德国学者称40%-50%中小企业采用中国开源大模型，DeepSeek连续三周登顶OpenRouter调用量榜首

2026年11月3日，2026世界互联网大会乌镇峰会开幕当天，德国明斯特大学教授Bernd Holznagel在接受媒体采访时释放出一个值得关注的信号：中国开源大模型正加速进入欧洲企业实际应用场景。他表示，目前硅谷多家公司及德国约40%至50%的中小企业已开始采用中国开源大模型，“我也用过DeepSeek，很好用。”

这一表态并非孤立观点，而是与近期海外开发者平台的实际调用数据形成呼应。10月26日，全球知名API聚合平台OpenRouter公布最新一周（10月19日至25日）模型调用统计：DeepSeek新版本模型首次登顶周榜首位，DeepSeek系列模型已连续三周稳居该平台榜首。

更值得注意的是整体格局变化。当周平台全球大模型总调用量达188万亿Token，环比增长14.6%；其中中国大模型合计调用量为93.54万亿Token，环比增长18.1%；美国大模型调用量约为22.5万亿Token，环比增长29.4%。尽管美国模型增速更快，但中国模型仍以超过四倍的绝对量级占据主导地位。这是国产大模型连续第26周在OpenRouter平台实现周调用量超越美国模型，位居第一。

在榜单前九名中，中国模型占据六席，包括DeepSeek、MiniMax、智谱AI、腾讯混元等；其余三席为海外模型。中国模型不仅包揽前五，且前两名均为DeepSeek系列不同版本，显示出其在开发者社区中的高活跃度与实用性认可。

需要说明的是，OpenRouter的数据仅覆盖经由该平台转发的API请求流量，未计入厂商自有API、云服务直连、私有化部署以及面向终端用户的网页应用调用。因此，该数据不能直接等同于全球大模型整体市场份额，但它作为开放、透明的第三方聚合渠道，已成为观察海外开发者偏好与技术采纳趋势的重要风向标。

Holznagel教授在采访中进一步指出，美国近年来针对中国AI技术实施的保护主义措施，客观上反而倒逼中国企业加快自主研发步伐。“限制性政策短期内可能造成局部脱钩，但从长期看，它强化了中国企业在基础模型、推理优化与工程落地层面的独立能力。”他强调，开源生态的开放性使得技术进步不再局限于单一国家或企业，而德国中小企业对DeepSeek等模型的采纳，正是基于其可用性、成本效益与本地化适配能力的务实选择。

从技术路径看，中国开源大模型的快速普及与其“轻量化+高性能”策略密切相关。以DeepSeek为例，其V3版本在保持7B参数规模的同时，在数学推理、代码生成与多语言理解等关键维度达到甚至超越部分13B级模型表现；同时支持低资源部署，可在单卡A100或消费级RTX 4090上高效运行——这对预算有限、IT能力偏弱的中小企业极具吸引力。

对比来看，部分美国闭源模型虽在通用能力上仍有优势，但存在API调用成本高、响应延迟不稳定、地域访问受限等问题。而中国开源模型普遍提供Apache 2.0或MIT协议授权，允许企业自由修改、微调与私有化部署，极大降低了合规风险与集成门槛。

行业观察人士指出，德国中小企业对开源模型的接纳，折射出欧洲企业界对AI技术落地路径的务实转向。不同于大型科技公司追求前沿突破，中小企业更关注“能用、好用、便宜”的工具链。中国模型在文档质量、中文与德语等小语种支持、以及与本地开发框架（如Hugging Face Transformers、LangChain）的兼容性方面持续优化，逐步建立起差异化竞争力。

事实上，除德国外，类似趋势也在其他欧洲国家显现。据欧洲开源AI联盟（EOAI）2026年Q3调研报告，法国、荷兰与北欧国家约30%-35%的中型软件服务商已将中国开源模型纳入技术选型清单，主要用于客户支持自动化、合同条款解析与内部知识库构建等场景。

值得注意的是，这种技术采纳并未伴随显著的地缘政治阻力。多位欧洲企业CTO反馈，只要模型满足数据主权与隐私合规要求（如支持欧盟GDPR本地化部署），其来源国并非首要考量因素。“我们评估的是技术指标与ROI，不是产地标签。”一位慕尼黑SaaS企业负责人表示。

回溯发展脉络，中国开源大模型的海外渗透始于2024年下半年。当时DeepSeek-V2发布后迅速被Hugging Face社区收录，并在GitHub获得超2.8万星标；2025年Q2，智谱GLM-4系列推出英文优化版，推动其在英语开发者群体中传播；至2026年初，MiniMax的abab系列通过OpenRouter接入，实现“开箱即用”式集成，进一步降低使用门槛。

当前，中国头部开源模型厂商已形成清晰的出海策略：一方面加强英文文档与社区运营，设立海外开发者大使计划；另一方面与欧洲本地云服务商（如德国Hetzner、法国OVHcloud）合作，提供符合GDPR标准的托管方案。这种“技术开源+服务本地化”的双轨模式，正有效缓解潜在信任壁垒。

当然，挑战依然存在。例如，部分高精度任务（如金融风控建模、医疗影像辅助诊断）仍依赖闭源专有模型；欧洲对AI系统的可解释性与审计要求日益严格，开源模型需在透明度与合规性上持续投入。此外，美国近期推动的《AI出口管制扩展法案》可能影响部分芯片级算力支持，间接制约模型迭代速度。

但总体而言，以DeepSeek为代表的中国开源大模型，已从“备选项”逐步转变为欧洲中小企业AI能力建设的“主流选项”之一。Holznagel教授的公开肯定，既是学术界对技术实效的认可，也标志着全球AI技术生态正从单极主导走向多元协同的新阶段。

未来半年，随着更多中国模型完成欧盟AI Act合规认证，以及跨境数据流动机制的细化落地，这一趋势有望进一步深化。技术无国界，但落地需适配——这或许正是当前全球AI产业演进最真实的写照。