中国企业如 DeepSeek 和智谱 AI 近期发布的多款人工智能模型，在许多行业观察者看来，其综合能力已能与 Anthropic 和 OpenAI 等公司提供的先进大模型相媲美。在美国多家人工智能研究机构提高其旗舰模型词元（token）的收费标准后，企业在人工智能技术上的支出远超预期。与此同时，中国模型的性能提升恰好满足了市场对成本优化的需求。

根据聚合多家大模型供开发者使用的平台 OpenRouter 的数据，自 2 月 8 日起，美国企业调用中国 AI 模型产生的词元比例每周均超过 30%，最高时达到 46%。在此之前 12 个月，该比例的平均值仅为 11%，而 2025 年上半年更是低至 4.5%。

随着美国政府加强对其最强大人工智能模型的监管，并探索限制海外替代模型快速普及的途径，中国开源模型和开放权重模型迎来了发展机遇。

6 月末，OpenAI 宣布，根据美国政府的要求，将推迟发布一批新模型。同月，特朗普政府在与 Anthropic 公司进行一番紧张交涉后，解除了对 Anthropic 的 Mythos 和 Fable 两款模型的出口限制。

布鲁金斯学会约翰 ·L· 桑顿中国中心研究员凯尔 · 陈在接受采访时指出：“当前人工智能使用成本激增，中国 AI 模型对美国企业的吸引力大幅增加。此前，美国企业在选择大模型时更看重部署能力，不惜成本；而现在，各大公司都在精打细算，控制人工智能开支。”

各企业纷纷引入人工智能模型，用于新产品研发和内部运营效率的提升。技术工程师也更加频繁地测试性价比更高的开源和开放权重模型。目前，性能顶尖的同类产品大多出自中国企业。

开源和开放权重模型允许开发者访问和使用模型不同层级的参数，部分场景下还支持二次修改。这与 OpenAI、Anthropic 和谷歌推出的多款闭源旗舰模型形成鲜明对比，后者的核心代码和底层运行逻辑均属于厂商的专有技术，不向外界公开。

6 月，人工智能初创公司 Lindy 将其全部业务流量从 Anthropic 的 Claude 系列模型迁移至 DeepSeek。DeepSeek 在 2025 年初凭借其重量级新品引起广泛关注，并于今年 4 月推出了全新大模型。

该公司首席执行官弗洛 · 克里韦洛表示：“迁移完成后，我们的成本曲线出现了断崖式下跌。短短几个月内，此次模型选择的调整就为公司节省了数百万美元的开支。”

面向开发者、用于部署网页和应用的平台 Vercel 的数据显示，在 5 月至 6 月期间，DeepSeek 在该平台的词元调用比例持续上升。

Vercel 智能体基础设施负责人哈普里特 · 阿罗拉透露，智谱 AI 在 6 月发布的 GLM 5.2 是 2026 年 Vercel 平台所有被追踪模型中普及速度最快的一款：“上线第一个完整周，单日词元调用量激增了约 27 倍，使用该模型的客户数量增长了近 80 倍。”

阿罗拉补充道：“价格是主要驱动因素。当业务场景不需要调用顶级模型时，企业团队会自动转向性价比足够低的模型。而近期中国推出的一系列大模型，在这场成本竞争中占据了优势。”

OpenRouter 的数据分析师贾斯汀 · 萨默维尔介绍，中国开源模型的使用成本，相比 Anthropic 和 OpenAI 的头部产品，可以降低 60% 至 90%。

面向合规行业的 AI 智能体平台 LaunchLemonade 的创始人兼首席执行官西恩 · 索隆表示，尽管 Claude 和 ChatGPT 仍是平台使用量最大的模型，但 GLM 5.2 已跻身平台前五名常用模型之列。

西恩指出：“智谱 GLM 和阿里千问等中国模型正成为企业的备选方案。针对特定业务场景，它们能够兼顾性能和成本优势。在人工智能布局方面较为成熟的企业，只要在技术和商业层面能够兼容，越来越愿意选择中国大模型。”

中国 AI 模型的综合性能也在不断提升。布鲁金斯学会的凯尔 · 陈表示，中国模型的成本往往仅为美国同类产品的零头，但性能已接近美国顶尖前沿大模型。他估计，目前中国模型整体上与美国头部产品存在 6 至 9 个月的技术差距。

萨默维尔评价道：“新一代中国开源模型表现出色，除了极少数超复杂的语言模型任务外，绝大多数场景都能胜任。”

在一项备受业内关注的智能体能力评估中，GLM 5.2 的得分与 Anthropic 的 Opus 4.8 仅相差一个百分点，但调用成本却仅为后者的五分之一。多名研究人员表示，在部分网络安全评测基准中，GLM 5.2 的性能可与美国头部实验室的产品相媲美。

Lindy 的首席执行官克里韦洛在社交平台 X 上发文称，在切换至 DeepSeek V4 模型后，公司多项核心业务场景的人工智能效果均有所提升。

Hugging Face 机器学习负责人亚辛 · 杰尼特在接受采访时表示：“越来越多的企业倾向于选择成本更低、可自主控制和微调的人工智能底层解决方案。就目前开源和开放权重模型市场的现状而言，这类需求大多会导向中国模型。企业目前面临两难：要么选择性能顶尖但定价波动大、调用门槛不稳定的美国闭源商业模型；要么选择中国模型，这是企业控制成本、自主掌控人工智能底层架构的唯一可行替代方案，其中也蕴含着切实的行业风险。”