近期，DeepSeek 和智谱 AI 等中国公司推出的多款人工智能模型，在性能上已能与 Anthropic 和 OpenAI 等公司的领先大模型相媲美，这引起了业界的广泛关注。随着美国多家 AI 实验室上调其旗舰模型的 token 计费价格，企业在使用 AI 技术时面临的成本压力显著增加。中国模型的性能提升恰好满足了市场对降低成本的需求。

根据 OpenRouter 平台的数据，该平台汇集了多家大模型供开发者调用。数据显示，自 2 月 8 日起，美国企业在中国 AI 模型上的 token 调用占比每周均超过 30%，峰值甚至达到 46%。此前 12 个月，这一比例的平均值仅为 11%，而在 2025 年上半年，更是低至 4.5%。

在此背景下，中国开源模型和开放权重模型迎来了发展机遇。这尤其体现在美国政府加强了对其强大 AI 模型的监管，并开始研究如何限制海外替代模型的快速普及。

今年 6 月，OpenAI 表示将根据美国政府的要求，暂缓发布部分新模型。同月，在特朗普政府与 Anthropic 公司经历一番紧张的沟通后，美国解除了对 Anthropic 的 Mythos 和 Fable 两款模型的出口管制。

布鲁金斯学会约翰 ·L· 桑顿中国中心研究员凯尔 · 陈在接受采访时指出：“当前 AI 使用成本飙升，中国 AI 模型对美国企业的吸引力急剧增加。过去美国企业在选择大模型时更看重落地能力，不计成本，但现在各大公司都在努力控制 AI 开支。”

随着企业纷纷部署 AI 模型以研发新产品和提高运营效率，技术工程师们也在积极测试性价比更高的开源和开放权重模型。目前，性能顶尖的同类产品大多来自中国企业。

与 OpenAI、Anthropic 和谷歌推出的闭源旗舰模型不同，开源和开放权重模型允许开发者查看和调用模型不同层级的参数，甚至在某些情况下支持二次修改。这些模型的底层代码和运行逻辑对外部开放，而闭源模型的这些信息则属于厂商的专有技术。

今年 6 月，AI 初创公司 Lindy 将其全部业务流量从 Anthropic 的 Claude 系列模型迁移到了 DeepSeek。DeepSeek 在 2025 年初凭借其新产品获得了广泛关注，并于今年 4 月推出了新的大模型。

Lindy 公司首席执行官弗洛 · 克里韦洛表示：“迁移完成后，我们的成本曲线出现了断崖式下跌。仅仅几个月的时间，这次模型选择的调整就为公司节省了数百万美元的开支。”

面向开发者提供网页和应用部署平台的 Vercel 的数据显示，在 5 月至 6 月期间，DeepSeek 在该平台的 token 调用量持续增长。

Vercel 智能体基础设施负责人哈普里特 · 阿罗拉透露，智谱 AI 于 6 月发布的 GLM 5.2，是 2026 年 Vercel 平台上追踪的所有模型中普及速度最快的一款。“上线首个完整周，其单日 token 调用量激增约 27 倍，使用该模型的客户数量增长了近 80 倍。”

阿罗拉补充道：“价格是关键驱动因素。当业务场景不需要调用顶级模型时，企业团队会自然而然地转向性价比更高的低价模型。近期中国推出的一系列大模型，在成本竞争中占据了优势。”

OpenRouter 数据分析师贾斯汀 · 萨默维尔介绍，“中国开源模型的使用成本，相比 Anthropic 和 OpenAI 的头部产品，可以降低 60% 至 90%。”

面向合规行业的 AI 智能体平台 LaunchLemonade 的创始人兼首席执行官西恩 · 索隆表示，尽管 Claude 和 ChatGPT 仍然是平台使用量最高的模型，但 GLM 5.2 已经跻身平台前五名常用模型之列。

西恩表示：“智谱 GLM 和阿里千问等中国模型正成为企业的备选方案，它们在特定业务场景下兼顾了性能和成本优势。那些 AI 布局成熟的企业，只要在技术和商业层面适配，越来越愿意选择中国大模型。”

中国 AI 模型的整体性能也在不断提升。布鲁金斯学会的凯尔 · 陈表示，中国模型的成本往往仅为美国竞品的一小部分，但性能却已接近美国顶尖前沿大模型。他估计，目前中国模型与美国头部产品之间存在 6 至 9 个月的技术差距。

萨默维尔评价道：“新一代的中国开源模型表现出色，除了极少数超复杂的语言模型任务外，绝大多数场景都可以胜任。”

在一项备受业内关注的智能体能力评测中，GLM 5.2 的得分与 Anthropic 的 Opus 4.8 仅相差一个百分点，但调用成本却仅为后者的五分之一。多名研究人员指出，在某些网络安全评测基准中，GLM 5.2 的性能已可与美国头部实验室的产品媲美。

Lindy 首席执行官克里韦洛在社交平台 X 上发文表示，切换到 DeepSeek V4 模型后，公司多项核心业务场景的 AI 效果均有所提升。

Hugging Face 机器学习负责人亚辛 · 杰尼特在接受采访时称：“越来越多的企业倾向于选择成本更低、可自主掌控和微调的 AI 底层解决方案。从目前开源和开放权重模型的市场现状来看，这类需求大多会导向中国模型。企业目前面临一个两难选择：要么选择性能顶尖但定价波动大、调用门槛不稳定的美国闭源商用模型；要么选择中国模型，这是企业控制成本、自主掌控 AI 底层架构的唯一可行替代方案，其中也潜藏着真实的行业风险。”