根据Counterpoint最新的行业分析报告，中国AI大模型参与全球市场竞争的定位正在发生变化，发展目标并非全方位赶超Claude这类美国头部模型，而是在成本、开放程度与灵活部署之间找到平衡点，成为全球开发者备选序列里的“第二默认选择”。报告提到，Kimi、Qwen、DeepSeek、GLM几款模型已经摆脱过去低价替代产品的标签，升级为具备可靠能力的备选方案，可以胜任编程、智能体、长上下文处理等大量实际业务任务。
CNMO科技观察到，中美大模型之间的竞争逻辑已经出现转变，评判重心不再局限于各类基准测试榜单的高低，更多要看开发者真实环境下的调用行为。当闭源顶尖模型定价高昂、生态封闭，或是模型能力超出业务实际需要的时候，开发者就会倾向选用成本可控、部署方式更加灵活的其他模型。报告所提及的第二默认选择，并不是指代全球综合实力排名第二的大模型，而是开发者落地业务时，最常拿来作为备选的实用技术选项。
不少真实落地案例，也印证了这一市场趋势。截至2026年6月初，DeepSeek在OpenRouter平台的token占比达到18%。Lindy.ai把一部分智能体业务流量从Claude迁移出去之后，推理成本直接下降约90%。Harvey则基于Moonshot推出的Kimi K3开展后训练工作，搭建出自身专属的法律领域模型。这些实例表明，国产大模型已经被纳入海外开发者的技术体系，并且承接了实打实的业务负载。
衡量行业竞争力的标尺同样在随之改变。智能体类应用不断普及，单条业务指令往往会触发几十次模型调用，企业的关注点逐步转向单任务的综合可控成本，而不是单纯对比单token报价或者单项测评分数。受此影响，多模型串联调度、任务分流的落地场景会越来越多，海外厂商或许依旧掌握用户入口，但一部分调用流量会分流至其他模型服务商。
报告进一步分析，当不同模型之间的能力差距不断缩小，路由调度、模型托管、工作流编排以及上层应用，将会成为产生核心价值的环节。国内开源权重模型持续压低通用推理的市场价格，不过这类模型走向海外市场的主要阻碍，已经不完全是技术能力，更多来自信任层面以及地缘环境带来的现实约束。
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