榜单第一名换了三回，我更关心的其实是——第二周还有谁在打开它

老周今天下午连发三条消息过来：榜单我看了三遍，越看越糊涂，你直接告诉我按哪个数选模型。

他做跨境电商的 SaaS，九个人。上个月刚把三个模型塞进工作流：一个写多语言商品描述，一个做客服的初筛回复，一个给他自己当会议纪要助手。三周过去，只剩第一个还在天天用。

他真正想问的其实不是榜单。是市面上的排名每周都在变，我该信谁。

我说，你先把问题拆开——你要的是一个"跑批的工具"，还是一个"每天有人愿意打开的工具"？这两件事，榜单给出的答案不一样。

"榜单三天换一个第一，到底看哪个数？"

据 OpenCode 9月16日更新的公开榜单：deepseek-v4.1-flash 以 33T tokens 排在使用量第一，muse-spark-1.3-contributor 31T 第二，deepseek-v4-flash 17T，后面是 mimo-v2.5 的 7.6T、glm-5.3-flash 的 3.2T。

这串数字说明什么？说明有人正在用它跑量。批量任务、代码生成、数据清洗，这类活儿一晚上就能堆出几个 T。

但它不说明第二天这个人还回来。

同一份数据里还有一列，大多数人扫一眼就过去了：周留存。

同一榜单的留存排行：muse-spark-1.3-contributor 87.4%（样本 4.5K 独立用户）、omen-alpha 81.7%、muse-spark-1.2 81.5%（7.7K）、longcat-2.0 78.1%、mimo-v2.5 72.9%（26K）、qwen3.8-flash 72.3%。使用量最大的 deepseek-v4-flash 是 68.3%，样本 48.3 万独立用户；glm-5.3-flash 68.8%，4.1 万用户。

两个数得一起看。87.4% 很漂亮，样本只有四千多人；68.3% 看着普通，背后是四十八万人。前者可能是小圈子里的一把好刀，后者是大池子里被反复磨过的一台机床。你要哪台，取决于你要切什么。

对 OPC——一个人或者几个人的公司——我的建议是：把自己每天要重复做的活儿拆出来，对着留存那一列挑。跑批的活儿看单价和吞吐；每天用的活儿看留存和手感。别让一个"榜一"替你做决定，它评的是别人的活儿，不是你的。

还有一句得说透：这个榜单的样本偏开发和编程场景，替全行业下不了结论。但编程恰恰是最先被 AI 改造的地方，它的信号比大多数行业早半步。

顺带说一句老周那三个 AI 为什么死了两个。写商品描述的那个活得最好，因为产出直接进链接，错了当场能看见；客服初筛那个被弃用，是因为每次都得让人重新教一遍口径；纪要靠自觉点开，第二周自然就没人点了。

不是模型不行，是岗位没定义。

"英伟达、微软自己都不让用最强模型了，这是什么信号？"

9月15日的行业动态汇总里有两件事挨着：一是英伟达、Palantir 等公司对内部使用 OpenAI 和 Anthropic 最先进模型做了限制；二是微软发布临时行为准则，给 AI 模型的使用划了界。同一天，苹果推出了新一代由 Apple Intelligence 驱动、面向 Siri 的更新。

一边收紧内部，一边把 AI 往更多终端里塞。这不矛盾。

大公司不是不用强模型，是分层用：哪些数据不许出去、哪些模型能碰客户信息、输出由谁签字。先把规矩定下来，再谈效率。这个顺序，很多小团队是反的。

对 OPC 来说，这恰恰是最值得抄的一块。你五个人的团队，第一天就该定三件事：

• 哪些数据永远不许贴进对话框（客户的合同、身份信息、未公开的报价）；
• 哪类任务用哪个模型，允许走公有云还是要本地跑；
• 谁为最终输出负责。

我们见过不少小团队，热情很高，第一天就把所有材料往最强模型里灌。真出了问题，没有一个人说得清那份东西是谁发的、哪天发的、用的哪个模型。

规矩不是大公司的负担，是小团队的保险。你人少，兜底的能力更弱，这笔账要先算。

"端侧、智能体、终端融合，这些词离我一个做检测设备的有关系吗？"

这是东莞做检测设备的阿强问的。他总觉得政策文件跟自己隔着一层。

9月15日的两部门文件里写得很具体：加强端侧大模型、计算芯片、存储芯片、操作系统的兼容适配，加快智能体与终端产品的深度融合；同时推进第五代精简指令集（RISC-V）的研发与产业化，支持 RISC-V 芯片在人工智能、嵌入式系统等领域应用。

还有一条在开发者文档里：Google 的 Gemini API 已经分出了专门的"电脑使用"模型——能看见屏幕、会点击和输入，自己走完浏览器流程；以及深度研究代理模型，自己规划多步检索、给出带出处的报告。

把这两条放一起看，方向是一件事：模型正从云端那个聊天框，搬进设备和流程里，去执行动作。

阿强问这跟他有什么关系。关系挺直接。

他的设备每天要拍几千张图，看有没有划痕、缺口、装配错位。过去是老师傅肉眼看，后来上了传统视觉算法，阈值调了半年还总误报。现在端侧模型能跑在设备本地的板子上，弱网、断网都照常干活——这才是他真正的落地场景。

RISC-V 那条看得更远。芯片成本往下走，"每个设备里塞一个能判断的小模型"这件事，就从大厂专供变成中小厂商也够得着。这一层的变量，今明两年会很有意思。

OPC 的机会不在造模型，在于把某一个具体动作做稳。判断标准三条：这个动作每天重复吗？有没有明确的对错？能不能在本地跑完？

三条都中的，值得现在就动手。缺一条，先别急，等你把流程捋清楚。

"我一个人带三个 AI，第一周很热闹，第二周就没人点开了"

问这句的是 Sara，做品牌咨询的，团队三个人。

这个我太熟了。我们自己踩过一模一样的坑。

舍予AI智能体的事，后来慢慢收敛成一句话：老板的第一支 AI 战队。重点在"战队"，不在"工具"。我们不按账号发，按岗位发——每个智能体上岗之前，先写一份岗位说明书：它接什么输入、吐什么格式、遇到哪种情况必须停下来交给人。用满一周，看的不是它多聪明，是它这周被叫了多少次、被退回过多少次。

听着笨，但它解决的是同一件事：第二周还有没有人点开你。

模型那边 68.3% 的留存，靠的是回答质量；你这边的留存，靠的是它有没有一个明确的岗位。一个没有岗位的 AI，和一位没有工位的新员工一样，第一周大家围着看，第二周就没人想起他。

所以我们自己的判断是：2026 年剩下的时间里，模型榜还会换很多次第一，这不是你能控制的变量。你能控制的，是给团队里那个"AI 队员"写下第一份岗位说明书，半小时够，今天下午就能写。

别赌单一供应商，留好切换的路；别只追最强，追那条最稳的日常。

下周还会有新名字冲到榜首，还会有大公司收紧权限，还会有新的文件出来。这些你追不完。

真正决定你能不能赚到钱的，是第二周还在被打开的那一个工具、那一个岗位。

提醒：本文中的行业动态、政策表述与榜单数据，均来自公开渠道整理，截至 2026年9月16日。榜单为第三方平台开发场景样本，不代表全行业；模型版本迭代较快，选型请以自己团队的真实试用为准。本文不构成采购或投资建议。