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2026-09-17 19:56:05
【wwww.milan.com科技消息】Counterpoint一份最新分析指出,中国AI大模型在全球市场中的竞争重点,未必是全面超越Claude等美国前沿模型,而是成为开发者在成本、开放性和灵活性之间权衡后的“第二默认选择”。分析认为,Kimi、Qr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en、DeepSeek和GLM已从“低价替代品”进入“可信替代方案”阶段,能够承接更多编程、智能体和长上下文任务。

wwww.milan.com科技注意到,当前中美模型竞争的关键变量,正从基准测试领先转向开发者的实际调用路径。当专有前沿模型价格偏高、封闭性较强,或能力超过具体任务需求时,开发者更可能转向成本更低、部署更灵活的替代模型。这里所说的“第二默认选择”,并非指全球排名第二的模型,而是开发者在真实业务中最常优先考虑的替代方案。

相关案例显示,这一变化已体现在实际使用行为中。到2026年6月初,DeepSeek在OpenRouter上的令牌份额达到18%;Lindy.ai将部分智能体流量从Claude迁出后,推理成本下降约90%;Harvey则基于Moonshot的Kimi K3进行后训练,形成自有法律模型。分析认为,这些现象说明中国模型已开始进入全球开发者技术栈,并在部分场景中承担实际工作负载。
与此同时,行业竞争的计量方式也在变化。随着智能体应用普及,一条指令往往会触发数十次模型调用,企业更关心“每项任务的可接受完成成本”,而不只是单次令牌价格或单项能力排名。在这种逻辑下,多模型级联和任务分流将更加普遍,西方厂商可能保留客户入口,但部分调用量会流向其他模型供应方。
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分析还指出,随着模型能力逐步可替代,真正增值的环节将更多转向路由、托管、编排和应用层。中国开源权重模型对通用推理价格形成压缩,但其国际扩张的主要约束,可能不再是能力本身,而是信任与地缘因素。
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