根據《每日經濟新聞》分析 OpenRouter 2026 年 8 月 24 至 30 日的數據，全球 AI 模型流量單週達 113 兆 Token，較前一週增加 21.11%。中國模型的推理流量則以 55.16 兆 Token，大幅領先美國模型的 17.07 兆 Token，並連續第 18 週居於領先地位。13

更引人注目的是，該週模型排行榜前三名首次全由中國團隊開發的模型包辦。榜首原本是一個沒有公開身分的匿名模型 Ox Alpha，部分中國開發者也稱它為「牛來」；8 月 26 日，智譜 AI（以 Z.ai 品牌在海外營運）確認 Ox Alpha 就是 GLM-5.3-Flash。513

中國模型在 OpenRouter 的流量優勢擴大

這組數字值得關注，但也需要正確解讀。OpenRouter 是讓開發者透過單一介面存取、比較及路由多個 AI 模型的平台，因此相關數據反映的是經由這個全球模型路由層的使用量，並不是全球所有 AI 使用情況的完整普查。

換句話說，這些數據能說明在該週大量 Token 集中於哪些模型，卻無法單憑排行榜判斷使用者所在國家，也不能解釋每一批 Token 所對應的具體工作負載。

儘管如此，流量差距仍相當明顯：中國模型為 55.16 兆 Token，美國模型則為 17.07 兆 Token。這也是中國大型語言模型連續第 18 週在該項推理流量統計中領先。13

Ox Alpha 揭曉身分後登上榜首

Ox Alpha 以 15.7 兆 Token排名第一；DeepSeek-V4-Flash以 12.3 兆位居第二；小米 MiMo-V2.5則以 9.14 兆 Token連續第二週排名第三。13

Ox Alpha 於 8 月 20 日出現在 OpenRouter，最初以匿名、免費使用的形式上線。相關報導指其上下文窗口約達 100 萬 Token，並支援文字、圖片與影片輸入。8 月 26 日，Z.ai 確認其身分為 GLM-5.3-Flash，並以 MIT 授權條款釋出開放權重。257

這種「先匿名、後揭曉」的發布方式，也等於替模型安排了一場大規模真實環境測試。開發者可以在沒有價格門檻的情況下試用，超長上下文與多模態輸入則使其特別適合程式設計、長時間代理（agent）工作流程等情境。

OpenRouter 表示，Ox Alpha 在 6 天內處理超過 20 兆 Token，成為平台歷來規模最大的模型發布活動。15

免費試用與低價，可能是流量爆發關鍵

免費預覽期結束後，GLM-5.3-Flash 的公開標準價格為每百萬個輸入 Token 0.15 美元、每百萬個輸出 Token 0.50 美元。根據 Z.ai 與 OpenRouter 的貼文，至 9 月 9 日前的上市優惠價則分別為 0.075 美元與 0.25 美元。115

原始報導將這項價格與 GLM-5.3 比較，稱標準價格約為其十分之一，優惠期間更低至約二十分之一。不過，現有資料未能獨立核實這個精確比例，因此較穩妥的結論是：免費試用、低單價與容易取得的路由服務，確實有助於在模型尚未建立長期市場口碑前，迅速推高 Token 使用量。

使用量榜單，不等於模型品質榜單

報導亦引用 GLM-5.3-Flash 在 DeepSWE 測試中的優異成績，並與多個知名模型比較。不過，這些結果應視為特定基準測試的主張，而不是對模型整體能力的 definitive 排名。現有資料對該測試的具體數字存在不一致，而且程式設計基準無法涵蓋所有能力與實際部署限制。4

對開發者而言，最好把以下三個問題分開處理：

1. 模型吸引了多少流量？
2. 它在自己的實際工作負載上表現如何？
3. 考慮路由、快取及輸出用量後，每項成功任務的成本是多少？

OpenRouter 的每週數據最直接回答的是第一個問題。它顯示，當存取條件足夠有吸引力時，開發者願意把大量工作負載轉移到一個剛推出的中國模型上。

其他模型的排名也在快速變動

同一份分析據報將 Gemini 3.7 Flash列為 3.95 兆 Token，按週增長 120%；GLM 5.2 與 DeepSeek-V4-Pro-0423 則退出領先群組。由於提供的資料未能獨立佐證這些具體數字，相關結果應視為報導內容，而非已確認的平台整體測量值。

但即使保留這項限定，整體趨勢仍然清楚：當新模型同時具備具競爭力的能力、積極定價、廣泛可用性與簡便的開發體驗，模型使用排名就可能在短時間內重新洗牌。

AI 基礎設施進入更激烈的爭奪

這個星期的數據，指向一個更容易被挑戰的推理市場。透過共同的模型路由平台，能吸引大量國際開發者工作負載的，不再只有美國高價專有模型。

中國模型可以透過以下組合爭取流量：

• 低價或限時優惠；
• 鼓勵開發者試用的免費存取；
• 超長上下文窗口；
• 多模態輸入能力；
• 開放權重發布；以及
• 在程式設計和代理型任務上的競爭力印象。

這並不代表中國模型已在所有能力上超越競爭對手，也不能證明所有流量都來自中國以外。但它確實說明，分發方式與單位經濟，能在短時間內改變模型使用版圖。

對選擇模型的團隊來說，問題正逐漸從「哪個模型最好？」轉向「哪個模型能在可接受的成本、延遲與風險下，穩定完成所需工作？」

因此，8 月 24 至 30 日的數據，與其說是一張永久排行榜，不如說是一個觀察推理需求如何快速轉移的切面。若 GLM-5.3-Flash 在優惠期結束後仍能維持高流量，才會更有力地證明：高效率的中國模型正在取得持續的開發者採用，而不只是受惠於發布週的短期高峰。

根據《每日經濟新聞》分析 OpenRouter 2026 年 8 月 24 至 30 日的數據，全球 AI 模型流量單週達 113 兆 Token，較前一週增加 21.11%。中國模型的推理流量則以 55.16 兆 Token，大幅領先美國模型的 17.07 兆 Token，並連續第 18 週居於領先地位。13

更引人注目的是，該週模型排行榜前三名首次全由中國團隊開發的模型包辦。榜首原本是一個沒有公開身分的匿名模型 Ox Alpha，部分中國開發者也稱它為「牛來」；8 月 26 日，智譜 AI（以 Z.ai 品牌在海外營運）確認 Ox Alpha 就是 GLM-5.3-Flash。513

中國模型在 OpenRouter 的流量優勢擴大

這組數字值得關注，但也需要正確解讀。OpenRouter 是讓開發者透過單一介面存取、比較及路由多個 AI 模型的平台，因此相關數據反映的是經由這個全球模型路由層的使用量，並不是全球所有 AI 使用情況的完整普查。

換句話說，這些數據能說明在該週大量 Token 集中於哪些模型，卻無法單憑排行榜判斷使用者所在國家，也不能解釋每一批 Token 所對應的具體工作負載。

儘管如此，流量差距仍相當明顯：中國模型為 55.16 兆 Token，美國模型則為 17.07 兆 Token。這也是中國大型語言模型連續第 18 週在該項推理流量統計中領先。13

Ox Alpha 揭曉身分後登上榜首

Ox Alpha 以 15.7 兆 Token排名第一；DeepSeek-V4-Flash以 12.3 兆位居第二；小米 MiMo-V2.5則以 9.14 兆 Token連續第二週排名第三。13

Ox Alpha 於 8 月 20 日出現在 OpenRouter，最初以匿名、免費使用的形式上線。相關報導指其上下文窗口約達 100 萬 Token，並支援文字、圖片與影片輸入。8 月 26 日，Z.ai 確認其身分為 GLM-5.3-Flash，並以 MIT 授權條款釋出開放權重。257

這種「先匿名、後揭曉」的發布方式，也等於替模型安排了一場大規模真實環境測試。開發者可以在沒有價格門檻的情況下試用，超長上下文與多模態輸入則使其特別適合程式設計、長時間代理（agent）工作流程等情境。

OpenRouter 表示，Ox Alpha 在 6 天內處理超過 20 兆 Token，成為平台歷來規模最大的模型發布活動。15

免費試用與低價，可能是流量爆發關鍵

免費預覽期結束後，GLM-5.3-Flash 的公開標準價格為每百萬個輸入 Token 0.15 美元、每百萬個輸出 Token 0.50 美元。根據 Z.ai 與 OpenRouter 的貼文，至 9 月 9 日前的上市優惠價則分別為 0.075 美元與 0.25 美元。115

原始報導將這項價格與 GLM-5.3 比較，稱標準價格約為其十分之一，優惠期間更低至約二十分之一。不過，現有資料未能獨立核實這個精確比例，因此較穩妥的結論是：免費試用、低單價與容易取得的路由服務，確實有助於在模型尚未建立長期市場口碑前，迅速推高 Token 使用量。

使用量榜單，不等於模型品質榜單

報導亦引用 GLM-5.3-Flash 在 DeepSWE 測試中的優異成績，並與多個知名模型比較。不過，這些結果應視為特定基準測試的主張，而不是對模型整體能力的 definitive 排名。現有資料對該測試的具體數字存在不一致，而且程式設計基準無法涵蓋所有能力與實際部署限制。4

對開發者而言，最好把以下三個問題分開處理：

1. 模型吸引了多少流量？
2. 它在自己的實際工作負載上表現如何？
3. 考慮路由、快取及輸出用量後，每項成功任務的成本是多少？

OpenRouter 的每週數據最直接回答的是第一個問題。它顯示，當存取條件足夠有吸引力時，開發者願意把大量工作負載轉移到一個剛推出的中國模型上。

其他模型的排名也在快速變動

同一份分析據報將 Gemini 3.7 Flash列為 3.95 兆 Token，按週增長 120%；GLM 5.2 與 DeepSeek-V4-Pro-0423 則退出領先群組。由於提供的資料未能獨立佐證這些具體數字，相關結果應視為報導內容，而非已確認的平台整體測量值。

但即使保留這項限定，整體趨勢仍然清楚：當新模型同時具備具競爭力的能力、積極定價、廣泛可用性與簡便的開發體驗，模型使用排名就可能在短時間內重新洗牌。

AI 基礎設施進入更激烈的爭奪

這個星期的數據，指向一個更容易被挑戰的推理市場。透過共同的模型路由平台，能吸引大量國際開發者工作負載的，不再只有美國高價專有模型。

中國模型可以透過以下組合爭取流量：

• 低價或限時優惠；
• 鼓勵開發者試用的免費存取；
• 超長上下文窗口；
• 多模態輸入能力；
• 開放權重發布；以及
• 在程式設計和代理型任務上的競爭力印象。

這並不代表中國模型已在所有能力上超越競爭對手，也不能證明所有流量都來自中國以外。但它確實說明，分發方式與單位經濟，能在短時間內改變模型使用版圖。

對選擇模型的團隊來說，問題正逐漸從「哪個模型最好？」轉向「哪個模型能在可接受的成本、延遲與風險下，穩定完成所需工作？」

因此，8 月 24 至 30 日的數據，與其說是一張永久排行榜，不如說是一個觀察推理需求如何快速轉移的切面。若 GLM-5.3-Flash 在優惠期結束後仍能維持高流量，才會更有力地證明：高效率的中國模型正在取得持續的開發者採用，而不只是受惠於發布週的短期高峰。