I modelli AI cinesi dominano OpenRouter da 15 settimane consecutive

I modelli di intelligenza artificiale sviluppati in Cina hanno esteso a 15 settimane consecutive il loro vantaggio sui modelli statunitensi nell’utilizzo registrato da OpenRouter, una piattaforma che consente agli sviluppatori di instradare le richieste verso diversi modelli linguistici tramite un’unica API.

Secondo la fotografia relativa alla settimana 3–9 agosto 2026, i modelli cinesi hanno totalizzato 34.250 miliardi di token, rispetto ai 9.170 miliardi dei modelli statunitensi. Il volume complessivo dei modelli monitorati ha raggiunto 69.000 miliardi di token, in aumento del 21,48% rispetto alla settimana precedente. 313

Il dato è un segnale rilevante sulle preferenze degli sviluppatori che utilizzano un marketplace multi-modello. Non dimostra però che i modelli cinesi rappresentino la maggior parte dell’utilizzo globale dei modelli linguistici: il conteggio di OpenRouter non include il traffico inviato direttamente ai prodotti e alle API proprietarie dei singoli fornitori. 30

I numeri della settimana su OpenRouter

La distanza tra i due gruppi di modelli è ampia:

• Volume totale monitorato: 69.000 miliardi di token, in crescita del 21,48% su base settimanale. 313
• Modelli sviluppati in Cina: 34.250 miliardi di token, con un aumento del 21,76%. 313
• Modelli sviluppati negli Stati Uniti: 9.170 miliardi di token, nonostante una crescita settimanale del 109,36%. 313
• Durata del vantaggio cinese: 15 settimane consecutive davanti ai modelli statunitensi. 913

In altre parole, i modelli cinesi hanno rappresentato circa la metà del volume complessivo rilevato. I modelli statunitensi sono rimasti molto più indietro, pur crescendo più rapidamente perché partivano da una base inferiore.

La lettura corretta è quindi quella di un indicatore del mix di modelli utilizzati su OpenRouter, non di una classifica diretta delle quote di mercato nazionali nel settore dell’AI.

I primi quattro posti sono tutti cinesi

La concentrazione emerge ancora più chiaramente osservando la classifica dei singoli modelli. I dati riportati per quella settimana collocano ai vertici quattro modelli sviluppati da aziende cinesi:

1. DeepSeek-V4-Flash-0731: 8.830 miliardi di token, in aumento del 570% rispetto alla settimana precedente
2. Tencent Hy3: 8.050 miliardi di token, in aumento del 67%
3. DeepSeek-V4-Flash-0423: 5.880 miliardi di token, in calo del 19%
4. Xiaomi MiMo-V2.5: 5.390 miliardi di token, in calo del 14% 91013

Il risultato non dipende quindi da un solo modello. La versione ufficiale 0731 di DeepSeek ha conquistato il primo posto, ma Tencent e Xiaomi hanno mantenuto posizioni di peso e la precedente versione preview di DeepSeek è rimasta tra le prime quattro.

Questa ampiezza rende il risultato più significativo di un semplice picco settimanale legato a un unico fornitore. Alcuni resoconti successivi riportano tuttavia totali diversi per finestre temporali comparabili. Le cifre utilizzate qui sono quelle ripetute nei resoconti relativi al periodo 3–9 agosto e vanno considerate dati riportati dalla piattaforma, non misurazioni globali sottoposte a revisione indipendente. 45

Perché il rilascio di DeepSeek-V4-Flash-0731 è importante

DeepSeek ha reso disponibile il modello V4-Flash-0731 in beta pubblica via API il 31 luglio. Le informazioni disponibili lo descrivono come una versione sottoposta a nuovo post-training, non come un modello completamente ridisegnato o più grande.

L’architettura è rimasta quella a 284 miliardi di parametri basata su un’architettura mixture-of-experts, con 13 miliardi di parametri attivi per token. 3940

Il cambiamento principale riguarda il post-training, cioè la fase che determina in che modo il modello sfrutta le capacità apprese durante l’addestramento di base. I resoconti sul rilascio collegano il nuovo checkpoint a miglioramenti nelle valutazioni su attività agentiche, programmazione e matematica, pur sottolineando che architettura e numero di parametri non sono cambiati. 343639

Per gli sviluppatori, la distinzione è cruciale. La classifica di OpenRouter suggerisce che l’adozione può cambiare rapidamente quando un’architettura già disponibile riceve un aggiornamento utile di post-training e viene offerta tramite un’API accessibile, con ampia capacità di servizio e costi contenuti.

I dati non dimostrano che i miglioramenti nei benchmark siano stati da soli la causa dell’aumento del 570% di DeepSeek. Tuttavia, la vicinanza temporale tra il rilascio del 31 luglio e il successivo balzo nell’utilizzo rende l’aggiornamento un elemento importante per interpretare il risultato. 31340

Non sono invece dimostrate dalle fonti esaminate alcune affermazioni più precise: un costo medio di esattamente 0,03 dollari per attività di benchmark, un costo pari a un centesimo rispetto a un modello Anthropic specificamente nominato o il titolo di modello principale più economico al mondo. I prezzi API cambiano inoltre a seconda del fornitore e del sistema di instradamento: le tariffe disponibili mostrano valori diversi per l’API proprietaria di DeepSeek e per OpenRouter. 204046

La crescita di GPT-5.6 Luna conferma il peso del prezzo

La classifica non significa che i modelli statunitensi siano scomparsi. GPT-5.6 Luna di OpenAI si è piazzato al quinto posto con 4.430 miliardi di token, registrando una crescita del 128% nella settimana. 30

Il 30 luglio OpenAI aveva ridotto dell’80% il prezzo dell’API di Luna, portandolo a 0,20 dollari per milione di token in ingresso e 1,20 dollari per milione di token in uscita. 20

La coincidenza temporale rende plausibile che il taglio dei prezzi abbia contribuito all’aumento, anche se i dati disponibili non consentono di stabilire una causa unica.

È un contrappunto importante alla lettura semplicistica dello scontro tra Cina e Stati Uniti. Gli sviluppatori sembrano reagire alle riduzioni di prezzo di qualsiasi grande fornitore. Il vantaggio dei modelli cinesi non si spiega soltanto con la presenza di un’alternativa più economica, ma il prezzo resta una delle leve decisive nella scelta del modello.

Cosa rivela davvero la classifica

La conclusione più solida è più circoscritta — e probabilmente più utile — dello slogan secondo cui l’AI cinese avrebbe ormai “vinto” a livello globale.

Nel marketplace di OpenRouter, orientato agli sviluppatori, i modelli cinesi stavano ottenendo un utilizzo elevato e occupavano le prime posizioni con diversi prodotti. Il quadro è compatibile con un vantaggio competitivo costruito su più fattori:

• Costo: prezzi API bassi rendono sostenibili carichi di lavoro ad alto volume.
• Capacità e velocità di servizio: l’impiego pratico dipende dalla possibilità di gestire molte richieste in modo affidabile, non solo dai risultati nei benchmark.
• Prestazioni sui compiti reali: programmazione, uso degli strumenti, flussi di lavoro agentici e matematica possono determinare quali modelli gli sviluppatori mantengono in produzione.
• Disponibilità e flessibilità: avere più modelli accessibili attraverso lo stesso livello di instradamento semplifica i test e il passaggio da un fornitore all’altro.
• Adozione osservata: il volume dei token mostra ciò che gli sviluppatori hanno effettivamente instradato durante la settimana, anche se non spiega da solo perché abbiano scelto ciascun modello.

La presenza di modelli cinesi in tutti i primi quattro posti è quindi un segnale più concreto delle preferenze di utilizzo rispetto a una semplice tabella di benchmark. I conteggi dei token, però, non rivelano la qualità di ogni richiesta, l’identità degli utenti, la redditività dei servizi o la quota di traffico proveniente da esperimenti rispetto a carichi di lavoro di produzione consolidati.

Cosa non dimostrano i dati

I numeri di OpenRouter non devono essere interpretati come una classifica globale completa. L’uso diretto di ChatGPT, delle API proprietarie, dei contratti enterprise e di altre piattaforme di routing non rientra nella fotografia descritta. 30

Le fonti esaminate non confermano inoltre in modo indipendente tutte le affermazioni secondo cui MiniMax M3 e Stepfun Step 3.7 Flash sarebbero usciti dalla top 10, Gemini 3.6 Flash avrebbe raggiunto esattamente 2.330 miliardi di token con una crescita del 446% o DeepSeek avrebbe avuto un costo preciso per attività di benchmark.

Questi dettagli dovrebbero essere verificati su un dataset primario di OpenRouter o sulla documentazione dei fornitori prima di essere presentati come fatti definitivi.

In sintesi

Nella settimana dal 3 al 9 agosto, i modelli cinesi hanno guidato l’utilizzo su OpenRouter per la quindicesima settimana consecutiva, con 34.250 miliardi di token contro i 9.170 miliardi dei modelli statunitensi. Inoltre, tutti e quattro i primi posti della classifica sono stati occupati da sistemi cinesi. 313

L’interpretazione più prudente è che i modelli cinesi siano diventati estremamente competitivi nel canale rivolto agli sviluppatori rappresentato da OpenRouter. Il vantaggio non sembra dipendere soltanto dal prezzo: costi, capacità di servizio, miglioramenti nel post-training e prestazioni utilizzabili si sono allineati nello stesso momento.

La precisazione resta fondamentale: OpenRouter è un indicatore prezioso della domanda e dell’adozione, ma non è una misura definitiva del consumo globale di modelli linguistici.