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的主战场在哪里哪些模型会成为长期基础设施哪些只是短期热点开源、闭源、中外模型将在产业链中扮演怎样的角色如何理解 AI 模型的真实需求曲线**那么下面这篇基于百万亿级数据的综合分析将为你提供一份难得的产业级参考底图。以下内容为《State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》研究报告原文的二次梳理。前言在很长一段时间里大语言模型更像一个“超级输入法”。它接受一段文本再根据概率分布把后面的字一句句补全。哪怕我们引入链式思维、RAG、工具调用看上去模型好像在“思考”本质上也只是一次前向推理的复杂包装。这种状态在 OpenAI 推出 o1 推理模型之后出现了明显变化。o1 和之后的一系列推理模型不再满足于“直接吐答案”而是把思考过程内化为多步推理先在内部生成、修正和筛选中间推理再对外给出结论。也正是在这一波模型迭代的同时现实世界的使用场景开始急剧扩张从聊天写作延伸到编程辅助、复杂工具编排和自动化代理。可惜与热闹的讨论相比我们一直缺少系统的数据来回答一个根本问题这些模型到底在被怎样使用为了解答这个问题研究者基于 OpenRouter 平台分析了超过一百万亿 token 的真实调用记录覆盖数百个模型、全球用户和近一年的时间跨度。文章后面的所有结论都建立在这套大样本的统计之上。要理解这些结论先要搞清楚数据是如何收集的。OpenRouter 是一个多模型聚合平台汇集了六十多家提供商、三百多个模型对外提供统一接口。每一次调用都会留下结构化记录使用的是哪一个模型输入和输出的 token 数量是多少请求来自哪个计费地区有没有触发工具调用是否采用流式输出以及延迟和错误等元数据。出于隐私考虑研究者看不到具体的提示词和回答内容只能看到这些“壳信息”。为了推断“这次调用是用来干什么的”他们从所有请求里抽取了大约 0.25% 的样本把提示和回复送进 Google 的文本分类系统根据层级标签把每次对话归到某个使用类别比如编程、角色扮演、翻译、教育、成人内容等等然后再把细标签归并为少数大类。通过这种方式报告得以在不泄露用户具体内容的前提下还原真实世界的使用结构。在模型维度上作者又做了几层区分一是开源和闭源看模型权重是否公开二是中国模型和其他地区模型根据开发主体所在地域划分三是按参数规模把模型分成小、中、大三个档次。用户地域则按计费地址而非 IP 判断以获得更稳定的统计口径。而基于这套标注体系AI落地产业的图景逐渐显现。一开源 vs 闭源开源已经拿走了三分之一的盘子有了数据基础接下来我们先看最直观、争议也最大的一个问题开源模型究竟用得多不多在总 token 量维度上闭源模型依然是绝对主力大约占到 70% 左右但另一头开源模型在一年之内的份额一路上涨到 2025 年底已经稳定在 30% 左右。也就是说开源不再是“小圈子爱好者玩具”而是实打实承载了全球近三分之一的大模型推理量。这种增长并不是线性慢涨而是和几次关键的开源发布紧密绑定Llama 3.3 70B、DeepSeek V3 / R1、Kimi K2、GPT-OSS 系列等模型的发布都会在图表上带来清晰的“阶梯式上升”更关键的是这些台阶不是“一阵风”在发布之后使用量能长期维持在高位说明它们真的被纳入了稳定的工作流和产品。在开源阵营内部“中国模型”是一个非常亮眼的变量。按年平均来看中国开源模型大概占了全平台 13% 的 token 份额与非中国开源模型几乎打平。有些周甚至能达到全平台 接近 30% 的 token 使用量。这背后主要是 DeepSeek、Qwen 等家族在频繁迭代、持续扩容每次新模型发布都会带来一波新流量并把旧流量迁移过来。这意味着中国模型不再只是本地市场的小生态而已经成为全球开源版图中的重要一极。如果只看开源模型内部份额可以看到明显的“多极化”趋势2024 年底DeepSeek V3 R1 在开源流量里几乎是霸榜状态但随着 Qwen 3 系列、Kimi K2、GPT-OSS 等新选手不断加入到 2025 年底没有任何一个开源模型再能拿到超过 25% 的开源 tokenTop 5–7 个模型的份额差距在缩小大家一起瓜分市场。这也给了模型开发者一个清晰信号开源世界“爆款频出但生命周期并不长”。想长期留在榜首一次性做一个很强的模型远远不够持续高频迭代才是刚需。二模型大小之争中等规模模型逐渐成为“甜点位”开源世界经常会被问一个问题到底要做多大的模型这份报告也给出了一些行为层面的答案。论文按参数量把开源模型分成三类小模型15B、中模型15–70B、大模型≥70B。对比“模型数量”和“实际使用份额”之后可以看出几个趋势。**一是小模型数量很多但使用份额在下降。**各种 LoRA、专用小模型层出不穷但它们往往只在极小的垂类或短期试验里出现生命周期短很难形成持续大规模使用。**二是中等规模模型使用份额快速上升。**这一档被认为找到了比较好的“model–market fit”能力足够强能覆盖大部分复杂任务成本又比超大模型低很多像 Qwen2.5 Coder 32B、Mistral Small 3、GPT-OSS 20B 都是典型代表。**三是大模型并未出现单一王者。**在 ≥70B 这个档位上并没有哪一个模型吃掉绝大部分流量Qwen3 235B、GLM 4.5 Air、GPT-OSS-120B 等都保持了一定份额。换句话说“小而美”很难吃到大众市场“巨大无比”又太贵中间这档综合能力和成本的模型正在成为真正的流量承载者。大模型则更多被用在评估、重要决策和极难任务上。三开源模型拿来干什么一半陪你玩一半帮你写代码知道了“谁在用什么”下一个问题自然是他们用模型来做什么在所有开源模型的任务分布中两个类别格外突出。一是Roleplay角色扮演大约占到了一半以上的 token二是Programming编程大约占 15–20%。这和大众想象中“模型主要用来效率办公、写邮件”的印象相当不同。真实情况是大量用户在用开源模型做角色扮演、剧情创作、人物对话、同人故事甚至游戏系统另一个大头则是代码生成、调试和辅助编程。从产品视角看这不难理解对于“虚构内容”和“个性化体验”开源模型限制更少也更容易定制特定人设对于编程开源模型可以被深度内嵌到本地开发工具和自建基础设施里利于控制成本和隐私。如果单独抽出“中国开源模型”来看结构又有些不同。角色扮演****仍然是最大的类别占比约33%但编程和技术领域的使用量合计已占多数达到39%。这说明在全球开源生态里中国模型更倾向于被用在技术与工程方向写代码、改脚本、看日志、做基础设施相关操作而不仅仅是闲聊或娱乐。进一步如果只看“编程”这一种任务格局又有所不同。闭源模型整体上依然承担了大部分编程流量尤其是 Anthropic 的 Claude 系列一直是代码类任务中的头号选手在开源阵营内部2025 年中期中国开源模型一度在编程流量上占绝对优势比如 QwenCoder系列到 2025 年底欧美开源LLaMA Code、GPT-OSS 等追上甚至在部分时间段反超。而在“角色扮演”这一类中格局则更偏向开源与闭源两极并存早期主要由闭源模型承载随着开源模型能力和自由度的提升后来角色扮演流量开始大量迁向开源呈现出几乎对半分的状况。综合看下来开源模型在“高自由度娱乐/创作”场景已经与闭源平分秋色在高精度编程与严肃推理上仍处于追赶但进展极快。四推理模型与工具调用LLM****正在变成“多步决策引擎”随着任务复杂度的提高单轮“问一句答一句”的模式逐渐显得吃力。因此接下来这几个现象几乎是顺理成章的推理模型普及、工具调用变多、上下文变长。在时间维度上看真正优化过“多步推理”的模型起初份额很小甚至只是实验性的存在。但到 2025 年底这类模型已经承担了超过 50% 的 token 流量。这些模型包括xAI 的 Grok Code Fast 1、Grok 4 FastGoogle 的 Gemini 2.5 Pro / FlashOpenAI 的 gpt-oss-120b 等。这表明开发者在默认选择模型时越来越偏向“会多步思考”的版本哪怕它们的延迟稍高、成本略贵也愿意为稳定的复杂推理能力买单。工具调用tool-calling是另一条清晰的上升曲线。论文通过“finish reason tool_call”的比例来估算工具调用的使用程度结果显示工具调用的占比在一年之内稳步提升只有在某些大客户短期爆量时出现尖峰。早期只有极少数模型如 gpt-4o-mini、部分 Claude 3.5/3.7承担了几乎全部工具调用流量随着时间推进越来越多模型实现了工具调用能力新版本的 Claude、Gemini、xAI 模型也逐渐接力。**这也反过来说明对企业级、高价值场景来说“没有稳定的工具调用”已经成了很多模型的硬伤。**没有 tool calling模型就很难被纳入严肃的自动化工作流。如果再看输入输出长度就能更直观地感受到任务在变复杂。平均提示长度在一年内增长了约 4 倍从 1,500 token 左右涨到 6,000输出长度也从 150 涨到约 400但增幅相对小说明更多的 token 被用来提供上下文而不是多写字。更极端的是在编程类任务中序列长度往往是整体平均值的 3–4 倍。这很容易理解看代码、分析日志、比对配置本身就是对“长文本理解”和“局部推理”的考验。结合上述三个趋势推理模型、工具调用、长上下文我们就能看出一个清晰的图景。典型的大模型请求正在从“回答一个问题”转变为“驱动一个代理”它读一大段上下文调用工具干具体事在内部做多轮思考最后给出一个结构化的决策或结果。五任务类别全景编程和娱乐是两个超级引擎当我们把所有模型而不仅仅是开源一起看就会发现一些更宏观的趋势。在所有类别中编程Programming的增长最为夸张2025 年初编程相关请求大约只占所有 token 的 1 成出头到 2025 年末编程类任务已经吃掉了超过一半的 token。这背后是 IDE 集成、代码助手、自动化研发流水线的全面铺开IDE 原生集成 LLM 成为常态自动生成单元测试、重构代码、跨项目理解代码库变成频繁操作持续交付中的一些环节开始由模型辅助甚至主导。在不同提供商中分工也逐渐清晰。Anthropic 的 Claude 系列长期拿着 60% 以上的编程流量是工程师群体的首选Google、OpenAI、MiniMax 等各自占据部分份额但整体来看“写代码”作为 LLM 最重要的生产力场景之一已经毫无疑问。再看 Roleplay 类别我们会发现一个有趣的结构其中接近 60% 的 token 来自 “Games / Roleplaying Games”另外约 15% 来自写作者资源Writers Resources又有 15% 来自成人内容Adult。换句话说**很多用户并不是在随意闲聊而是在进行“严肃的幻想活动”**比如写小说、写剧本、做世界观设定扮演游戏角色、跑团、半即时叙事以及探索成人幻想。这部分需求在传统软件世界里几乎没有对标产品如今被统统吸进了 LLM 里。它的商业化路径也许和“生产力工具”完全不同更接近内容平台、游戏和虚拟陪伴。此外还有一大批“既高价值又高风险”的长尾领域那就是健康Health子类别高度分散从疾病咨询到心理支持无所不包金融、法律、学术研究这类使用量不低但尚未形成像编程、角色扮演那样清晰的主流模式。这些领域有一个共同特点对正确性要求极高、对错误容忍度极低。这也解释了为什么它们在成本上会偏高但使用模式仍然比较谨慎、碎片化大家都在试水但还不敢“全身跳下去”。六不同模型提供商的“画像”谁在服务谁把任务类别再按模型提供商拆开就能看到每家厂商在现实世界中的“定位”。整体来看大致有几种典型画像。一是AnthropicClaude这类使用结构高度偏向编程和技术任务Roleplay、闲聊类内容占比极小整体气质非常“工程师 / 企业级”。**二是GoogleGemini 系列这类任务分布更均衡**翻译、科学、法律、技术、知识问答都有编程占比反而在缓慢下降更像是“通用信息引擎”和“知识问答中枢”。三是xAIGrok这类早期几乎所有流量都集中在编程直到开放免费后才逐渐在 roleplay、学术问答等方向扩展展现出从“硬核工程工具”向“通用助手”扩张的轨迹。四是****OpenAI一开始科学类问题占了很大比例尤其是和 Machine Learning AI 相关随着新模型推出编程 技术任务比例持续提高年末已经超过一半Roleplay 和日常聊天类请求占比显著下降整体使用呈现“专业化”趋势。还有就是以DeepSeek、Qwen为代表的中国厂商。DeepSeek更加偏向 roleplay 和轻量聊天编程与科学比例相对较低但有缓慢抬头Qwen恰好相反40–60% 的 token 用在编程上roleplay 和 science 的占比随时间波动。从这些画像可以看出多模型生态之所以存在不只是因为“大家都想分一杯羹”而是因为不同模型确实在现实中服务了不同的用户群体和任务结构。这也是“多模型编排”未来越来越重要的原因即没有一个模型能在所有维度都最好。七全球视角谁在用用的是什么语言模型用得多不多只是一个维度另一个关键信息是这些模型被哪些地区、哪些语言的人在使用按消费支出来看北美依然是最大的单一区域但多数时间已低于全球总支出的 50%欧洲稳居第二长期维持在中高两位数百分比亚洲是增长最快的地区从最初约 13% 的份额逐步提升到接近三分之一已经与欧洲、北美形成三足鼎立的格局。其中很大一部分增长正是随着亚洲本地模型尤其是中国模型发布而被激发出来的——当本地语言、本地上下文、本地价格更有优势时区域市场的活跃度自然会被抬高。虽然地区分布在多极化但在语言层面模型使用仍然高度集中英语占到了约 83% 的提示简体中文约 5%俄语、西班牙语和其他语言合计构成剩余的一小部分。这一结构一方面反映了当前模型训练数据和能力的现实那就是英语仍然是效果最好、资源最丰富的语言另一方面也说明了未来的机会空间多语言、本地化模型还有很大的成长余地。八留存与“玻璃鞋效应”好模型不是“涨一波就完事”有了使用量还不够理解一个模型的真实生命力关键在于用户会不会留下来论文通过 cohort 分析把用户按“首次使用某模型的月份”分组观察每一组在此后各个月份里还有多少用户还在继续使用。这时会发现一个特别有意思的现象那就是大部分 cohort 的留存曲线在前几个月都掉得很快但通常会有一两条“早期 cohort”的曲线明显高于其他批次而且能 长期维持在 30–40% 的高留存。比如Gemini 2.5 Pro 的 2025 年 6 月 cohort、Claude 4 Sonnet 的 2025 年 5 月 cohort都展现出这种“高而稳定”的留存特征。作者用“Cinderella Glass Slipper灰姑娘的玻璃鞋”来形容这种现象。简而言之就是市场上存在着一批高价值、长期的任务一直找不到“刚刚好”的模型某一天一个新模型出现能力和价格恰好匹配这些任务需求那一批用户就“试鞋成功”一旦这类任务在某模型上跑通上下游工具、流程、组织习惯都会围绕它搭建迁移成本迅速变高即便后来有性能略强的竞品出现这批用户也不会轻易挪窝。因此一个模型是否真正抓住了高价值工作负载不看一时的使用峰值而要看它是否拥有这样的“玻璃鞋 cohort”。在 DeepSeek 的留存曲线里还出现了少见的“boomerang回旋镖效应”即某些 cohort 在一开始几个月快速流失但过了一段时间后留存曲线又出现回升说明原本流失的用户又回来用这款模型。这很可能意味着一部分用户被其他新模型吸引走评估试用一圈之后发现某些指标比如成本、速度或特定任务上的表现DeepSeek 仍然更适合自己的工作流于是又迁回。这种“出走–回归”的行为恰恰佐证了行为数据不只是一次性偏好而是持久比较之后的选择结果。九成本与使用不是“谁便宜就用谁”最后一个关键问题是价格到底有多重要大部分人很容易直觉地认为 AI 已经卷成了价格战但报告的数据给出了更细致的答案。把不同任务类别画在“每百万 token 成本横轴log”和“总使用量纵轴log”上可以大致分成四类。右上是高成本、高使用例如 Technology、Science 等技术和科研类任务左上是低成本、高使用例如编程和角色扮演这两个流量怪兽右下是高成本、低使用例如金融、健康、学术、营销等专业场景左下是低成本、低使用例如翻译、法律咨询、冷知识查询等工具化场景。特别夸张的是 Technology 类别它在成本上是明显的离群点但使用量依然很高意味着当任务本身价值特别高比如系统架构设计、复杂技术咨询时用户对价格极不敏感反而更在乎模型的可靠性和能力上限。如果换个角度把每个模型作为一个点画在“成本 vs 使用”的图上会看到模型价格下降 10%使用量平均只上升不到 1%总体相关性非常弱。但在聚类上却很清晰即闭源模型集中在“高价、高使用”区域开源模型则更多分布在“低价、中高使用”区域。这说明闭源模型主要在抓高价值任务用户愿意为其更高的性能和可靠性付钱开源模型则更多承载了高体量、成本敏感的任务比如大规模角色扮演和非关键生产环境中的编程。同时也能看到某些很贵的模型使用量一般却深度服务极少数关键任务它们的价值不能简单用“token 数”来衡量大量“便宜但一般”的模型没有形成工作负载–模型的强匹配即使价格压得很低也不会自然跑出使用量。一句话总结就是价格重要但远没有“是否真正解决了某类高价值任务”重要。十整体启示多模型、代理化和“玻璃鞋时刻”把所有这些数据和现象放在一起可以提炼出几个对未来几年都很重要的结论。**首先未来是一个稳定的多模型世界。**不同模型在不同任务上形成各自的“使用画像”闭源抓高价值开源吃高体量各有生存空间对应用开发者来说押宝一个“终极大一统模型”风险太高更现实的选择是做模型无关做多模型编排。**其次真实世界的使用远不止“生产力工具”。**在开源世界超过一半的流量来自角色扮演、叙事创作和娱乐这些场景需要的是持续性、趣味性、一致的人设而不仅是事实正确这意味着我们需要全新的评估维度和产品形态而不能只用“考试分数”和“基准测试”衡量模型。**另外编程与代理式推理是关键战场。**编程类任务成为增长最快的品类序列最长、工具调用最多推理优化模型已经占据过半流量代理式使用成为主流对模型和基础设施来说长上下文、工具调用鲁棒性和整体工作流延迟的重要性已经超过“单次回答的华丽程度”。**最后护城河不在价格而在“玻璃鞋时刻”。**真正能留下来的是那些第一次“刚刚好”地解决了一类工作负载的模型一旦形成了关键任务上的深度绑定后来的玩家哪怕性能略强、价格更低也不一定能撬走用户对模型提供方来说重点不在于持续压价而在于找到自己最擅长的任务带把这部分用户服务好保证可靠性和持续迭代。结语通过对超过 100 万亿个 token 的真实调用数据进行拆解这份研究把我们常常“凭感觉”讨论的许多问题——开源 / 闭源之争、推理模型的价值、多模型生态、价格战与留存、编程和娱乐的相对重要性——都拉回了实证层面。如果只用一句话来概括这份报告的内核大概会是大模型不再只是“会说话的搜索引擎”而正在变成一个多模型协同的推理与决策层。在这个层上谁能先踩到自己的“玻璃鞋时刻”谁就有机会在未来几年的 AI 生态中拥有属于自己的一块稳固地盘。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE 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