उत्तरप्रकाशित2 माह पहलेLast edited 2 माह पहले23 स्रोत

OpenRouter के इस्तेमाल में चीनी AI मॉडल की बादशाहत बरकरार

OpenRouter पर चीनी AI मॉडल लगातार 15वें हफ्ते अमेरिकी मॉडलों से आगे रहे—34.25 ट्रिलियन बनाम 9.17 ट्रिलियन टोकन। शीर्ष चारों स्थान चीनी मॉडलों ने हासिल किए। DeepSeek V4 Flash 0731 8.83 ट्रिलियन टोकन और 570% साप्ताहिक बढ़त के साथ पहले स्थान पर रहा। आंकड़े बताते हैं कि डेवलपर मॉडल चुनते समय कीमत के साथ साथ पोस्ट ट्रेनि...

प्रकाशितकर्ताGPT-5.6 Luna से संपादितGPT Image 1.5 से चित्र बनाए गए

Studio Global AI के साथ खोजें और तथ्यों की जांच करें और ट्रेंडिंग पेज देखें

शोध उत्तर

मुख्य निष्कर्ष

OpenRouter पर चीनी AI मॉडल लगातार 15वें हफ्ते अमेरिकी मॉडलों से आगे रहे—34.25 ट्रिलियन बनाम 9.17 ट्रिलियन टोकन।
शीर्ष चारों स्थान चीनी मॉडलों ने हासिल किए। DeepSeek V4 Flash 0731 8.83 ट्रिलियन टोकन और 570% साप्ताहिक बढ़त के साथ पहले स्थान पर रहा।
आंकड़े बताते हैं कि डेवलपर मॉडल चुनते समय कीमत के साथ साथ पोस्ट ट्रेनिंग, क्षमता, गति और व्यावहारिक प्रदर्शन को भी महत्व दे रहे हैं—हालांकि OpenRouter का डेटा पूरी दुनिया के AI इस्तेमाल का संपूर्ण माप नहीं है।

Abstract editorial illustration of Chinese and U.S. AI models competing across a global token-usage network — What did OpenRouter’s August 3–9, 2026 data reveal about the global token-usage dominance of Chinese LLMs—including their 15th consecutive wAn editorial visualization of the competition reflected in OpenRouter’s August 3–9, 2026 token-usage rankings.
AI संकेत
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did OpenRouter’s August 3–9, 2026 data reveal about the global token-usage dominance of Chinese LLMs—including their 15th consecutive w. Article summary: The reported OpenRouter figures indicate that Chinese-developed models had become the dominant choice on that platform’s routed API traffic—not merely the cheapest option. But this is a measure of OpenRouter usage, not a. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
openai.com

OpenRouter के 3–9 अगस्त के आंकड़े क्या बताते हैं?

OpenRouter के 3–9 अगस्त 2026 के उपयोग-स्नैपशॉट में चीनी कंपनियों द्वारा विकसित बड़े भाषा मॉडल अमेरिकी मॉडलों से लगातार 15वें हफ्ते आगे रहे। इस मॉडल-रूटिंग प्लेटफॉर्म पर ट्रैक किए गए मॉडलों ने कुल 69 ट्रिलियन टोकन प्रोसेस किए, जो पिछले हफ्ते की तुलना में 21.48% अधिक था। इनमें चीनी मॉडलों की हिस्सेदारी 34.25 ट्रिलियन टोकन रही, जबकि अमेरिकी मॉडलों ने 9.17 ट्रिलियन टोकन दर्ज किए। 3 13

यह डेवलपरों की पसंद का एक अहम संकेत है, लेकिन इसे पूरी दुनिया में AI इस्तेमाल की अंतिम तस्वीर नहीं माना जा सकता। OpenRouter पर सीधे ChatGPT, कंपनियों के अपने API और अन्य रूटिंग प्लेटफॉर्म से भेजा गया ट्रैफिक शामिल नहीं होता। 30

प्रमुख आंकड़े

कुल ट्रैक किया गया टोकन वॉल्यूम: 69 ट्रिलियन, सप्ताह-दर-सप्ताह 21.48% वृद्धि 3 13
चीनी मॉडल: 34.25 ट्रिलियन टोकन, 21.76% वृद्धि 3 13
अमेरिकी मॉडल: 9.17 ट्रिलियन टोकन, 109.36% वृद्धि 3 13
बढ़त का सिलसिला: चीनी मॉडल लगातार 15वें हफ्ते अमेरिकी मॉडलों से आगे 9 13

चीनी मॉडलों का आंकड़ा ट्रैक किए गए कुल वॉल्यूम का लगभग आधा रहा। अमेरिकी मॉडल तेज गति से बढ़े, लेकिन उनका आधार काफी छोटा था। इसलिए यह तुलना OpenRouter पर इस्तेमाल किए जा रहे मॉडलों के मिश्रण को दिखाती है, न कि चीन और अमेरिका के पूरे AI बाजार की हिस्सेदारी को।

शीर्ष चारों स्थान चीनी मॉडलों के नाम

व्यक्तिगत मॉडल रैंकिंग में चीनी मॉडलों का दबदबा और स्पष्ट दिखा। रिपोर्ट किए गए आंकड़ों के अनुसार शीर्ष चार मॉडल ये रहे:

DeepSeek-V4-Flash-0731: 8.83 ट्रिलियन टोकन, सप्ताह-दर-सप्ताह 570% वृद्धि
Tencent Hy3: 8.05 ट्रिलियन टोकन, 67% वृद्धि
DeepSeek-V4-Flash-0423: 5.88 ट्रिलियन टोकन, 19% गिरावट
Xiaomi MiMo-V2.5: 5.39 ट्रिलियन टोकन, 14% गिरावट 9 10 13

यह बढ़त किसी एक मॉडल की अचानक लोकप्रियता भर नहीं थी। DeepSeek का आधिकारिक 0731 रिलीज पहले स्थान पर रहा, लेकिन Tencent और Xiaomi के मॉडल भी शीर्ष पर बने रहे। DeepSeek का पिछला प्रीव्यू संस्करण भी शीर्ष चार में शामिल था। इससे संकेत मिलता है कि OpenRouter पर चीनी मॉडलों की मांग कई उत्पादों में फैली हुई थी।

कुछ बाद की रिपोर्टों में समान अवधि के लिए अलग-अलग टोकन आंकड़े दिए गए हैं। ऊपर दिए गए आंकड़े 3–9 अगस्त की रिपोर्टों में दोहराए गए संख्यात्मक अनुमान हैं; इन्हें स्वतंत्र रूप से ऑडिट किए गए वैश्विक माप के बजाय प्लेटफॉर्म-आधारित रिपोर्टेड डेटा समझना चाहिए। 4 5

DeepSeek-V4-Flash-0731 की छलांग क्यों अहम है?

DeepSeek ने V4-Flash-0731 को 31 जुलाई को सार्वजनिक API बीटा में जारी किया था। उपलब्ध रिपोर्टों के अनुसार यह किसी पूरी तरह नए या बड़े मॉडल के बजाय पुराने V4-Flash आर्किटेक्चर का दोबारा पोस्ट-ट्रेन किया गया संस्करण था। इसमें 284 अरब पैरामीटर वाला Mixture-of-Experts डिजाइन बरकरार रहा, जबकि हर टोकन पर 13 अरब पैरामीटर सक्रिय होते हैं। 39 40

मुख्य बदलाव पोस्ट-ट्रेनिंग चरण में किया गया—यानी वह प्रक्रिया जो यह तय करती है कि मॉडल अपनी मूल क्षमताओं का इस्तेमाल किस तरह करे। रिलीज से जुड़ी रिपोर्टों में एजेंट-आधारित कार्यों, कोडिंग और गणित-केंद्रित मूल्यांकन में सुधार का उल्लेख किया गया, जबकि मॉडल की वास्तुकला और पैरामीटर संख्या में बदलाव नहीं हुआ। 34 36 39

डेवलपरों के लिए इसका महत्व सीधा है: केवल बड़ा मॉडल बनाना ही जरूरी नहीं, सही पोस्ट-ट्रेनिंग और आसान API उपलब्धता भी अपनाने की रफ्तार बदल सकती है। DeepSeek-V4-Flash-0731 की 570% वृद्धि का कारण केवल बेंचमार्क सुधार था, यह डेटा साबित नहीं करता। फिर भी 31 जुलाई के रिलीज और उसके बाद उपयोग में आई तेज उछाल के बीच का समय इसे महत्वपूर्ण संदर्भ बनाता है। 3 13 40

DeepSeek के प्रति कार्य की औसत कीमत ठीक 0.03 डॉलर होने, किसी नामित Anthropic मॉडल की तुलना में लागत एक-सौवें होने या इसे दुनिया का सबसे सस्ता प्रमुख मॉडल कहे जाने जैसे दावों की उपलब्ध साक्ष्यों से पुष्टि नहीं होती। API कीमतें प्रदाता और रूटिंग व्यवस्था के अनुसार बदलती हैं; DeepSeek के अपने API और OpenRouter पर अलग-अलग दरें दिखाई देती हैं। 20 40 46

OpenAI के GPT-5.6 Luna की बढ़त: कीमत का असर

रैंकिंग में अमेरिकी मॉडल पूरी तरह गायब नहीं थे। OpenAI का GPT-5.6 Luna 4.43 ट्रिलियन टोकन के साथ पांचवें स्थान पर रहा और सप्ताह के दौरान उसका उपयोग 128% बढ़ा। 30

OpenAI ने 30 जुलाई को Luna की API कीमत में आधिकारिक तौर पर 80% कटौती की थी। इसके बाद सूचीबद्ध कीमत 10 लाख इनपुट टोकन के लिए 0.20 डॉलर और 10 लाख आउटपुट टोकन के लिए 1.20 डॉलर हो गई। 20 कीमत घटने और उपयोग बढ़ने का समय एक-दूसरे से मेल खाता है, इसलिए कम कीमत को इस उछाल का संभावित कारण माना जा सकता है। हालांकि उपलब्ध आंकड़े किसी एकमात्र कारण की पुष्टि नहीं करते।

यह चीन बनाम अमेरिका की सरल कहानी के लिए एक जरूरी संतुलन है। डेवलपर किसी भी बड़े प्रदाता की कीमत में कमी पर तेजी से प्रतिक्रिया दे सकते हैं। चीनी मॉडलों की बढ़त को केवल सस्ते विकल्प की मौजूदगी से नहीं समझाया जा सकता, लेकिन कीमत अभी भी मॉडल चुनने का बड़ा प्रतिस्पर्धी हथियार है।

असली प्रतिस्पर्धा किन बातों पर है?

सबसे मजबूत निष्कर्ष यह नहीं है कि चीनी AI ने वैश्विक स्तर पर जीत हासिल कर ली है। अधिक सटीक बात यह है कि OpenRouter जैसे डेवलपर-केंद्रित मार्केटप्लेस पर चीनी मॉडल बड़े पैमाने पर इस्तेमाल किए जा रहे हैं और कई अलग-अलग उत्पाद शीर्ष स्थानों पर पहुंच रहे हैं।

इस पैटर्न के पीछे कई कारक हो सकते हैं:

लागत: कम API कीमतें बड़े वॉल्यूम वाले कामों को आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाती हैं।
थ्रूपुट और क्षमता: वास्तविक तैनाती में सिर्फ बेंचमार्क नहीं, बल्कि लगातार और भरोसेमंद तरीके से अनुरोध संभालना भी मायने रखता है।
कामकाजी प्रदर्शन: कोडिंग, टूल-यूज़, एजेंट वर्कफ्लो और गणित जैसे काम मॉडल की उपयोगिता तय कर सकते हैं।
उपलब्धता और लचीलापन: एक साझा रूटिंग लेयर से डेवलपर अलग-अलग मॉडलों को आसानी से आजमा और बदल सकते हैं।
वास्तविक अपनाया जाना: टोकन वॉल्यूम दिखाता है कि उस सप्ताह डेवलपरों ने किन मॉडलों को वास्तव में रूट किया, भले ही यह न बताए कि उन्होंने उन्हें क्यों चुना।

शीर्ष चार में एक ही देश के मॉडल होना वास्तविक तैनाती-पसंद का बेंचमार्क तालिका से अधिक मजबूत संकेत है। फिर भी टोकन संख्या से हर अनुरोध की गुणवत्ता, उपयोगकर्ताओं की पहचान, मुनाफे या प्रयोगात्मक और स्थायी प्रोडक्शन उपयोग का अनुपात पता नहीं चलता।

इस डेटा से क्या साबित नहीं होता?

OpenRouter की रैंकिंग को पूरी दुनिया की AI लीडरबोर्ड नहीं माना जाना चाहिए। ChatGPT का सीधा उपयोग, प्रदाताओं के अपने API, एंटरप्राइज कॉन्ट्रैक्ट और अन्य रूटिंग प्लेटफॉर्म इस तस्वीर से बाहर हैं। 30

उपलब्ध स्रोत MiniMax M3 और Stepfun Step 3.7 Flash के शीर्ष 10 से बाहर होने, Gemini 3.6 Flash के ठीक 2.33 ट्रिलियन टोकन और 446% वृद्धि, या DeepSeek की सटीक बेंचमार्क-टास्क लागत जैसे दावों की स्वतंत्र पुष्टि भी नहीं करते। इन विवरणों को पुख्ता तथ्य मानने से पहले OpenRouter के प्राथमिक डेटा या संबंधित मॉडल प्रदाताओं के आधिकारिक दस्तावेजों से सत्यापित करना जरूरी होगा।

निष्कर्ष

3–9 अगस्त के OpenRouter आंकड़ों में चीनी मॉडल लगातार 15वें हफ्ते आगे रहे। उन्होंने 34.25 ट्रिलियन टोकन दर्ज किए, जबकि अमेरिकी मॉडल 9.17 ट्रिलियन टोकन पर रहे। शीर्ष चारों स्थान भी चीनी मॉडलों के नाम रहे। 3 13

सबसे संतुलित निष्कर्ष यह है कि OpenRouter के डेवलपर चैनल में चीनी मॉडल असाधारण रूप से प्रतिस्पर्धी बन चुके हैं। उनकी ताकत केवल कम कीमत में नहीं, बल्कि कीमत, सर्विंग क्षमता, हालिया पोस्ट-ट्रेनिंग सुधार और व्यावहारिक प्रदर्शन के एक साथ बेहतर होने में दिखाई देती है। लेकिन अंतिम सावधानी महत्वपूर्ण है: OpenRouter उपयोग का एक उपयोगी संकेतक है, वैश्विक LLM खपत का निर्णायक माप नहीं।

Studio Global AI

अपना शोध जारी रखें

इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।

Studio Global AI के साथ खोजें और तथ्यों की जांच करें

लोग पूछते भी हैं