你有没有想过，当全球数百万开发者每天打开电脑写代码的时候，他们身边站着的"AI助手"到底是谁？

最近，我盯着OpenRouter发布的一组真实数据看了很久。OpenRouter（
https://openrouter.ai/rankings）是全球最大的AI模型路由平台之一，开发者通过它调用各家大模型的API——这意味着它的数据不是实验室跑分，不是PR稿，而是真金白银的实际使用量。

这组数据告诉了我一个让我有点震惊的故事。

第一章：市场爆了，而且爆得很彻底

先看一个最直观的数字：从2025年5月到2026年4月，OpenRouter平台每周的AI调用总量，从不到5T tokens增长到了接近28T tokens。

T是万亿的意思。28T tokens，大概相当于几千亿个汉字的处理量，每周。

更关键的是这个增长的形状——它不是线性的，而是一条指数曲线。2025年11月之前，增长相对平稳；但从2025年12月开始，曲线突然向上折，像一支箭射出去。半年时间，用量翻了将近5倍。

这意味着什么？它意味着AI已经不再是"少数人在玩的新鲜玩意儿"。大规模的商业部署正在发生，AI正在成为软件开发流程里真实的基础设施，就像云服务器、数据库一样不可或缺。

这一波浪潮的主力，是Coding Agent——专门用来写代码、改代码、审代码的AI智能体。

第二章：Coding Agent榜单——一场你可能没听说过的革命

OpenRouter单独整理了一份Coding Agents Rankings，这是我认为这组数据里最值得深思的部分。

Hermes Agent以436B tokens排名第一，它是Nous Research开发的开源、自我改进型AI Agent，能持续运行、自主完成任务。

紧随其后的是OpenClaw（184B）和Kilo Code（160B），两者都是开源项目，分别主打消息应用集成和跨IDE的编程辅助。

有趣的是，Lemonade排第6，它的介绍只有一句话："The AI tool for Roblox games"——一个专门服务Roblox游戏开发者的垂直工具，token消耗量超过了很多通用编程助手。这说明垂直场景的AI工具正在形成自己的规模效应。

从趋势图来看，整个Coding Agent赛道的周用量从2025年5月的不到1T tokens，增长到2026年5月11日这周的4.6T tokens，增长了将近5倍。而且这个增长还在加速——最近几周的柱子明显比之前更高。

一个产品经理的判断： Coding Agent不是未来，它是现在。如果你的团队还没有把AI编程工具纳入正式的开发流程，你已经在输了。

第三章：谁在赢？——大模型真实战场的权力格局

回到大模型本身的竞争。流量榜Top 10里，有一个让我反复确认的事实：中国模型占据了至少5个席位。

腾讯的混元模型Hy3 preview以2.76T tokens排名第一，增长率153,299%——这个数字背后是一次近乎垂直的爆发式崛起。DeepSeek一家就有三个版本进入前10（V4 Flash第2、V3.2第7、V4 Pro第8），月之暗面的Kimi K2.6排第5。

与此同时，OpenAI在Top 10中完全缺席。这句话值得再读一遍：曾经几乎垄断整个AI API市场的OpenAI，在这份真实使用量的榜单里，Top 10里找不到它的影子。GPT-5.5在流量榜上排第18，GPT-5 Codex排第20。

当然，这不代表OpenAI不重要——它在智能指数基准上仍然以60.2分排名第一，是目前公认能力最强的模型之一。但"最聪明"和"最受欢迎"之间，存在一道真实的鸿沟。

市场份额的数字更能说明问题： Anthropic（16.3%）、Google（14.8%）、DeepSeek（14.6%）三足鼎立，OpenAI只有9.8%。而中国厂商加总——DeepSeek、腾讯、阿里Qwen、月之暗面、MiniMax、智谱——合计超过37%的全球市场份额，是OpenAI的将近4倍。

这不是民族主义情绪，这是真实的市场数据。

第四章：开发者真正在用什么长度的上下文？

最后一张图是Context Length分布，这是一个很容易被忽视但对产品设计极其重要的维度。

这张图统计的是1K~10K tokens这个区间的请求量，也就是"短到中等长度"的对话。从2025年11月到2026年5月，这个区间的请求总量从不到500M/周增长到超过1.4B/周，同样是近3倍的增长。

在这个区间里，Google的Gemini 2.5 Flash Lite以8.8%排名第一，Gemini 2.5 Flash（7.1%）和Gemini 3 Flash Preview（5.9%）紧随其后——Google三个版本加起来占了将近22%的短上下文请求量。DeepSeek V3.2排第4，DeepSeek V4 Flash排第6。

这背后的逻辑很清晰：短上下文场景是高频、高并发的，比如代码补全、快速问答、实时翻译。这类场景对速度和价格极度敏感，对模型的"最高智商"要求反而没那么高。Google的Flash系列在这个赛道上的统治力，说明它在"快、准、便宜"这个产品定位上做得非常成功。

一个产品经理的洞察： 不要以为上下文窗口越长越好。对于大多数真实的生产场景，1K~10K tokens才是主战场。在这个区间做到极致，才是真正的商业价值。

第五章：我从这组数据里读到的三个产品信号

把所有图综合来看，我想说三件事。

第一，AI基础设施的"水电煤"时代已经到来。 开发者不再问"要不要用AI"，而是在问"用哪个AI、在哪个场景用、用多少"。这就像当年云计算的普及——不是一夜之间发生的，但当你意识到的时候，它已经是基础设施了。

第二，"最聪明"和"最好用"是两回事，而且差距正在拉大。 GPT-5.5是目前智能指数最高的模型，但它在流量榜上排第18。Hy3 preview流量第一，但它甚至没有出现在智能指数榜单上。开发者选择模型，看的是性价比、速度、稳定性、生态集成——而不只是跑分。这对所有做AI产品的团队都是一个警醒。

第三，Coding Agent是这波AI浪潮里最值得押注的应用方向。 它不是一个功能，而是一个新的人机协作范式。当Hermes Agent可以"持续运行、自我改进"，当Kilo Code可以跨越VS Code、JetBrains、CLI无缝工作，我们谈论的已经不是"AI帮你写代码"，而是"AI和你一起开发软件"。这个范式的渗透率，才刚刚开始。

AI的故事，比大多数人想象的更快、更复杂、也更精彩。

这场战争没有终局，但现在的数据已经在告诉我们：赢家不一定是最聪明的那个，而是最快被真实用户选择的那个。

这，才是市场的逻辑。

数据来源：OpenRouter LLM Leaderboard & Coding Agents Rankings，截至2026年5月

附排行榜链接：
https://openrouter.ai/rankings

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公众号：BLUES，12年原创公众号，作者兰军，AI产品创业者，原腾讯高级产品经理、YY语音高级经理、迅雷产品总监、梅沙科技创始合伙人等，20多年丰富的职场经历，连续创业者，AI产品与企业咨询、培训顾问。