国内大模型真实格局：用户规模与API调用量对比
有时候，真不是咱们不想用国外的那些模型。就说 Anthropic 的 Dario 吧，对华那点成见摆在那儿，那还用说？不过话说回来，看看国内大模型现在的局面，其实也真挺有意思的。
单一指标看行业格局，很容易掉坑里。有些模型，C 端用户数看着挺唬人，但开发者调用的少；另一些呢，普通用户听着没那么响，可 API 调用量高得吓人。所以，要看清大模型生态的全貌，得从两个维度下手：
- 用户规模（DAU）：衡量 C 端产品的影响力。
- API调用量 / Token量：反映开发者生态和背后的算力规模。
咱们不妨就把国内主流的大模型，按这两个维度一起盘一盘。
一、国内AI助手用户规模（DAU）
这个指标直接反映了普通用户的实际使用情况，数据主要来自 QuestMobile 和一些行业统计口径。
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
这个维度更能反映开发者的活跃度和算力部署的真实体量。数据来源包括 OpenRouter、厂商主动披露以及行业调研。
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
真正能反映行业真实现状的，是把两个维度叠在一起看，而不是只看其中一张图。那才是真相。
| 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，座次是这样的：
字节 > 阿里 > 百度 > 腾讯
如果只看API生态，情况又不一样：
MiniMax / Qwen / GLM / DeepSeek / 字节
但把这两个指标结合在一起看，结论就清晰了：国内大模型已经形成了“五强格局”。
- 字节（豆包）
- 阿里（Qwen）
- MiniMax
- 智谱（GLM）
- DeepSeek
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