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腾讯 Hy4-Preview 登顶 OpenRouter 调用榜：24 小时 1.54T tokens，反超 DeepSeek 与 GLM
8 月 30 日 12:14 UTC，悉尼 X 用户 （昵称"SuSu_酥酥"，1.1 万关注者、蓝标，简介自称 BiBiCrew 联合创始人、悉尼大学硕士、股票与加密货币交易员）发帖援引 OpenRouter 的 24 小时 token 调用量榜单称，腾讯 8 月 28 日发布的 Hy4-Preview 以 1.54T tokens 登顶、增幅 323%，反超 DeepSeek V4 Flash（1.37T，-15%）与 GLM 5.3 Flash（1.32T，-15%），GPT-5.6 Luna 跌至第四（1.12T，-34%），Gemini 3.7 Flash 只剩 342B。
这组数字最初只是个人账号对一张 OpenRouter 榜单截图的转述。但逐项核对 OpenRouter 各模型页面的日度数据后，帖中数字全部对得上：8 月 29 日是发帖时最近的完整 UTC 日桶，Hy4-Preview 当天处理 1.5389T tokens，DeepSeek V4 Flash 0731 为 1.3721T，GLM 5.3 Flash 为 1.3229T，GPT-5.6 Luna 为 1.1249T，Gemini 3.7 Flash 为 0.3415T。
帖中五个数字，与 OpenRouter 官方数据逐一对上
| 模型 | 帖中数字 | OpenRouter 8 月 29 日实际 | 较 8 月 28 日 |
|---|---|---|---|
| Hy4-Preview（腾讯） | 1.54T ↑323% | 1.5389T | +323% |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 1.37T ↓15% | 1.3721T | -14.5% |
| GLM 5.3 Flash（Z-AI） | 1.32T ↓15% | 1.3229T | -15.0% |
| GPT-5.6 Luna（OpenAI） | 1.12T ↓34% | 1.1249T | -33.8% |
| Gemini 3.7 Flash（Google） | 342B | 0.3415T | -3.4% |
以上实际值来自各模型在 OpenRouter 的模型页 Activity 数据（、、、、），按 UTC 日桶统计 prompt 与 completion token 之和。
涨跌幅同样经得起查：+323% 对应 8 月 29 日较 8 月 28 日的环比（0.3638T 到 1.5389T），-15%、-15%、-34% 分别对应 DeepSeek（1.6056T 到 1.3721T）、GLM（1.5568T 到 1.3229T）、Luna（1.7003T 到 1.1249T）。需要修正的只有口径：帖中先称"24 小时之内用量增幅 323%"，又称"一周暴涨 323%"，而按 ，上线不足一周的新模型没有周环比，会作为新模型单独置顶。8 月 28 日 GPT-5.6 Luna 还是这五个模型中日调用量最高的（1.7003T），一天后被挤到第四，"掉到第 4"的说法成立。
"顶"的位置也核过。其他单日可能冲击 1.5T 的候选里，英伟达 Nemotron 3 Ultra（免费版）8 月 29 日为 0.7755T，腾讯上一代 Hy3 为 0.6991T，MiniMax M3（免费版）为 0.7035T，DeepSeek V4 Flash 0423 为 0.6632T，小米 MiMo-V2.5 为 0.5341T，GLM 5.2 为 0.2780T（分别见 、、、、、 模型页）；周榜第一的 页面数据停留在 8 月 26 日，没有 8 月 29 日记录。帖中称免费模型 Nemotron、MiniMax"还在小涨"，数据上两者 8 月 29 日确实都高于前一天，但都进不了前三。
上线两天就登顶：770B 参数的 Hy4-Preview
Hy4-Preview 是腾讯 8 月 28 日发布并开源的混合专家（MoE）模型，总参数 770B、激活参数 49B，上下文窗口超过 1M tokens。称其针对编码、办公、科研等真实生产力场景优化，上线时在 WorkBuddy、CodeBuddy 免费提供两周，API 渠道包括腾讯云 TokenHub 与 OpenRouter。公告披露的内部盲评中，163 名专家、203 个工程任务的平均得分为 2.99/4.00，略高于 GLM-5.3（2.92）与 Kimi K3（2.94）。
按 ，该模型定位 coding agent、复杂工具调用与多步执行任务，定价输入 $0.834/M、输出 $2.501/M、缓存命中 $0.042/M，由腾讯云单一供应商托管，P50 延迟 3.22 秒、吞吐 40 tokens/秒。
调用量爬升的速度与模型一样新：8 月 28 日发布当天的完整日桶只有 0.3638T，8 月 29 日跳到 1.5389T，一天增长 323%。帖主把这种现象形容为"像是把流量开关拧开了"。
请求数只有 DeepSeek 的五分之一，token 却更多
登顶的构成值得拆开。8 月 29 日 Hy4-Preview 处理 974.9 万次请求，只有 DeepSeek V4 Flash 0731（4744 万次）的五分之一、GLM 5.3 Flash（3219 万次）的三分之一，token 总量却是三者最高。换算下来，Hy4-Preview 平均每次请求约 15.8 万 tokens，DeepSeek 约 2.9 万，GLM 约 4.1 万，GPT-5.6 Luna 约 3.6 万。
登顶的推动力是单次请求的上下文极长，平均 15.8 万 tokens 一次，符合它 1M 上下文、面向 coding agent 的定位。token 榜衡量的是流量深度，不是用户数量。
这份榜单只统计 OpenRouter 自己的流量
把边界写得很清楚：排名按模型经 OpenRouter API 处理的 token 数计算，计入 prompt 与 completion，按 UTC 日桶聚合，用户设为私密的请求不计入。榜单衡量采用量而非质量，token 量不是请求数、用户数或支出，也只反映经 OpenRouter 的流量，不代表模型在自家 API 或整个市场的使用情况。
周榜（数据截至 8 月 29 日）前十没有 Hy4-Preview 的名字：Ox Alpha 20.7T、DeepSeek V4 Flash 0731 12.3T、小米 MiMo-V2.5 9.98T、GPT-5.6 Luna 6.75T，腾讯自家上一代 Hy3 以 6.62T 排第五。Hy4-Preview 的周累计 1.90T 只是 8 月 28 日到 29 日两天的量。登顶发生在 24 小时窗口，周窗口的格局还没有改变。
评论区里，有人算性价比，有人问为什么
帖子本身的传播量不大，截至本文核查时（8 月 30 日 12:44 UTC）有 559 次浏览、10 个赞、4 次转发，但评论区出现了两种方向。
昵称"大王不早朝"的 @pmkxpc 用过之后给出的是性价比判断："用着确实还行，但是还是 glm 5.3 flash 性价比高"（）。@CharQuatrine 说："这增速确实有点夸张，鹅厂这次算是在模型上支棱起来了"（）。简介自称正在公开构建 SundayBack 的 Hussain Hashim（@itsthedonhashim）更想弄清楚机制："That's wild! Wondering what makes it so efficient compared to others like DeepSeek or GLM. Time to dig into those details."（）
8 月 30 日的榜首，还没到结算时间
"登顶"是 8 月 29 日这个完整日桶的状态。截至本文核对时（8 月 30 日 12:52 UTC），8 月 30 日的日桶里 Hy4-Preview 累计 0.6828T，DeepSeek V4 Flash 0731 累计 0.7010T，当天中午 DeepSeek 暂时领先。帖主在推文里的判断是"现在最猛的不是谁更'聪明'，是谁已经被大规模用起来了"，就 OpenRouter 数据而言，这个判断在 8 月 29 日成立：从 0.36T 到 1.54T 只花了一天。8 月 30 日的榜首，要等 UTC 零点结算才有答案。