模型選擇越來越不像信仰問題。它更像營運問題。講白了，就是「我這次要燒多少 Token？」
JPMorgan 這份 note 沒有說中國已經贏了 AI。它只是指出，使用量正在往中國模型移動，尤其是 programming 和 agentic workload。這種變化比發表會上的口號更誠實。
如果現在的價格和發佈節奏繼續下去，下一個問題就很直接：美國廠商會不會跟著降價，推出更便宜的 open 模型？還是接受市場分裂，高價模型留在高毛利場景，低價大流量工作交給中國模型？答案不會先出現在財報。會先出現在 Token 圖表。
我覺得接下來 6 到 12 個月，最值得看的是兩件事。第一，OpenRouter 這類聚合平台的流量會不會繼續往中國模型偏。第二，美國主流廠商會不會真的把價格打下來。這兩個數字，比任何口號都更有用。
這場競爭，先看 Token，不要先看公關稿
AI 模型競爭現在很像一場很現實的市場測試。誰能在相近品質下，把每百萬 Token 成本壓低，誰就更容易進到 production。這不是情懷戰，是算帳戰。
如果你是工程師，下一次選模型時，可以先問三個問題：每百萬 Token 多少錢、跑 agent 會不會太快燒完、能不能直接接到現有 API。這三個問題，通常比榜單更準。
如果你是產品或技術主管，我會建議你現在就把模型用量拆開看。把 coding、摘要、搜尋、客服分開算。你很可能會發現，最貴的那一塊，正是最適合換模型的那一塊。
說到底，這篇新聞的重點很簡單。中國 AI 模型不是只在追分數。它們正在靠價格和分發，把實際使用量拿走。下一輪競爭，先看誰吃下更多 Token。