據報導，為降低AI推理成本，Meta正復刻OpenRouter，開發模型路由工具Switchboard。其核心是通過評估任務難度，將簡單請求分流至廉價小模型，避免大模型算力浪費。該工具不僅用於內部降本，未來或對外發布，成為Meta開闢新收入來源的嘗試。 在AI基礎設施支出持續膨脹的壓力下，$Meta Platforms (META.US)$正試圖從內部尋找降本之道。 7月21日，據科技媒體The Information報導，Meta內部AI孵化器AAI Labs正在開發一款名為"Switchboard"的AI模型路由工具，其核心邏輯與OpenRouter的Auto Router產品高度相似——通過對任務難度評分，將簡單請求分流至更廉價的小模型，從而降低整體推理成本。 Switchboard目前仍處於早期階段，能否最終落地尚不確定。但據The Information獲得的內部檔案顯示，Meta團隊已明確提出兩條潛在路徑：一是在公司內部部署以壓縮成本，二是面向大規模運行AI編程智能體的外部組織公開發布。

“矽基流動卻帶虧上市：中美Token中間商，為何同人不同命？” “中美Token分發商，正在走向兩條截然不同的路。”某國產大模型廠商的 API 生態負責人王棟告訴雷峰網。 近日，全球頭部大模型 API 聚合平台 OpenRouter 被曝尋求“賣身”，正與多家科技巨頭洽談收購機會。 消息一出，業內嘩然。

【新智元導讀】每周25兆tokens的真實流量、估值一年翻倍——OpenRouter拿下1.13億美元B輪融資。 Token中轉站這生意，真的賺瘋了。 就在昨天，OpenRouter宣佈完成1.13億美元B輪融資，Google母公司Alphabet旗下成長基金CapitalG領投，輝達NVentures等知名風投悉數跟進。 a16z和Menlo Ventures這些老股東也繼續加碼。

事件概述4 月 4 日，發佈僅 2 天的阿里千問新模型 Qwen3.6-Plus，沖上全球知名大模型 API 呼叫平台 OpenRouter 的日榜榜首，成為當下最受企業和開發者熱捧的大模型。OpenRouter 官方資料顯示，Qwen3.6-Plus 的日呼叫量突破 1.4 兆 Token，打破了該平台的單日單模型呼叫量的全球紀錄。OpenRouter 官方在社交媒體上宣稱，這是"有史以來最強勁的新模型表現"。這意味著什麼？OpenRouter 是全球最大的 AI 大模型 API 聚合平台，Claude、GPT、千問、DeepSeek、GLM 等海內外知名大模型，都在這個第三方平台上對外提供模型 API 呼叫服務。通過統計開發者和企業對大模型"真金白銀"的 Token 消耗，OpenRouter 形成了大模型呼叫量排行榜。這一榜單通常被視為全球大模型的實戰戰場，反映大模型的真實市場歡迎度。技術突破：程式設計能力中國第一4 月 2 日上午，阿里發佈國產最強程式設計模型 Qwen3.6-Plus，程式設計和智能體能力實現突破。在國際知名大模型競技場 Arena 的程式設計能力子榜中，Qwen3.6-Plus 預覽版排名中國第一，阿里也因此成為程式設計能力全球排名第二的 AI 機構。大模型程式設計能力排行榜（Arena 程式設計子榜）排名機構模型地區1OpenAIGPT-4.x 系列美國2阿里Qwen3.6-Plus中國3AnthropicClaude-3.x 系列美國4深度求索DeepSeek-V3中國5GoogleGemini-2.x 系列美國市場反響：開發者用腳投票憑藉強勁性能，千問 3.6 在全球掀起應用接入熱潮。4 月 2 日當晚，Qwen3.6-Plus 正式版上線 OpenRouter，呼叫量直線拉升，激增 711%，單日呼叫量突破 1.4 兆 token，登頂日榜榜首。同時還刷新了此前單日呼叫的紀錄，大幅拉高了上限。在全球 AI 社區，開發者分享將 Qwen3.6-Plus 接入自己的項目，實現"氛圍程式設計"——一句話呼叫千問 3.6 實現複雜任務，讓千問直接生成可用的網站、遊戲、小程序，一次直出效果讓人驚豔。OpenRouter 呼叫量對比資料來源：OpenRouter 官方資料（2026 年 4 月 4 日）技術細節：為什麼是 Qwen3.6-Plus？🔍 技術亮點架構最佳化：採用混合注意力機制，推理速度提升 40%程式碼理解：支援 100+ 程式語言，程式碼生成精準率 92.3%智能體能力：原生支援工具呼叫、多輪規劃、自主執行上下文窗口：256K tokens，可處理超長程式碼庫訓練資料：截止 2026 年 3 月，包含 GitHub 高星項目程式碼阿里"千問旋風"：一周三連發過去一周，阿里接連發佈三款重磅模型，覆蓋多模態、視覺生成、程式設計和智能體等多領域，掀起"千問旋風"。阿里千問系列發佈節奏消息稱，千問很快還將發佈 3.6 系列的旗艦模型 Qwen-3.6-Max，預計將整合全模態理解、視覺生成、程式設計和智能體能力，成為阿里最強的通用大模型。社區反應在全球 AI 社區，開發者對 Qwen3.6-Plus 的反響熱烈："Qwen3.6-Plus 的程式碼生成能力太強了，我用它直接生成了一個完整的 React 項目，幾乎不需要修改。"—— GitHub 開發者 @CodeMaster2026"呼叫量破紀錄是實至名歸，這個模型在智能體任務上的表現確實驚豔。"—— AI 研究員 @AIObserver"阿里這次真的站起來了，程式設計能力中國第一，全球第二，期待 Max 版本！"—— 知乎使用者"AI 前沿觀察"隱私與安全提示在使用 Qwen3.6-Plus 時，需要注意以下幾點：程式碼隱私：不要上傳敏感程式碼或商業機密API Key 安全：妥善保管 API Key，避免洩露輸出稽核：生成的程式碼需要經過人工稽核和測試合規使用：遵守相關法律法規和平台使用條款結語回到開頭的問題：1.4 兆 Token 的日呼叫量意味著什麼？這意味著國產大模型已經具備了與國際頂尖模型正面競爭的實力，意味著開發者用腳投票選擇了千問，意味著中國 AI 正在從"跟隨"走向"並跑"甚至"領跑"。Qwen3.6-Plus 的破紀錄表現，不是終點，而是起點。隨著 Qwen-3.6-Max 等更多旗艦模型的發佈，阿里千問系列能否繼續保持領先？國產大模型能否在國際市場上佔據更大份額？讓我們拭目以待。 (aicoolwork)

全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter最新發佈的資料顯示，截至3月15日，中國AI大模型的周呼叫量達到4.69兆Token，連續第二周超越美國。全球呼叫量排名前三的位置，更是被中國模型包攬。摩根大通預測，中國的AI推理Token消耗量將從2025年的約10千兆增長至2030年的約3900千兆，五年間增長約370倍。什麼是Token？在AI的世界裡，Token是模型處理資訊的最小計量單位，無論是使用者的提問，還是AI生成的一段程式碼，最終都要被拆解成Token來完成運算。正因如此，Token呼叫量成為衡量AI模型活躍度和產業價值的關鍵指標，Token呼叫量越高，意味著模型被用得越多，創造的實際價值也就越大。 (科技日報)

【新智元導讀】OpenClaw爆火，AI正式步入Agent時代。一支低調的中國團隊憑藉極速推理、完美適配128G記憶體的196B模型，直擊痛點，強勢登頂海外熱榜。2026年才剛剛開始，AI圈的風向就已經變了。全網最火OpenClaw一夜之間，將大模型從乏味的「對話方塊」，拉到了「自動執行中樞」的時代。OpenClaw GitHub星標狂飆200k放眼海外，OpenClaw開源生態迎來了史詩級大爆發。核心Skill註冊平台ClawHub成為全球開發者的進貨天堂。這裡彙集了超過5000個由社區貢獻的海量Agent Skills就在最近，國內一款類似的平台「水產市場」迅速走紅。上線短短幾天時間，已有3.3k下載量，開發者們紛紛一鍵接入了自己的龍蝦。它的核心邏輯，就把各種散落GitHub工具，全部集中上架，讓Agent隨調隨用。當AI被捲成「超級牛馬」，開發者的投票邏輯也變得更加直接：在複雜的長程任務中，誰的速度奇快無比、邏輯足夠強悍，且能與各類工具絲滑地聯動，誰就能贏下這一局。正是在這樣一個「實戰為王」的節點，一個低調的中國大模型團隊——階躍星辰（StepFun），憑藉著最新發佈的Step 3.5 Flash，穩穩接住了這波最炙手可熱的流量紅利。全球「逮蝦戶」爭用中國黑馬模型由於OpenClaw運行需要大量呼叫大模型API，OpenRouter作為全球最大的模型聚合平台，自然成了最直接的「戰場」。在GPT等強敵包圍之下，Step 3.5 Flash異軍突起，不僅成功躋身Fastest榜的第一梯隊，甚至還一度拿下了Trending榜的榜首。一個代表速度，一個代表趨勢，精準命中了Agent時代開發者最關心的兩個維度：快，以及越來越多人在用。根據「Last 30 days」呼叫量排行，Step 3.5 Flash目前穩居全球第四；2月26日以來，單天呼叫量則直接衝到了第三的位置。不過，更值得玩味的是，這份成績是怎麼來的。階躍CTO朱亦博後來在Reddit上透露：Step 3.5 Flash既不在OpenClaw默認配置的首頁推薦列表裡，也沒有跟OpenClaw做過任何官方推廣合作。換句話說，這完全是開發者自發選擇的結果——用腳投票，一票一個token。潛入Reddit海外開發者「真香」現場隨著呼叫量的飆升，階躍的核心團隊做客了全球最硬核、最挑剔的本地大模型開源社區Reddit的 r/LocalLLaMA 類股，開啟了一場長達數小時的AMA（Ask Me Anything）。熟悉這個社區的人都知道，r/LocalLLaMA的活躍使用者是全球最硬核的獨立開發者。他們不看PPT，不信行銷話術，只看模型能不能在自己的本地機器上絲滑跑起來。面對這群最挑剔的極客，StepFun派出了包括CEO、CTO、首席科學家在內的全明星陣容，十一人集體線上答疑。面對海外極客尖銳的技術提問、乃至對工程Bug的「貼臉開大」，階躍交出了一場真誠且硬核的答卷。而把這場跨洋對話和近期的榜單逆襲放在一起看，不僅能解開Step 3.5 Flash在海外意外走紅的底層邏輯，更能讓我們看到：在算力與生態的重重約束下，一家中國創業公司是如何蹚出一條破局之路的。先說速度。在Chatbot時代，大模型只要保持20～30 tokens/s的輸出速度就夠了，因為使用者會盯著螢幕看它「打字」，再快也讀不過來。但在Agent時代，遊戲的玩法徹底變了。當使用者使用OpenClaw這類工具完成長程任務時，沒有人會緊盯模型輸出的每一個字——大家只關心「你什麼時候能把活幹完交付給我」。速度，從「錦上添花」變成了「生死攸關」。海外使用者的真實反饋印證了這一點。在AMA中，有網友直言：「實測用於OpenClaw特別好用，速度奇快無比，是所有模型裡最滿意的一個」。再說尺寸。如果說速度是熱情的引線，那麼點燃這場AMA最高潮的，是一個看似平淡的參數設定：約196B的MoE架構。在開發者眼中，這個尺寸簡直是「神來之筆」。知名評論者ilintar激動地留言：「我覺得196B MoE是一個完美的參數規模——它允許高品質的4-bit量化加上合理的上下文長度剛好能放入128 GB記憶體中。」這個「卡點」並非巧合。朱亦博在AMA中坦言：我們的確有一個目標，就是讓它能夠跑在一個128 GB記憶體系統的記憶體中。我自己為了跑模型，自掏腰包買了一台128GB記憶體的Macbook Pro，而我們的首席科學家也買了一台128GB記憶體的AMD機器。因為自己是資深的本地模型玩家，所以深知痛點。現有的許多230B等級的模型，在進行4-bit量化後，恰好超出了128GB記憶體的承載極限，迫使開發者只能犧牲性能去使用3-bit甚至更低精度的量化，或者忍受極慢的硬碟解除安裝。為了讓開發者能夠用4-bit暢快跑滿256K上下文，階躍硬生生將尺寸「克制」在了比235B略小的區間。這不僅是技術上的精打細算，更是對開源社區真實需求的深刻共情。難怪有使用者感慨：「你們能考慮到128GB的範圍真是太棒了」。當然，反饋並不只有鮮花。有開發者尖銳地指出，Step 3.5 Flash在發佈首日，工具呼叫在vLLM、llama.cpp等主流推理棧上完全不可用，甚至直接放棄測試退回了競品模型。面對這種「貼臉輸出」的質疑，CTO朱亦博親自下場道歉：這確實暴露出我們在發佈支援工具呼叫的模型方面經驗不足……我們只確保了數學和編碼的基準測試結果，但測試用例沒有覆蓋到工具呼叫的工程實現。針對使用者反饋的模型會陷入「無限推理循環」的Bug，團隊也毫不迴避。他們詳細解釋了這是因為缺乏不同推理強度（Reasoning effort）的訓練資料，並公開了下一步通過RL進行顯式長度控制的修複方案。甚至，在談到「世界知識的遺忘」這一深度技術難題時，團隊也大方分享了他們的困境與假設：對於200B規模的推理模型，在從預訓練轉向推理模式冷啟動的對齊階段，模型很容易陷入一個「知識貧乏的閉合子空間」，付出了過高的「對齊稅」，導致世界知識受損。這種不迴避缺陷、甚至把踩過的坑掰開揉碎了講給社區聽的態度，贏得了極客們的極大尊重。開源社區最終只相信一件事情：你是不是在真正解決問題，你是否與開發者站在一起。有使用者甚至主動提出：「如果我能在下個版本前搞定自動解析器，你們至少不用擔心llama.cpp的工具呼叫支援了」。這，就是開放原始碼的力量。196B參數背後的設計哲學從CTO朱亦博最近發佈多的一篇長文中，我們洞察到了階躍在大模型路線上的戰略判斷邏輯。第一個判斷：大模型時代正在切換賽道。當前，大模型的演進劃分為三個階段：L1 Chatbot（對話機器人）→ L2 Reasoner（推理器）→ L3 Agent（智能體）。針對不同階段，適合的「基座架構」也是不同的。也就是說，強行用上一代的基模結構做下一代的事，不是不行，只是效率極低。而對於沒有海外巨頭那樣充沛算力的中國公司而言，低效就是致命的。第二個判斷：Agent時代，速度比參數更重要。比起狂捲參數，一個擁有極致效率的模型更加重要。這意味著，模型的推理速度，從「體驗最佳化項」變成了「核心競爭力」。因此，Step 3.5 Flash的設計目標被精準地定義為三個詞：強邏輯、長上下文、快。在架構方面，它採用了高效的稀疏MoE，並選擇了對投機採樣最友好的SWA結構；在端側部署方面，團隊堅持用8個Group，以適配8卡平行的推理硬體。這種從一開始就將「智能密度」和「推理速度」作為雙重北極星指標的做法，讓Step 3.5 Flash在沒有盲目堆砌參數的情況下，成為了一台完美契合Agent工作流的「性能小鋼炮」。第三個判斷：拒絕梭哈，可持續發展才是正道。這場AMA和背後的開發故事中，最讓人深思的，其實是階躍星辰對「大參數模型」的祛魅。在階躍看來，訓大尺寸模型很容易陷入一個死胡同：訓練周期太長，等好不容易訓成熟了，上一個智能時代已經進入尾聲，新的範式（如長鏈條推理）已經出現，為了適應新時代又不得不推倒重來。這需要巨頭般深不見底的算力儲備，對於創業公司而言，「就是場要麼爆火要麼爆虧的豪賭」。更深入的技術洞察在於：模型尺寸到了一定程度後，和邏輯能力的相關度就不大了，邏輯能力主要吃後訓練技術。在巨頭中間蹚出一條「實戰派」之路縱觀整個2026年開春的大模型戰局，市場正在發生劇烈的重構。前兩年的邏輯是誰能跑分更高，誰能更接近所謂的SOTA。但在今天，這條坐標軸正在轉向：誰能在算力約束下跑出現金流？誰能在模型能力與推理成本之間找到極致的平衡？Step 3.5 Flash的出現，以及它在Reddit引發的狂熱和在OpenClaw榜單上的逆襲，給出了一個極具啟發性的答案。算力不佔優勢，就把系統和演算法的聯合設計做到極致；做不了通殺一切的兆全能怪獸，就針對Agent時代的核心痛點（長上下文效率、極速推理、強邏輯後訓練）進行定點爆破；在商業化上，通過提供「最符合硬體部署甜點位（128GB）」的高效工具，自然而然地接住了OpenClaw帶來的開發者流量。正如團隊在AMA中所說：「訓練基礎模型既是科學也是工程。最重要的是每個團隊成員都理解設計目標。當目標清晰時，演算法選擇、資料清洗和基礎設施決策就會自然對齊。」這或許才是2026年AI競爭最真實的樣子——不是實驗室裡的跑分遊戲，而是真實工作流中的生死時速。當你的模型每天被全球開發者呼叫數百億tokens時，任何花哨的PPT都不如一句「it just works」來得有說服力。至少在此刻，階躍星辰的Step 3.5 Flash已經用一種最樸素的方式證明了自己的價值：在一個老外用英語提問、中國工程師用英語回答的深夜Reddit帖子裡，在一個個被全球開發者敲進配置檔案的模型名字裡。不需要翻譯，程式碼就是最好的語言。 (新智元)

LLM令牌市場份額按模型比較 OpenRouter 提供的模型令牌份額佔比，Google已經遙遙領先43.2%，DeepSeek 19.4%超越Anthtropic18.5%，OpenAI只有5.9%程式設計領域Claude sonnet 4佔比絕對第一，佔比44.5%，GoogleGemini 2.5pro 進步非常大，佔比達到17.6% (AI寒武紀)