DeepSeek ครองอันดับหนึ่งบน OpenRouter ด้วยยอด 35.4 ล้านล้านโทเคนต่อสัปดาห์ ขณะที่โมเดลจีนกวาดห้าอันดับแรก

DeepSeek ครองสองอันดับแรก

DeepSeek V4.1 Flash 1017 ประมวลผลโทเคน 35.4 ล้านล้านโทเคนในการจัดอันดับรายสัปดาห์ของ OpenRouter แซงหน้ารุ่นก่อน และทำให้นักพัฒนาจีนครองทั้งห้าอันดับแรก ข้อมูลการใช้งานของแพลตฟอร์มจนถึงวันที่ 26 ตุลาคม 2026 จัดให้ DeepSeek V4.1 Flash อยู่อันดับสอง ด้วยยอด 17.4 ล้านล้านโทเคน

GLM 5.3 Flash ของ Z.ai อยู่อันดับสามด้วยยอด 13.8 ล้านล้านโทเคน ตามด้วย MiniMax M3.1 Flash เวอร์ชันฟรีที่ 12.6 ล้านล้านโทเคน และ Hy4 รุ่นพรีวิวของ Tencent ที่ 9 ล้านล้านโทเคน GPT-6 Luna ของ OpenAI ก็มียอด 9 ล้านล้านโทเคนเมื่อปัดตามความละเอียดที่แสดง แต่ได้อันดับหก

ตัวเลขใน การจัดอันดับโมเดล AI ของ OpenRouter เป็นการปรับปรุงจากข้อมูลที่เผยแพร่สำหรับวันที่ 19-25 ตุลาคม ซึ่งระบุว่าโมเดลใหม่ล่าสุดของ DeepSeek มียอด 33.6 ล้านล้านโทเคน และเติบโต 801% ส่วนหน้าเว็บทางการระบุยอด 35.4 ล้านล้านโทเคน และเติบโต 382% ข้อมูลก่อนหน้านี้ยังจัด MiniMax ไว้อันดับสาม และ GLM ไว้อันดับสี่ ซึ่งสลับลำดับกันเมื่อเทียบกับหน้าเว็บทางการ

โมเดลสองรุ่นที่นำอันดับของ DeepSeek ประมวลผลรวมกัน 52.8 ล้านล้านโทเคนในตารางรายสัปดาห์ทางการ รุ่นใหม่ล่าสุดเพียงรุ่นเดียวมีปริมาณมากกว่ารุ่นก่อนหน้าเพียงเล็กน้อยเกินสองเท่า เป็นการเปลี่ยนแปลงที่น่าจับตาหลังบริษัทประกาศอัปเดตเมื่อวันที่ 17 ตุลาคม

OpenRouter เชื่อมต่อนักพัฒนาเข้ากับโมเดลจากหลายบริษัทผ่านอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน หรือ API เดียว การจัดอันดับแสดงกิจกรรมที่ผ่านบริการนี้ ขณะที่ตลาด AI ในวงกว้างยังครอบคลุม API โดยตรงของบริษัทต่าง ๆ บริการคลาวด์อื่น การติดตั้งใช้งานส่วนตัว และแอปสำหรับผู้บริโภค

การจัดอันดับโทเคนวัดอะไร

OpenRouter นับทั้งโทเคนในพรอมต์ ซึ่งเป็นข้อมูลที่ส่งให้โมเดล และโทเคนในผลลัพธ์ ซึ่งเป็นข้อมูลที่โมเดลสร้างขึ้น โทเคนเป็นหน่วยย่อยของข้อความ อาจเป็นคำหนึ่งคำหรือส่วนหนึ่งของคำก็ได้ เอกสารขนาดยาวหรือบทสนทนาต่อเนื่องอาจมีโทเคนหลายพันหน่วย

คำขอเป็นหน่วยวัดอีกแบบหนึ่ง หมายถึงการเรียกใช้เพื่อขอให้โมเดลทำบางอย่าง คำขอหนึ่งอาจขอให้แปลข้อความสั้น ๆ ส่วนอีกคำขออาจแนบโครงการซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่พร้อมขอให้แก้ไขหลายจุด ทั้งสองอย่างนับเป็นหนึ่งคำขอ แต่จำนวนโทเคนต่างกันได้มาก

OpenRouter รวบรวมการใช้งานเป็นช่วงรายวันตามเวลาสากลเชิงพิกัด ตารางรายสัปดาห์ครอบคลุมเจ็ดวัน โดยสิ้นสุดที่ช่วงข้อมูลล่าสุดที่ครบถ้วน ส่วนตารางรายเดือนครอบคลุมช่วงย้อนหลัง 30 วัน วันที่เหนือการจัดอันดับระบุช่วงข้อมูลการใช้งานล่าสุด

โมเดลแต่ละรุ่นจะแสดงแยกกัน รวมถึงเวอร์ชันฟรี และไม่นับคำขอที่ระบุว่าเป็นส่วนตัว OpenRouter วัดทราฟฟิกเป็นโทเคนหรือจำนวนคำขอ ขึ้นอยู่กับกราฟ ส่วนจำนวนผู้ใช้ การใช้จ่าย และความสามารถของโมเดลต้องใช้มาตรวัดแบบอื่น

โมเดลจีนทิ้งห่างมากขึ้น แต่ใช้ฐานข้อมูลที่แคบกว่า

ตัวเลขที่เผยแพร่สำหรับวันที่ 19-25 ตุลาคมระบุว่ากิจกรรมทั้งหมดบน OpenRouter อยู่ที่ 188 ล้านล้านโทเคน เพิ่มขึ้น 14.63% จากสัปดาห์ก่อน รายงานชุดเดียวกันระบุว่าโมเดลจีนมียอด 93.54 ล้านล้านโทเคน เทียบกับโมเดลสหรัฐฯ ที่ 22.47 ล้านล้านโทเคน และชี้ว่าโมเดลจีนประมวลผลโทเคนได้มากกว่าต่อเนื่อง 26 สัปดาห์

รายละเอียดเพิ่มเติมระบุว่ายอดรวมของจีนและสหรัฐฯ เป็นการใช้งานในกลุ่มโมเดลเก้าอันดับแรก เมื่อคำนวณจากฐานนี้ โมเดลจีนมียอดราว 4.16 เท่าของโมเดลสหรัฐฯ โดยหาร 93.54 ล้านล้านด้วย 22.47 ล้านล้าน และโมเดลจีนครองหกในเก้าอันดับดังกล่าว

ตัวเลขการเติบโตที่เผยแพร่ระบุว่าปริมาณการใช้งานโมเดลจีนเพิ่มขึ้น 18.14% และโมเดลสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 29.44% จากสัปดาห์ก่อนหน้า ดังนั้นโมเดลสหรัฐฯ จึงเติบโตเร็วกว่าเมื่อคิดเป็นเปอร์เซ็นต์ในช่วงดังกล่าว ขณะที่โมเดลจีนยังมียอดโทเคนสูงกว่ามากในกลุ่มที่นำมาแสดง

การแบ่งกลุ่มนี้มีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจการแข่งขัน OpenRouter ให้บริการโมเดลจากประเทศและผู้ให้บริการมากกว่าสองกลุ่มระดับชาติที่กล่าวถึง และทราฟฟิกรวมยังครอบคลุมโมเดลนอกเหนือจากเก้าอันดับแรก ตัวเลข 188 ล้านล้านแสดงกิจกรรมที่แพลตฟอร์มรายงาน ไม่ใช่การใช้งาน AI ทั่วโลกจากทุกบริการ

DeepSeek นำทั้งยอดโทเคนและจำนวนคำขอ

DeepSeek ยังนำในกราฟแยกที่แสดงสัดส่วนคำขอข้อความของ OpenRouter ในสัปดาห์ที่เริ่มวันที่ 19 ตุลาคม โดยมีสัดส่วน 26.5% มากกว่า Google ที่ 20.1% OpenAI ที่ 18.5% และ Z.ai ที่ 10.7%

DeepSeek นำ Google อยู่ 6.4 จุดเปอร์เซ็นต์ และนำ OpenAI อยู่ 8 จุดเปอร์เซ็นต์ Google และ OpenAI มีสัดส่วนคำขอรวมกัน 38.6% ทำให้ผู้พัฒนาสองรายจากสหรัฐฯ ยังคงมีบทบาทสำคัญ แม้โมเดลจีนจะครองอันดับต้น ๆ ในด้านจำนวนโทเคน

Anthropic มีสัดส่วนคำขอข้อความ 5.5%, Qwen 4.7%, MiniMax 2% และ Tencent 1.8% ส่วน Mistral AI มีอีก 2% ขณะที่ผู้พัฒนารายอื่นทั้งหมดรวมกันคิดเป็น 8.3%

สัดส่วนคำขอช่วยอธิบายตลาดอีกแง่มุมหนึ่งที่ต่างจากยอดโทเคน ผู้ให้บริการที่รองรับบทสนทนาสั้น ๆ จำนวนมากอาจมีสัดส่วนคำขอสูง ขณะที่อีกรายซึ่งรับงานน้อยกว่าแต่ใช้เวลานานกว่า อาจประมวลผลโทเคนได้มากกว่า นักพัฒนาที่เลือกระหว่างโมเดลอาจให้ความสำคัญทั้งจำนวนการโต้ตอบและปริมาณงานในการโต้ตอบแต่ละครั้ง

การเปิดตัวที่อยู่เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงอันดับในเดือนตุลาคม

DeepSeek ประกาศ V4.1 Flash 1017 เมื่อวันที่ 17 ตุลาคม โดยต่อยอดจาก V4.1 Flash ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 10 กันยายน อัปเดตนี้มุ่งพัฒนาด้านการใช้เหตุผล การเขียนโค้ด ระบบอัตโนมัติ และงานที่เกี่ยวข้องกับภาพ บริษัทยังเปิดให้เข้าถึงน้ำหนักของโมเดล ซึ่งช่วยให้ผู้อื่นนำพารามิเตอร์เชิงตัวเลขที่ใช้รันโมเดลไปใช้งานได้

MiniMax เปิดตัว M3.1 Flash เมื่อวันที่ 19 ตุลาคม ไม่นานก่อนที่เวอร์ชันฟรีจะเข้ามาอยู่ในกลุ่มอันดับต้น ๆ ประจำสัปดาห์ การเปิดตัวต่อเนื่องกันทำให้โมเดลใหม่สองรุ่นเข้าสู่ช่วงที่ทราฟฟิกบนแพลตฟอร์มขยายตัวอย่างรวดเร็ว

• 10 กันยายน 2026: DeepSeek เปิดตัว V4.1 Flash
• 17 ตุลาคม: DeepSeek ประกาศอัปเดต V4.1 Flash 1017
• 19 ตุลาคม: MiniMax เปิดตัว M3.1 Flash
• 19-25 ตุลาคม: ช่วงรายสัปดาห์ที่ครอบคลุมโดยตัวเลขการใช้งานซึ่งมีการเผยแพร่อย่างกว้างขวาง
• 26 ตุลาคม: วันที่ข้อมูลการใช้งานล่าสุดที่แสดงในการจัดอันดับทางการของ OpenRouter

V4.1 Flash รุ่นก่อนหน้าของ DeepSeek ยังคงเป็นแหล่งกิจกรรมสำคัญ แม้ยอดจะลดลง 41% ในตารางรายสัปดาห์ทางการ ส่วนรุ่นใหม่เพิ่มขึ้น 382% การที่ทั้งสองรุ่นยังมีสัดส่วนการใช้งานสูงบ่งชี้ว่านักพัฒนาใช้ทั้งสองเวอร์ชันในช่วงเปลี่ยนผ่าน แม้การจัดอันดับจะไม่มีข้อมูลแจกแจงว่าลูกค้าแต่ละรายตัดสินใจเปลี่ยนรุ่นอย่างไร

ตารางรายวันและรายเดือนเล่าเรื่องต่างกัน

DeepSeek V4.1 Flash 1017 ยังนำในวันล่าสุดที่มีข้อมูลครบถ้วน โดยประมวลผล 5.42 ล้านล้านโทเคน GLM 5.3 Flash ตามมาเป็นอันดับสองที่ 2.27 ล้านล้านโทเคน ส่วน DeepSeek V4.1 Flash รุ่นเก่าตามมาติด ๆ ที่ 2.21 ล้านล้านโทเคน

ปริมาณของโมเดลที่นำรายวันลดลง 6% จากวันก่อนหน้า แม้ยังครองอันดับหนึ่ง Hy4 รุ่นพรีวิวของ Tencent เพิ่มขึ้น 44% เป็น 1.4 ล้านล้านโทเคน และ GLM 5.3 เพิ่มขึ้น 56% เป็น 892 พันล้านโทเคน แสดงให้เห็นว่ากิจกรรมสามารถย้ายระหว่างโมเดลได้อย่างรวดเร็วเพียงใด

เมื่อดูย้อนหลัง 30 วัน DeepSeek V4.1 Flash รุ่นเก่ายังคงอยู่อันดับหนึ่งด้วยยอด 123 ล้านล้านโทเคน ตามด้วย GLM 5.3 Flash ที่ 50.7 ล้านล้านโทเคน ส่วนโมเดล DeepSeek รุ่นใหม่อยู่อันดับสี่ด้วยยอด 42.7 ล้านล้านโทเคน ตามหลัง Space Bunny Alpha ที่ 46.9 ล้านล้านโทเคน

MiMo-V2.6-Flash ของ Xiaomi แสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างช่วงเวลาทั้งสอง โดยอยู่อันดับเก้าในตารางรายสัปดาห์ทางการ ด้วยยอด 5.32 ล้านล้านโทเคน ลดลง 44% แต่ขึ้นมาอยู่อันดับห้าในช่วง 30 วัน ด้วยยอด 38.8 ล้านล้านโทเคน เพิ่มขึ้น 807% เมื่อเทียบกับ 30 วันก่อนหน้า ผลงานที่แข็งแกร่งตลอดหนึ่งเดือนอาจเกิดขึ้นควบคู่กับสัปดาห์สุดท้ายที่อ่อนแรงลงได้

เหตุใดการเขียนโค้ดและเอเจนต์จึงใช้โทเคนมาก

MiniMax ระบุว่า M3.1 Flash พัฒนาประสิทธิภาพด้านงานเอเจนต์ที่ซับซ้อน การควบคุมคอมพิวเตอร์ การพัฒนาซอฟต์แวร์ และความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ นอกจากนี้ยังระบุว่าความเร็วในการประมวลผลแบบออนไลน์เกือบเพิ่มขึ้นสามเท่า และค่าใช้จ่ายในการใช้งานลดลง 70% การอนุมานหมายถึงการนำโมเดลที่ฝึกแล้วมารันเพื่อสร้างคำตอบหรือทำงาน

เอเจนต์ AI ทำงานเป็นลำดับขั้น แทนที่จะสร้างคำตอบเพียงครั้งเดียว เอเจนต์เขียนโค้ดอาจตรวจดูไฟล์ เสนอการแก้ไข เรียกใช้เครื่องมือ อ่านผลลัพธ์ แล้วปรับงาน แต่ละขั้นตอนอาจส่งข้อมูลเพิ่มเติมกลับไปยังโมเดล ทำให้ใช้โทเคนมากขึ้น

ตัวเลขก่อนหน้านี้ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 24 กุมภาพันธ์แสดงรูปแบบเดียวกันในช่วงโมเดลจีนรุ่นก่อนหน้า MiniMax M2.5 นำตารางรายสัปดาห์ด้วยยอด 2.45 ล้านล้านโทเคน ตามด้วย Kimi K2.5 ที่ 1.21 ล้านล้านโทเคน โมเดลจีนคิดเป็น 5.3 ล้านล้านโทเคนจากยอดรวมราว 8.7 ล้านล้านของสิบอันดับแรก หรือประมาณ 61%

การใช้งาน MiniMax M2.5 ในรอบสัปดาห์เพิ่มขึ้น 197% ขณะที่ GLM-5 เพิ่มขึ้น 158% และ Kimi K2.5 ลดลง 20% MiniMax ระบุว่า M2.5 มียอดเกิน 3.07 ล้านล้านโทเคนในเจ็ดวันแรกหลังเปิดตัว ตัวเลขเหล่านี้ครอบคลุมช่วงเวลาแตกต่างกัน แต่เมื่อพิจารณาร่วมกันแสดงให้เห็นว่าการนำไปใช้ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วและการเปลี่ยนรุ่นอย่างฉับพลันเกิดขึ้นก่อนการเปลี่ยนแปลงอันดับในเดือนตุลาคม

Kimi K2.5 ออกแบบมาเพื่อประสานงานเอเจนต์ได้สูงสุด 100 ตัวที่ทำงานพร้อมกัน OpenRouter ยังระบุว่าข้อมูลนำเข้าที่มีขนาดระหว่าง 100,000 ถึง 1 ล้านโทเคนเติบโตขึ้นในช่วง M2.5 สะท้อนความเชื่อมโยงระหว่างการเติบโตก่อนหน้านั้นกับบริบทข้อมูลจำนวนมากที่ใช้ในเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์

ราคาที่ต่ำลงเปลี่ยนต้นทุนของงานที่ต้องทำซ้ำ

ราคาที่เผยแพร่ในช่วงเปิดตัวเดือนกุมภาพันธ์แสดงให้เห็นว่าเหตุใดนักพัฒนาที่ต้องทำงานซ้ำหลายขั้นตอนจึงให้ความสำคัญกับต้นทุน MiniMax M2.5 และ GLM-5 คิดค่าบริการโทเคนขาเข้า 0.30 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเคน เทียบกับ Claude Opus 4.6 ที่ 5 ดอลลาร์ หรือแพงกว่าราว 16.7 เท่า

ราคาสำหรับโทเคนขาออกอยู่ที่ 1.10 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเคนสำหรับ MiniMax M2.5, 2.55 ดอลลาร์สำหรับ GLM-5 และ 25 ดอลลาร์สำหรับ Claude Opus 4.6 ตามราคาที่ระบุ การสร้างโทเคนขาออก 10 ล้านโทเคนจะมีค่าใช้จ่าย 11 ดอลลาร์, 25.50 ดอลลาร์ หรือ 250 ดอลลาร์ตามลำดับ ก่อนรวมค่าบริการหรือส่วนลดอื่น ๆ

การเปิดตัวในเดือนตุลาคมยังคงให้ความสำคัญกับต้นทุนการใช้งาน DeepSeek ใช้อัตราราคาต่างกันในช่วงที่มีการใช้งานสูงและช่วงที่เงียบกว่า ส่วน MiniMax ใช้ราคาแบบเดียวตลอด ทั้งสองแนวทางช่วยให้นักพัฒนาควบคุมค่าใช้จ่ายของแอปพลิเคชันที่ส่งบทสนทนา เอกสาร หรือโค้ดยาว ๆ ให้โมเดลซ้ำหลายครั้งได้

DeepSeek ยังเปิดตัวเฟรมเวิร์กการอนุมาน DeepInfer ซึ่งระบุว่ารองรับทั้งฮาร์ดแวร์ Nvidia และโปรเซสเซอร์ Huawei Ascend โดยมีความสามารถในการประมวลผลตามรายงานประมาณ 155 ล้านล้านโทเคนต่อคลัสเตอร์ต่อวัน ตัวเลขนี้เกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ให้บริการโมเดล ซึ่งเป็นมาตรวัดการดำเนินงานคนละแบบกับทราฟฟิกที่ส่งผ่าน OpenRouter

ทราฟฟิกและการใช้จ่ายมีรูปแบบต่างกัน

ปริมาณโทเคนรายสัปดาห์ที่ OpenRouter รายงานเพิ่มจาก 5.51 ล้านล้านในช่วงปลายเดือนตุลาคม 2025 เป็น 188 ล้านล้านในช่วงปลายเดือนตุลาคม 2026 เมื่อนำตัวเลขมาหารกัน จะได้ประมาณ 34 เท่าของระดับเดิม แสดงให้เห็นว่าปริมาณงานบนแพลตฟอร์มขยายตัวรวดเร็วเพียงใด

ตัวเลขการใช้จ่ายตามประเภทงานแสดงการเติบโตอีกด้านหนึ่ง งานทั่วไปคิดเป็น 32.1% เวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ 30.9% และการเขียนโค้ด 26.7% รวมกันแล้วสามหมวดนี้คิดเป็น 89.7% ของการใช้จ่ายที่แสดงในการแจกแจงดังกล่าว

Claude Opus 5.5 นำการจัดอันดับการใช้จ่ายตามประเภทงาน ด้วยสัดส่วน 10.3% การจัดประเภทหมายถึงการกำหนดป้ายหรือหมวดหมู่ เช่น ระบุคำขอของลูกค้า ติดแท็กเอกสาร หรือเลือกว่าจะส่งข้อความไปยังเวิร์กโฟลว์ใด

ค่าใช้จ่ายของนักพัฒนาขึ้นอยู่กับราคาเช่นเดียวกับจำนวนโทเคน โมเดลที่ราคาถูกกว่าอาจรองรับปริมาณงานได้มากกว่ามาก แต่สร้างรายได้ต่อโทเคนน้อยกว่า กำไรจึงขึ้นอยู่กับต้นทุนการประมวลผล การเดินระบบบริการ และการให้บริการลูกค้าที่ชำระเงิน ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้ระบุรายได้หรือกำไรของผู้ให้บริการในช่วงดังกล่าว

การนำ AI ของจีนไปใช้งานยังครอบคลุมมากกว่าโมเดลภาษาทั่วไป หน่วยงานอุตุนิยมวิทยาในกว่า 40 ประเทศใช้โมเดลเตือนภัยสภาพอากาศ MAZU ผ่านบริการคลาวด์ และมีการติดตั้งเวอร์ชันปรับแต่งในเจ็ดประเทศ รวมถึงปากีสถาน เอธิโอเปีย และหมู่เกาะโซโลมอน แอปพลิเคชันเฉพาะทางเหล่านี้แสดงให้เห็นอีกช่องทางหนึ่งที่ทำให้โมเดลเข้าถึงผู้ใช้นอกเหนือจากการจัดอันดับ API สาธารณะ

ประเด็นสำคัญ

• DeepSeek V4.1 Flash 1017 นำตารางรายสัปดาห์ทางการของ OpenRouter ด้วยยอด 35.4 ล้านล้านโทเคน ตามด้วย V4.1 Flash ที่ 17.4 ล้านล้านโทเคน
• นักพัฒนาจีนครองห้าอันดับแรกของโมเดล โดย GLM 5.3 Flash อยู่อันดับสาม MiniMax M3.1 Flash รุ่นฟรีอยู่อันดับสี่ และ Hy4 รุ่นพรีวิวอยู่อันดับห้า
• DeepSeek มีสัดส่วนคำขอข้อความ 26.5% ในสัปดาห์ที่เริ่มวันที่ 19 ตุลาคม นำหน้า Google และ OpenAI
• การเป็นผู้นำของโมเดลจีน 26 สัปดาห์ที่มีรายงานนั้นอ้างอิงการใช้งานบน OpenRouter ส่วนยอดรวมตามประเทศที่แจกแจงสำหรับวันที่ 19-25 ตุลาคมครอบคลุมโมเดลเก้าอันดับแรก
• การเขียนโค้ด เวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ และราคาที่ต่ำลง ช่วยอธิบายการเติบโตของการโต้ตอบกับโมเดลที่เกิดซ้ำและใช้เวลานาน
• การจัดอันดับของ OpenRouter วัดทราฟฟิกบนแพลตฟอร์ม ส่วนการใช้จ่าย ความสามารถของโมเดล และกำไรของผู้ให้บริการต้องใช้มาตรวัดอื่น