“水晶鞋效应”席卷AI圈，哪些模型穿得上？硅谷报告给开发者提个醒

文 |姑苏九歌

编辑 |姑苏九歌

最近硅谷那边丢出了份重磅报告，《StateofAI，AnEmpirical100TrillionTokenStudywithOpenRouter》，研究了2024年11月到2025年11月OpenRouter平台上300多个AI模型的使用情况。

AI圈这一年的变化，比前三年加起来还猛。

今天就带大家看看，这些藏在百万亿Token背后的新趋势，到底会怎么影响咱们未来用AI。

以前大家提起开源AI模型，总觉得是闭源模型的"平替"，性能差点意思，但胜在免费。

现在不一样了，开源模型已经找到自己的生态位，跟闭源模型形成了互补。

就像咖啡圈里，有人爱喝连锁品牌的稳定口感，有人就好小众精品的独特风味，AI圈也开始出现这种"百花齐放"的局面。

中国开源模型的表现尤其亮眼，报告里有组数据挺有意思，国产开源模型每周使用量占比，从最开始的1.2%一路涨到最高30%，平均下来也有13%。

这个数字可能看着普通，但你要知道，其他地区的开源模型平均份额也就13.7%，咱们基本追平了国际水平。

这背后，DeepSeek、Qwen这些团队功不可没，不过以前一家独大的局面也在变，越来越多新玩家挤了进来。

聊到模型大小，这一年的变化能写本"逆袭爽文"。

以前模型要么是"快而弱"的小模型，要么是"强而贵/慢"的大模型，像两个极端。

现在不一样了，"又快又足够强"的中型模型成了香饽饽。

报告里把模型按参数分成三类，大型（700亿+）、中型（150-700亿）、小型（

我问过身边搞开发的朋友，他们现在选模型，第一看响应速度，第二看能不能搞定手头的活儿，至于参数是不是全球最大，反而没那么重要。

就像Qwen2.5-Coder-32B、MistralSmall3这些中型模型，既不会让用户等得着急，处理一般的编程、写报告也够用了，自然成了不少人的首选。

聊完模型本身，再说说AI能干的活儿，这才是真的"脱胎换骨"。

以前咱们用AI，最多让它写个短文、回个邮件，现在不一样了，复杂推理成了主流。

报告里说，推理相关的Token用量，从年初几乎可以忽略不计，涨到现在超过一半。

GrokCodeFast1、Gemini2.5Pro这些模型，在推理赛道杀得火热，谁能更快更准地解出数学题、分析数据，谁就能圈粉。

工具调用功能，也从"奢侈品"变成了"标配"。

年初的时候，也就GPT-4o-mini、Claude3.5这些少数模型支持，现在呢？年中开始，越来越多模型加入了这个功能，生态一下子热闹起来。

Claude4.5Sonnet、GLM4.5这些，靠着工具调用能力圈了不少企业用户。

这趋势挺明显，以后模型要是不支持工具调用，可能连上桌的资格都没有。

AI的使用方式，这一年里简直是"基因突变"。

以前是"写短文"，现在是"解难题"，以前提示词就几句话，现在能写小作文，输入输出都翻了好几倍。

最关键的是，AI的角色变了，从陪聊的"聊天机器人"，变成了能自己干活的"自动Agent"。

我见过最夸张的例子，有程序员用AI自动生成代码、调试bug，全程不用自己敲几行，还有人让AI扮演游戏角色，自己当"导演"，AI能根据剧情自己接台词、做动作。

报告里说，编程和角色扮演成了AI的两大主要用途，尤其是编程，用量从11%涨到了50%以上，简直是坐了火箭。

说到用户行为，编程和角色扮演这两个场景特别值得说道。

编程场景最稳定，用量一路涨，现在超过一半的查询都跟编程有关。

以前Claude系列在编程领域几乎是"一家独大"，现在OpenAI、谷歌还有不少开源模型都追了上来，竞争越来越激烈。

角色扮演就更有意思了，在开源模型里占了52%的用量，中国和西方的开源模型各占一半，算是平分秋色。

我身边有朋友是DeepSeek的忠实用户，说它家的角色扮演模型"特别懂梗"，用起来有感情，不像有些模型干巴巴的。

这种用户粘性，可能就是开源模型能在角色扮演领域站稳脚跟的原因。

报告里还提了个"水晶鞋效应"，挺形象的。

说的是新模型发布就像灰姑娘的水晶鞋，合不合脚（能不能解决用户痛点）很重要。

有的模型比如Claude、GPT-4oMini，一发布就找准了用户需求，稳稳留住了人，有的模型像Gemini2.0Flash，用户试了试觉得"不对味儿"，转头就走，还有DeepSeek这样的，用户走了又回来，上演"回旋镖"。

不过这效应就像昙花一现，只在刚发布那会儿管用，所以模型更新快不快，比完美更重要。

最后聊聊市场格局的变化，亚洲用户的付费意愿涨得厉害，从13%翻倍到31%，北美份额第一次跌破50%。

语言方面，英语还是老大，占82%，简体中文排第二，近5%。

价格方面也挺反常识，模型降价10%，用量只涨了0.5%-0.7%，看来用户不是单纯看价格，还是看值不值。

这份报告也不是万能的，它只统计了开发者和API调用的数据，像咱们平时用的App、网页直接访问的流量没算进去。

但就算这样，也足够说明问题了，AI正在变得更多元、更能干、更懂用户。

以后的AI圈，可能没有绝对的霸主，只有找准自己位置的玩家。

不管是开源还是闭源，中型还是大型，能解决用户真问题的，才是最后的赢家。