美企大规模采用中国开源大模型降本增效

发布时间：2026-07-18 03:35:40 来源：安智兰德资讯网 作者：知识

近期，美企模采模型多家美国科技企业正加速将中国开源人工智能大模型部署至核心生产系统。大规这一战略转向与主流商业模型服务价格持续攀升密切相关，用中源旨在通过技术替代实现显著的国开降本增效。

以加密货币交易所为例，降本其已将智谱推出的增效 GLM 5.2与月之暗面研发的 Kimi K2.7确立为全体工程师日常使用的默认大模型。这一调整通过内部大语言模型网关完成，美企模采模型在保持工程师调用额度不受限的大规前提下，显著降低了整体 AI 运营成本。用中源

该公司首席执行官在社交平台公开表示，国开在模型调用量呈指数级增长的降本背景下，通过更换默认模型、增效优化请求路由策略以及增强缓存机制，美企模采模型AI 相关支出已减少近 50%。大规他指出，用中源该路径不依赖特殊技术门槛或定制化基础设施，具备广泛适用性，其他企业亦可依循类似方式实现成本优化。

值得注意的是，此次调整并未削减工程师原有的 Token 配额。数据显示，90% 以上的工程师此前从未达到其调用上限。因此，公司仅将代码审查、技术文档摘要等常规开发任务所依赖的默认模型，由原先采用的国际头部闭源模型，平稳切换至上述两款中国开源模型。

此前，已有企业实施同类策略：
* 一家全球在线住宿平台将客户服务系统所用模型由 GPT 系列替换为 通义千问；
* 另一家专注 AI 工作流自动化的企业亦将核心模型由 Claude 迁移至 DeepSeek V4，主要原因在于其 AI 支出已超出人力薪酬总和；
* 另有云数据平台企业测算显示，GLM 5.2在多项关键指标上表现接近 Claude，而单位调用成本明显更低。

在主流大模型调用平台的文本生成类榜单中，中国开源模型长期稳居前列。DeepSeek、小米 MiMo、MiniMax、腾讯混元及智谱 GLM等均处于第一梯队，反映出其在实际应用场景中的稳定性和成熟度。

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