2026 年春节，国产大模型在全球开发者圈里火了

2026 年春节前后，全球开发者们悄悄改变了他们用 AI 的方式。在 OpenRouter——这个全球最大的大模型 API 聚合平台上，前十名模型中，有七席被中国团队的产品占据。总调用量超过六成，前三名更是被 MiniMax M2.5、Kimi K2.5 和智谱 GLM-5 一包到底。这不是营销口号，是真金白银的调用数据：仅一周，MiniMax M2.5 就被调用了 2.45 万亿个 token，相当于把整个《百科全书》的内容反复读了上千万遍。

为什么是编程和智能体？开发者用脚投票

过去一年，开发者不再满足于让 AI 写个周报、改个错别字。他们要的是能真正干活的工具。而国产模型，正好踩在了两个最痛的点上：编程效率和自动化任务。

月之暗面的 Kimi K2.5，被不少团队称为“AI 项目经理”。它不是单打独斗，而是能同时启动 100 个“分身”并行处理任务——一个负责查文档，一个写代码，一个做测试，另一个写注释。有人用它重构一个中型后端服务，原本要三天的活，现在不到八小时就跑通了。一位来自柏林的全栈工程师在 Reddit 上说：“我以前靠 GPT-4 写代码，现在靠 Kimi 管整个项目。”

智谱 GLM-5 则解决了另一个老大难问题：长文档。很多开发者要处理的不是几段话，而是整本用户手册、几十页的 API 文档，甚至整套公司内部的流程规范。GLM-5 支持 200K 上下文，意味着你直接丢进去一份 500 页的 PDF，它能记住全部内容，还能精准定位到第 312 页的某个参数说明。不少做金融、法律、医疗系统的团队，已经把它嵌入到内部知识库系统里，替代了过去靠人工翻查的流程。

价格便宜到离谱，但真能用

很多人以为国产模型便宜是因为“缩水”，但现实是：你花 1 美元，能买到的算力，是 Claude Opus 4.6 的 16 倍。

MiniMax M2.5 和 GLM-5 的输入成本，都是每百万 token 0.3 美元。而 OpenAI 的 Claude Opus 4.6，同样长度的文本，要 5 美元。这不是小数目的差别——一个每天调用 5000 万 token 的创业公司，一个月光 API 费就能省下 7000 美元以上。这笔钱，够雇一个全职工程师，或者买十台服务器。

更关键的是，便宜不代表差。不少开发者实测发现，在代码补全、逻辑推理、多轮对话一致性上，GLM-5 和 M2.5 的表现已经和顶级海外模型没差。一位硅谷的 AI 工程师在 X（原 Twitter）上写道：“我试了五家模型，最后选了 GLM-5，不是因为它便宜，是因为它真的懂我写的代码。”

不只是技术，是生态在变

国产模型的爆发，不是偶然。2025 年下半年，国内大厂开始开放模型接口，和 GitHub、GitLab、VS Code 深度集成。现在，你打开 VS Code，插件里直接能调用 Kimi 写单元测试，或者让 GLM-5 解释一段 Kafka 配置文件。开发者不需要切换平台，不用注册新账号，不用学新语法——就像用 Ctrl+C、Ctrl+V 一样自然。

国外开发者也开始主动找这些模型。Stack Overflow 上，关于“GLM-5 vs GPT-4o for long context”的帖子，2026 年初的点赞数已经超过 1.8 万。GitHub 上，使用国产模型的开源项目数量，半年内翻了三倍。

2026 年，AI 不再是实验室里的新奇玩具。它成了开发者桌面上的工具，像 Python、Git 一样，不可或缺。而这一次，中国团队，不仅跟上了节奏，还重新定义了什么叫“好用、便宜、能扛事”。