# OpenRouter 上的"AI 超市"效应：GPT-OSS 120b 流量达 Opus 4.8 的 36%，模型市场加速分层

- 来源：Tomer Tunguz 博客（VC 分析）
- 发布时间：2026-07-23 08:00
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## 精选理由

Tomer用OpenRouter数据和自己的本地实验，把模型市场细分讲得很清楚，对选型有直接参考价值，做本地agent的可以看看他换掉Gemma的理由。

## AI 摘要

OpenRouter 上的 AI 模型市场正像超市货架一样分层：OpenAI 去年 8 月发布的开源模型 GPT-OSS 120b 仍占据 Anthropic 最新旗舰 Opus 4.8 流量的 36%。

## 正文

1989年，鲍里斯·叶利钦在休斯顿一家Randalls超市驻足，被琳琅满目的冰淇淋品种所震撼。¹ OpenRouter就是AI领域的那个冰淇淋货架。

而购物者做出了令人惊讶的选择：OpenAI发布已一年的开源模型GPT-OSS 120b²，其流量达到了Anthropic Opus 4.8的36%。³

为什么一个2025年8月的模型，至今仍能拥有数周前才发布的前沿模型三分之一的流量？

模型token市场已经出现了细分。

细分之所以发生，是因为买家的需求各不相同。

在竞争推动下，这种细分正在加速。上周，Anthropic发布了Opus 5，比Fable更小、更便宜，⁴ 明确是为了争夺月之暗面Kimi 3所瞄准的市场。⁵ 在中端模型市场，Poolside推出了Laguna S 2.1，一个美国中端市场模型。⁶

规模（小、中、大、超大）、来源（美国vs中国）、架构（密集vs稀疏）、准确性（专注编程或通用）、速度（每秒token数）、模态（纯文本或视觉）——AI有众多口味可供选择。

我花了一个周末来替换驱动我智能体的模型。原模型是Gemma 4 26b；挑战者是Laguna S 2.1，一个1180亿参数的模型。根据所有我本以为重要的指标，这个118b模型本应更慢。

在我的M5 Max上，两者生成速度相同，因为Laguna采用了混合专家架构：1180亿参数驻留在内存中，但每个token仅激活80亿参数。一个118b模型现在以26b模型的解码成本运行，这便将前沿级别的质量拉低到了本地层级。

准确性在关键之处体现了出来。我的本地技术栈运行一个基于工具调用的编程与邮件智能体，在我轮换测试过的模型中，随着活跃参数的增加，工具调用失败率从29.4%下降到了20.1%。⁷ Laguna相比它所取代的26b模型，将错误率降低了7个百分点。

细分是健康竞争市场的标志。前沿模型仍然服务于世界上最难的token，但它不再需要服务于所有token；而我笔记本电脑上的这一层级，天花板刚刚被大幅抬高——这是一个竞争将不可阻挡地向前推进的趋势。

鲍里斯·叶利钦1989年参观休斯顿一家杂货店，即Clear Lake的Randalls超市，时间为1989年9月16日。 ↩︎

介绍 gpt-oss（OpenAI），于 2025 年 8 月 5 日发布。 ↩︎

OpenRouter 模型活动页面，7 天平均值，检索于 2026 年 7 月 27 日：GPT-OSS-120b、GLM 5.2、Claude Opus 4.8。 ↩︎

Anthropic 推出 Claude Opus 5，价格减半，于 2026 年 7 月 24 日发布。 ↩︎

月之暗面的 Kimi 3 预计将缩小与 Anthropic 的 Opus 4.8 之间的差距（TechCrunch）。 ↩︎

介绍 Laguna S 2.1（Poolside），一个总参数量 118B、激活参数量 8B 的开放权重模型，于 2026 年 7 月 22 日发布。 ↩︎

作者的生产数据：来自本地编码与邮件智能体的 MCP 工具调用日志，在五个月内对三个本地模型进行测量。 ↩︎