没办法，不是我们不想用 cc，谁让 dario 这个波对华有成见，罢也，看看国内大模型现状，也不错呢？
如果只看一个指标，很容易对行业格局产生误判。有些模型 用户很多，但开发者调用不多；有些模型 用户不算多，但API调用量极高。
因此，本篇评估大模型生态通常需要两个维度：
- 用户规模（DAU） ：反映 C 端产品影响力
- API调用量 / Token量：反映开发者生态与算力规模
下面把 国内主流大模型按两个维度统一整理。
一、国内AI助手用户规模（DAU）
这个指标代表 普通用户实际使用情况，主要来自 QuestMobile 与行业统计。
国内大模型 C 端用户规模（2026.3）
| 模型 | 公司 | 日活规模 | 峰值日活 | 梯队 | 核心定位 | 主要场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 豆包 | 字节跳动 | 1.03亿+ | 1.45亿 | 第一梯队 | 全民AI助手 | 创作 / 娱乐 / 生活 |
| 通义千问 | 阿里 | 3200万+ | 7352万 | 第一梯队 | AI办事助手 | 电商 / 服务 / 企业 |
| 文心一言 | 百度 | 1300万+ | 未披露 | 第二梯队 | 搜索增强AI | 知识问答 / 政务 |
| 腾讯元宝 | 腾讯 | 768万+ | 4054万 | 第二梯队 | 微信生态AI | 社交 / 办公 |
| 智谱清言 | 智谱AI | 数百万 | 未披露 | 第二梯队 | 推理模型 | 企业 / 编程 |
| DeepSeek | 深度求索 | 数百万 | 未披露 | 第二梯队 | 开源推理模型 | 开发者 / 长文本 |
| 讯飞星火 | 科大讯飞 | 数百万 | 未披露 | 第二梯队 | 语音AI | 教育 / 医疗 |
| Kimi | 月之暗面 | 百万级 | 未披露 | 第三梯队 | 长文本模型 | 文档分析 |
| MiniMax | MiniMax | 百万级 | 未披露 | 第三梯队 | 多模态模型 | AI生成 |
| 百川 | 百川智能 | 百万级内 | 未披露 | 第三梯队 | 企业模型 | 行业应用 |
| 360智脑 | 360 | 百万级内 | 未披露 | 第三梯队 | 安全AI | 搜索 / 安全 |
| 商汤商量 | 商汤 | 百万级内 | 未披露 | 第三梯队 | 行业模型 | 政企 |
用户规模梯队
| 梯队 | 日活规模 | 代表模型 |
|---|---|---|
| 第一梯队 | 亿级 | 豆包、通义千问 |
| 第二梯队 | 千万级 | 文心一言、腾讯元宝 |
| 第二梯队（技术向） | 数百万 | DeepSeek、智谱、讯飞 |
| 第三梯队 | 百万级 | Kimi、MiniMax |
二、国内大模型API调用规模
这个指标代表 开发者生态与算力规模，数据来自 OpenRouter、厂商披露与行业统计。
国内大模型 API 调用规模（2026.3）
| 模型 | 公司 | 日调用次数 | 日Token量 | 梯队 | 技术定位 | 主要应用 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | MiniMax | 30亿+ | 7.3万亿+ | 第一梯队 | 多模态 / Agent | AI生成 / 智能体 |
| 通义千问 Qwen3.5 | 阿里 | 25亿+ | 11.8万亿+ | 第一梯队 | 企业级通用模型 | 云应用 / 私有化 |
| GLM-5 Max | 智谱 | 20亿+ | 6.2万亿+ | 第一梯队 | 推理模型 | 企业部署 |
| 豆包 / 火山引擎 | 字节 | 18亿+ | 9.0万亿+ | 第一梯队 | 高并发模型 | 内容生成 |
| DeepSeek V3 | DeepSeek | 15亿+ | 5.5万亿+ | 第一梯队 | 推理 / 开源 | 编程 / 长文本 |
| Kimi K2.5 | 月之暗面 | 8亿+ | 3.6万亿+ | 第二梯队 | 长文本 | 文档AI |
| 文心一言 | 百度 | 5亿+ | 2.1万亿+ | 第二梯队 | 搜索增强 | 政务 / 金融 |
| 讯飞星火 | 科大讯飞 | 4亿+ | 1.8万亿+ | 第二梯队 | 语音AI | 教育 |
| 腾讯元宝 | 腾讯 | 3亿+ | 1.2万亿+ | 第二梯队 | 微信生态 | 办公 |
| 百川模型 | 百川 | 2亿+ | 0.9万亿+ | 第二梯队 | 通用API | 企业应用 |
| Step 系列 | 阶跃星辰 | 100万–1亿 | 百亿级 | 第三梯队 | 新锐模型 | 开发 |
| 商汤 SenseChat | 商汤 | 100万–1亿 | 百亿级 | 第三梯队 | 行业AI | 政企 |
API规模梯队
| 梯队 | 日调用次数 | 日Token量 | 行业意义 |
|---|---|---|---|
| 第一梯队 | ≥10亿 | ≥万亿 | 全球级模型 |
| 第二梯队 | 1亿–10亿 | 千亿–万亿 | 国内主流 |
| 第三梯队 | 百万–1亿 | 百亿级 | 垂直模型 |
三、 国内大模型真实格局
真正能反映行业格局的是 两个维度叠加。
| 模型 | C端用户 | API调用 | 综合位置 |
|---|---|---|---|
| 豆包 | 极高 | 极高 | 生态型模型 |
| 通义千问 | 高 | 极高 | 云生态模型 |
| MiniMax | 中 | 极高 | API型模型 |
| GLM | 中 | 极高 | 企业模型 |
| DeepSeek | 中 | 极高 | 开发者模型 |
| 文心一言 | 中 | 中 | 搜索生态 |
| 腾讯元宝 | 中 | 中 | 社交生态 |
| Kimi | 中 | 中 | 长文本 |
四、总结当前国内大模型格局
如果只看 用户规模：
字节 > 阿里 > 百度 > 腾讯
如果只看 API生态：
MiniMax / Qwen / GLM / DeepSeek / 字节
如果两个指标一起看：
国内大模型已经形成“五强格局”
- 字节（豆包）
- 阿里（Qwen）
- MiniMax
- 智谱（GLM）
- DeepSeek
以上就是本次分享。我是安东尼（TUARAN），持续关注大模型应用、AI工程化与自动化系统。欢迎一起交流 OpenClaw、Agent、数字员工 等实践，也欢迎共创 《前端周刊》 、加入 博主联盟。加我或进群，一起做点有意思的 AI 项目。
