DeepSeekV4.1-Flash-1017单周调用量33.6万亿Token，登顶全球大模型榜首

根据OpenRouter平台公开数据，2026年10月19日至25日一周内，全球AI大模型总调用量达到188万亿Token，环比增长14.63%。其中，中国大模型周调用量为93.54万亿Token，同比增长18.14%，已连续26周超过美国（22.47万亿Token，环比+29.44%），稳居全球首位。

在具体模型层面，上周全球调用量前五名全部由中国厂商包揽，形成罕见的“国产模型垄断榜单”格局。DeepSeek V4.1-Flash-1017以33.6万亿Token的周调用量高居榜首，环比增幅高达801%，成为当周增长最迅猛的模型。该版本于10月17日正式发布，是在9月10日上线的V4.1 Flash基础上进行的迭代升级，重点强化了推理能力、代码生成、自动化流程执行及多模态视觉理解等场景表现。

DeepSeek官方表示，V4.1-Flash-1017在多个基准测试中取得显著提升，并在多种Harness控制框架下实现了新的性能-成本帕累托最优——即在同等算力投入下输出更高质量响应，或在达成相同效果时显著降低推理开销。这一策略明显契合当前行业对“高性价比推理”的迫切需求，尤其在企业级部署与开发者轻量调用场景中更具吸引力。

紧随其后的是同属DeepSeek的V4.1 Flash，以18万亿Token位列第二，但环比下滑45%，反映出新旧版本切换带来的流量迁移效应。值得注意的是，MiniMax于10月19日发布的M3.1 Flash (free)首次上榜即冲至第三位，周调用量达13.7万亿Token。该模型主打复杂智能体（Agent）任务能力，在电脑操作模拟、软件开发辅助及网络安全分析等需多步骤规划与工具链协同的场景中表现突出，官方称其推理速度提升近3倍，使用成本下降70%，体现出“免费+高性能”策略的有效性。

智谱GLM 5.3 Flash以13.2万亿Token排第四，环比微增8%；腾讯Hy4 preview连续四周稳居第五，调用量8.97万亿Token，环比增长19%。榜单第六至第十位中，OpenAI的GPT-6 Luna（8.35万亿Token，+35%）和Anthropic的Claude Opus 5.5（8.27万亿Token，+34%）仍保持稳定增长，但均未进入前五。小米MiMo-V2.6-Flash跌至第八（6.07万亿Token，-39%），而上期第八名智谱GLM 5.3则已跌出前十。

从技术演进路径看，近期国产大模型的快速迭代呈现出鲜明的“场景驱动+成本优化”双主线特征。一方面，模型不再仅追求通用能力上限，而是针对编程、自动化、视觉理解等高频落地场景做定向增强；另一方面，“Flash”系列命名普遍指向低延迟、高吞吐、低成本的推理优化方向，反映行业正从“参数竞赛”转向“实用效能比拼”。

以DeepSeek为例，其V4.1系列自9月推出以来持续迭代，10月17日的1017版本并非简单增量更新，而是结合用户反馈与实际负载压力测试后的系统性调优。据行业观察，该模型在GitHub Copilot类编码辅助、RPA流程自动化、以及轻量级图文理解任务中响应延迟显著低于同类竞品，这可能是其调用量爆发式增长的核心动因。

横向对比国际头部模型，尽管GPT-6 Luna与Claude Opus 5.5仍维持较高活跃度，但二者周调用量合计约16.6万亿Token，不足DeepSeek单一版本的一半。这种差距不仅体现于绝对数值，更反映在增长动能上：DeepSeek V4.1-Flash-1017单周801%的增长率远超其他主流模型个位数或两位数的波动区间，说明其新特性已触发大规模用户迁移或新场景接入。

值得关注的是，榜单前五全部为中文厂商模型，背后是中国AI基础设施与应用生态协同发展的结果。一方面，国内云厂商（如阿里云、腾讯云、百度智能云）对开源模型提供深度适配与API托管支持；另一方面，大量开发者社区、企业级SaaS产品及垂直行业解决方案迅速集成国产模型，形成“模型→工具链→应用场景”的正向循环。

例如，部分低代码平台已将DeepSeek V4.1-Flash-1017作为默认推理引擎，用于自动生成业务逻辑脚本；某些网络安全公司将其嵌入威胁分析工作流，实现对钓鱼邮件、恶意脚本的实时语义解析。这些非传统“对话式”用途大幅拓展了模型的实际调用频次，也解释了为何Token消耗量呈现指数级跃升。

此外，免费策略正在重塑竞争格局。MiniMax M3.1 Flash (free)的强势入榜表明，开放可商用的高质量轻量模型仍具强大吸引力。相比之下，部分国际模型虽性能优异，但受限于定价策略或地域访问限制，在亚太市场渗透率受限。

从产业影响看，单模型调用量登顶并非孤立事件，而是中国大模型从“可用”迈向“好用”阶段的关键信号。过去一年，国产模型在中文理解、代码生成、数学推理等维度已逐步追平甚至局部超越国际先进水平；如今在真实世界负载下的稳定性、成本效率与场景适配能力上，也开始显现优势。

不过，高调用量也带来新的挑战。例如，如何保障服务SLA、避免热点模型过载、优化长尾请求处理效率等，都对底层算力调度与模型蒸馏技术提出更高要求。部分厂商已开始探索“动态路由”机制——根据请求复杂度自动分配V4.1 Flash或V4.1-Flash-1017等不同版本，以平衡性能与资源消耗。

长远来看，调用量排名只是阶段性指标。真正的竞争力将体现在模型能否持续支撑创新应用落地，例如在工业质检、药物分子筛选、金融风险建模等专业领域形成闭环价值。目前，已有数家制造业客户基于DeepSeek定制化微调版本，用于设备故障文本报告的自动归因分析，初步验证了其在垂直场景中的工程化潜力。

可以预见，随着更多厂商加入“Flash”级优化赛道，2026年末至2027年初的大模型竞争焦点将从“谁参数最多”转向“谁更能扛住真实业务洪峰”。而此次DeepSeek单模型登顶，恰是这一转型进程中的标志性节点。