中国企业推出的 DeepSeek 和智谱 AI 等多款人工智能模型，其整体竞争力已被业内人士视为可与 Anthropic 和 OpenAI 等厂商的先进大模型相媲美。在多家美国人工智能实验室提高其旗舰模型代币（token）计费标准后，企业使用人工智能技术的成本远超预期，而中国模型在性能上的进步恰好满足了市场对降低成本的需求。

根据聚合多家大模型的开发者调用平台 OpenRouter 的数据，自 2 月 8 日以来，美国企业调用中国 AI 模型产生的代币占比每周都超过 30%，最高时曾达到 46%。相比之下，前 12 个月的平均比例仅为 11%，而在 2025 年上半年，这一比例更是低至 4.5%。

随着美国政府加强对其最强大人工智能模型的监管，并研究如何遏制海外替代模型的快速传播，中国开源模型和开放权重模型迎来了发展机遇。6 月底，OpenAI 表示将根据美国政府的要求，暂缓推出一批新模型。同月，在特朗普政府与 Anthropic 公司进行了一番紧张交涉后，美国方面解除了对 Anthropic 的 Mythos 和 Fable 两款模型的出口管制。

布鲁金斯学会约翰 ·L· 桑顿中国中心研究员凯尔 · 陈在接受采访时指出，当前人工智能的使用成本急剧上升，这使得中国 AI 模型对美国企业的吸引力显著增强。此前，美国企业在选择大模型时更看重落地能力，并不十分在意成本；但如今，各大企业都开始精打细算地控制人工智能开支。

随着各大企业纷纷部署人工智能模型以研发新产品和提高内部运营效率，技术工程师们也越来越频繁地测试性价比更高的开源和开放权重模型。目前，性能最顶尖的同类产品大多出自中国企业。

开源和开放权重模型允许开发者访问和调用模型不同层级的参数，并且在某些情况下支持二次修改。这与 OpenAI、Anthropic 和谷歌推出的多款闭源旗舰模型形成鲜明对比，后者的核心代码和底层运行逻辑均属于厂商的专有技术，不对外开放。

6 月，人工智能初创公司 Lindy 将其全部业务流量从 Anthropic 的 Claude 系列模型迁移到了 DeepSeek。DeepSeek 在 2025 年初凭借其重磅新品崭露头角，并于今年 4 月推出了全新大模型。公司首席执行官弗洛 · 克里韦洛表示，迁移完成后，公司的成本直线下降，仅在短短几个月内，这次模型选择的调整就为公司节省了数百万美元的开支。

面向开发者、用于部署网页和应用的平台 Vercel 的数据显示，在 5 月至 6 月期间，DeepSeek 在该平台的代币调用占比持续上升。Vercel 智能体基础设施负责人哈普里特 · 阿罗拉透露，智谱 AI 在 6 月发布的 GLM 5.2 是 2026 年 Vercel 平台上所有追踪模型中普及速度最快的一款。在其上线第一个完整周，日均代币调用量飙升了约 27 倍，使用该模型的客户数量增长了近 80 倍。

阿罗拉表示，价格是关键驱动因素。当业务场景不需要调用顶级模型时，企业团队会自动转向性价比足够且价格更低的模型，而近期中国推出的一系列大模型在成本竞争中占据了优势。OpenRouter 的数据分析师贾斯汀 · 萨默维尔介绍，中国开源模型的使用成本比 Anthropic 和 OpenAI 的头部产品低 60% 至 90%。

面向合规行业的 AI 智能体平台 LaunchLemonade 的创始人兼首席执行官西恩 · 索隆称，尽管 Claude 和 ChatGPT 仍然是平台使用量最高的模型，但 GLM 5.2 已跻身平台前五常用模型之列。西恩表示，智谱 GLM 和阿里千问等中国模型正成为企业的重要备选方案，它们在满足特定业务场景需求的同时，兼顾了性能和成本优势。对于 AI 布局成熟的企业而言，只要在技术和商业层面能够适配，它们越来越愿意选择中国大模型。

中国 AI 模型的整体性能也在持续提升。布鲁金斯学会的凯尔 · 陈表示，中国模型的成本通常只是美国同类产品的一小部分，但性能却已接近美国顶尖前沿大模型。他预计，目前中国模型整体上与美国头部产品存在 6 至 9 个月的技术代差。萨默维尔评价道：“新一代开源中国模型表现出色，除了极少数超复杂的大语言模型任务外，绝大多数场景都能胜任。”

在一项备受业内关注的智能体能力评测中，GLM 5.2 的得分与 Anthropic 的 Opus 4.8 仅相差一个百分点，但调用成本却仅为后者的五分之一。多名研究人员指出，在部分网络安全评测基准中，GLM 5.2 的性能可以与美国头部实验室的产品相媲美。Lindy 的首席执行官克里韦洛在社交平台 X 上发文表示，切换到 DeepSeek V4 模型后，公司多项核心业务场景的人工智能效果均有所提升。

Hugging Face 机器学习负责人亚辛 · 杰尼特在采访中表示：“越来越多的企业倾向于选择成本更低、可自主掌控和进行自主微调的人工智能底层解决方案。就目前开源和开放权重模型市场的现状而言，这类需求大多会导向中国模型。企业目前面临两难选择：要么选择性能顶尖但定价波动大、调用门槛不稳定的美国闭源商业模型；要么选择中国模型，这是企业控制成本、自主掌控人工智能底层架构唯一可行的替代方案，其中也潜藏着实实在在的行业风险。”