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Kimi 61%、DeepSeek 15%、智谱 11%、Meta Llama 7%、Qwen 3%

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2026 年 11 月 6 日,据硅谷风险投资机构 Menlo Ventures 发布的《2026 年企业 AI 现状报告》显示:中国模型合计占企业开源模型支出的 89%。

其中,Kimi 占 61%,DeepSeek 占 15%,智谱 GLM 占 11%,阿里巴巴 Qwen 占 3%。

相比之下,Meta 旗下 Llama 的份额为 7%,是份额最高的西方开源模型。

需要说明的是,开源模型虽然可以免费获取模型权重,但企业在实际使用过程中仍可能产生费用。

例如,通过第三方推理平台调用 Kimi、DeepSeek、Qwen 等开源模型,通常需要支付推理服务费用。

Menlo Ventures 所统计的开源模型支出份额,主要依据企业生产环境中的模型 API 使用情况及支出加权测算,并非购买模型权重或训练模型的费用。

因此,89% 指中国模型在企业开源模型支出中的份额,而非在整个企业大模型市场中的份额。

尽管开源模型的使用量快速增长,企业在采购 AI 模型时,仍然更愿意为能力更强的旗舰模型支付更高价格。

2025 年第三季度至 2026 年第三季度,开源模型的 Token 使用量份额从 11% 上升至 19%,但支出份额却从 6% 下降至 4%。

前沿模型在企业模型支出中的份额从 35% 上升至 63%,Token 使用量份额从 18% 上升至 42%。

企业最常用的模型也发生了变化。

此前,Claude Sonnet 4.

5 和 GPT-5 更受欢迎,如今则转向价格更高的 Claude Opus 5.

5 和 GPT-6 Astra。

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其中,Claude Opus 5.

5 每百万输入 Token 收费 4 美元,输出收费 20 美元;

GPT-6 Astra 的输入和输出价格分别为 10 美元和 60 美元。

与此同时,Anthropic、OpenAI 等厂商已将部分小型闭源模型的价格下调 80% 以上,但这类模型的 Token 使用量份额仍从 29% 下降至 13%。

Menlo Ventures 认为,企业越来越看重模型执行复杂任务的能力,而非单纯追求低价。

中国开源模型不仅获得了更多企业调用,也开始成为海外 AI 应用开发专用模型的基础。

报告还列举了海外 AI 应用厂商基于开源模型开展后训练的案例。

其中,AI 编程工具 Cursor 以 Kimi K2.

5 为基础开发了 Composer 2,并在强化学习训练过程中使用 Fireworks 提供的推理基础设施。

法律 AI 平台 Harvey 以 Kimi K3 为基础,与 Fireworks 合作开展后训练,开发出面向复杂法律任务的专用模型 Tenet。

通过模型后训练,应用开发者可以针对特定任务进一步优化开源模型,降低成本,并减少对前沿模型厂商的依赖。

2026 年有 10% 的 AI 应用开发者采用模型后训练技术,高于 2025 年的 6%。

在开展后训练的开发者中,91% 使用外部合作伙伴提供的基础设施或专业服务。

不过,开源模型的使用量增长并未带来同等幅度的支出份额增长。

报告显示,2025 年 9 月至 2026 年 9 月,开源模型在企业 Token 使用量中的份额从 11% 上升至 19%,但其支出份额却从 6% 下降至 4%。

同期,开源模型的 Token 使用量增长了 22.

5 倍,估计每月达到 2900 万亿 Token,增速超过闭源模型的 12.

1 倍。

造成这一差异的重要原因是价格持续下降。

开源模型平均每百万 Token 的价格降至 0.

13 美元,为此前的约三分之一;

闭源模型的综合平均价格为 0.

70 美元。

开源模型已经承担接近五分之一的 Token 使用量,但只获得约二十五分之一的模型支出。

从整个企业 AI 市场来看,Menlo Ventures 估算,截至 2026 年 9 月,企业 AI 部署支出的年化规模达到 1768 亿美元,是上一年的 5.

4 倍。

其中,AI 基础设施支出约为 995 亿美元,应用市场支出约为 773 亿美元。

Anthropic、OpenAI、Google 三家厂商合计占企业 AI 部署支出的 69%,约为 1227 亿美元。

报告还显示,Anthropic 和 OpenAI 合计占企业大模型 API 支出的 86%,高于上一年的 67%。

其中,Anthropic 的份额从 40% 升至 55%,OpenAI 从 27% 升至 31%,Google 则从 21% 降至 9%。

这份报告基于 Morning Consult 于 2026 年 9 月 8 日至 26 日开展的调查,覆盖近 400 名美国企业 AI 决策者,受访者负责的 AI 支出超过 40 亿美元。

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