【CNMO科技消息】Counterpoint一份最新分析指出，中国AI大模型在全球市场中的竞争重点，未必是全面超越Claude等美国前沿模型，而是成为开发者在成本、开放性和灵活性之间权衡后的“第二默认选择”。分析认为，Kimi、Qwen、DeepSeek和GLM已从“低价替代品”进入“可信替代方案”阶段，能够承接更多编程、智能体和长上下文任务。

CNMO科技注意到，当前中美模型竞争的关键变量，正从基准测试领先转向开发者的实际调用路径。当专有前沿模型价格偏高、封闭性较强，或能力超过具体任务需求时，开发者更可能转向成本更低、部署更灵活的替代模型。这里所说的“第二默认选择”，并非指全球排名第二的模型，而是开发者在真实业务中最常优先考虑的替代方案。

相关案例显示，这一变化已体现在实际使用行为中。到2026年6月初，DeepSeek在OpenRouter上的令牌份额达到18%；Lindy.ai将部分智能体流量从Claude迁出后，推理成本下降约90%；Harvey则基于Moonshot的Kimi K3进行后训练，形成自有法律模型。分析认为，这些现象说明中国模型已开始进入全球开发者技术栈，并在部分场景中承担实际工作负载。

与此同时，行业竞争的计量方式也在变化。随着智能体应用普及，一条指令往往会触发数十次模型调用，企业更关心“每项任务的可接受完成成本”，而不只是单次令牌价格或单项能力排名。在这种逻辑下，多模型级联和任务分流将更加普遍，西方厂商可能保留客户入口，但部分调用量会流向其他模型供应方。

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分析还指出，随着模型能力逐步可替代，真正增值的环节将更多转向路由、托管、编排和应用层。中国开源权重模型对通用推理价格形成压缩，但其国际扩张的主要约束，可能不再是能力本身，而是信任与地缘因素。