我一寫長文就沒人看啊 準備整幾個深度稿件投稿了 🥹

Look at OpenRouter @OpenRouterAI and a16z @a16z report "State of AI" 這份報告基於過去一年超過 100 萬億 token 的真實 LLM 使用數據。 整理了一下開源和中國 AI 的部分 # 開源模型部分 開源模型（OSS）在報告中被視為 AI 生態的核心增長引擎，其使用量從年初的較低份額迅速攀升，到 2025 年底約佔總 token 量的三分之一。 關鍵統計和趨勢包括： *OSS 模型平均佔總使用量的 30%，其中中國 OSS 佔 13.0%，其餘地區 OSS 佔 13.7%，而專有模型仍主導 70%。 增長高峰與新模型發佈同步，如 DeepSeek V3、DeepSeek R1、Kimi K2、GPT OSS 系列和 Qwen 3 Coder，這些模型在發佈後幾周內即獲快速採用 *按 token 量排序，前十大 OSS 模型總計處理超過 33 萬億 token，其中 DeepSeek（14.37 萬億）、Qwen（5.59 萬億）和 Meta LLaMA（3.96 萬億）領跑。 *中型模型（15-70 億參數）成為新興熱點（如 Qwen2.5 Coder 32B），使用從小型模型向中大型模型轉移。 *OSS 模型主導角色扮演（佔 OSS token 的 52%）和編程任務。 報告指出，超過一半的開源使用用於敘事和情感互動，暗示消費級應用的巨大機會。 *OSS 模型聚焦低成本、高量任務（如緩存優化使實際成本低於標價），而閉源模型處理高價值工作。價格彈性增強，推動市場從差異化向流動化轉型。 # 中國 AI 部分 中國開源模型，包括 Qwen、Moonshot AI 的 Kimi 和 DeepSeek 驅動了全球 OSS 增長，並展現出在技術領域的競爭力。 關鍵統計和趨勢包括： *使用份額：中國 OSS 平均佔周 token 量的 13.0%，從 2024 年底的 1.2% 增長至 2025 年底的部分周達近 30%。 *中國模型以快速迭代著稱，如 DeepSeek 和 Qwen 的定期更新，重塑 OSS 格局。頂級中國 OSS 貢獻者包括 DeepSeek（14.37 萬億 token）、Qwen（5.59 萬億）、Minimax（1.26 萬億）和 MoonshotAI（0.92 萬億）。Kimi K2 等推理型模型因成本效率和靈活性迅速捕獲市場份額。 *中國 OSS 在角色扮演中佔 33%，但編程和技術任務佔比更高（39%，高於整體 OSS 的 38%），顯示其在生產力工具上的優勢 角色扮演流量到年底趨於均衡（RoW OSS 43%、中國 OSS ~8% 早期，後增長）。 *中國模型在多語言支持（如翻譯）上卓越，受益於文化適應性和定製化。 報告強調，中國 AI 的興起標誌全球 AI 去中心化，非西方 OSS 的成功預示競爭將聚焦多語種能力和文化適應，而非單純規模。