你上一次让AI帮你写代码、改文案，背后跑的模型，八成是开源的。
8月25日，做网页开发工具的弗塞尔（Vercel）公布了一组自家AI网关的数据：当天，开源权重模型的词元调用量占到54%，闭源模型只剩46%。这是开源第一次在调用量上反超闭源。两个月前的6月24日，这个占比还是28%对72%。不到60天，开源把份额翻了一倍。
瑞士嘉盛银行的股票业务主管在8月24日的一场媒体吹风会上说得更直白：如今开源模型的使用范围已经超过闭源模型，这是AI普及的重要推动力量。他看的不是一天的数据，而是开发者用脚投票的转向。
登顶的，是DeepSeek
当天调用量最高的模型，是深度求索的DeepSeek-V4-Flash。弗塞尔调用量前五里，中国开源模型占了四席——DeepSeek-V4-Flash、阶跃星辰的Step 3.7 Flash、智谱的GLM-5.2，以及DeepSeek另一个版本V4-Flash-0731；唯一挤进前五的闭源模型，是OpenAI的GPT-5.6 Luna。
得把话说准：54%对46%是总量的比例，不是开源包揽了前五。闭源模型在高端位置还稳稳占着一个坑。但总量被反超，本身就是信号——开发者正在把最重的活儿，从闭源API挪到开源权重上。
赢在哪：成本塌了50倍
根子上是成本。Mozilla今年7月发布的《State of Open Source AI》报告里有个刺眼数字：36个月里，GPT-4级别的推理价格从每百万token 20美元，跌到0.40美元，降了50倍，比互联网时代的带宽降价还猛。DeepSeek-V4-Flash正式版跑完一个任务的平均成本约0.03美元，是Anthropic旗舰Claude Fable 5的百分之一。
当同样的能力便宜50倍，为一个闭源API付溢价就越来越难辩护。开发者用脚投票：把海量token烧在代码、智能体循环这些高吞吐任务上，谁便宜用谁。价格差，把闭源最肥的护城河冲开了一道裂缝。
中国模型，清一色开源
换一个视角看，这场反超的主角是清一色的中国模型。在OpenRouter的周度数据里，全球调用量前四连续多周被中国模型包揽——DeepSeek-V4-Flash-0731、腾讯Hy3、DeepSeek-V4-Flash-0423、小米MiMo-V2.5，中国模型周调用量一度冲到34.25万亿token，是美国模型的3.7倍，且连续十五周领跑。
这是算力被卡脖子之下，中国团队摸索出的务实路线：拼不过闭源巨头的单体堆料，就用开放权重换规模、换开发者、换应用繁荣。你守着黑盒收租，我敞开大门建城。当海外中小开发者把你的模型焊进自己的应用骨架，你就从供应商变成了底层基础设施。
这条路线正在被海外验证。阿里巴巴主席蔡崇信此前提到，2025年中国开源模型的全球下载量已领先世界，各地开发者能免费获取、微调、部署。更戏剧性的一幕是：估值近300亿美元的AI编程工具Cursor，新版模型被开发者证实基于国产Kimi构建——海外产品用着中国模型，自己未必说得清底座是谁。
但“开源赢了”，还差三块板
第一，开源领先的是token量，不是请求数。按请求次数算，闭源美国厂商仍然领先。烧token多的，是编码、智能体这类高吞吐廉价任务；真正低频高难度的活儿，还是闭源顶着。
第二，高价值场景的钱仍在闭源手里。摩根大通的报告里，闭源模型只占token总量的29%，却拿走了80%的支出。开源在往上爬，但最肥的那块肉还没吃到。
第三，开源的软肋在生产化。Mozilla的数据说，用开源模型的团队只有51%真正落地到生产，闭源是63%。差的那12个点，不是模型能力，是工具链和运维成熟度——模型下下来，怎么跑稳、怎么监控、怎么防漂移，这道坎还没过。
还有一道叫“锯齿前沿”的坎。开源和闭源的差距，平均看从2024年初的8%缩到2026年的3.3%，但平均数是会骗人的：编码、指令遵循、通用知识已经接近持平，推理、长上下文检索、智能体规划仍然明显落后。开源赢在“够用”，还没赢在“最强”。开源和闭源真正的分界线，已经不在模型本身，而在“把模型变成能跑的系统”那层编排框架。
英伟达黄仁勋说过一句大实话：开源和闭源是“and”，不是“or”。成本坍塌不可逆，闭源要守的，是剩下那点高难推理的护城河；开源要补的课，是把模型真正变成产品的工程能力。中国开源模型这波登顶，赢在格局，也赢在性价比——但牌桌上的局，才刚翻到下一轮。
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