8个大模型真实使用排名摆在这。OPC创业者别只盯着最强的那个

今天是2026年9月10日。

先说一个值得关注的数据：OpenCode上午刚更新的模型使用排名，把真实开发者的选择摊开了。我看完最大的感受是——最强和最常用，压根是两码事。

很多OPC创业者（一个人公司）和coding开发者习惯盯着能力榜首的模型追，但真正该看的是：哪个模型在别人的工程里天天跑、哪个留存率没崩、哪个每会话成本低到你可以放心让它干脏活。

模型这东西，到2026年这个节点，能力差距远没有落地差距大。今天不聊宏大叙事，就按这份排名和近期动态，把几个模型挨个过一遍，每条给你一个可执行的做法。

一、DeepSeek：真正的生产队主力，不是秀肌肉那个

OpenCode排名里，deepseek-v4-flash的周留存69.1%，独立用户455K，这个数字是断崖式的。更值得关注的是deepseek-flash刚上线，标记为"新"。

这说明什么？开发者不是拿它写诗，是拿它批量跑任务。

我自己的舍予AI智能体团队给客户做的一些coding自动化场景里，DeepSeek的flash线用得最狠。原因很简单：token价格低到你可以把整个repo上下文丢进去，反复跑测试、修边界case，不心疼。这种"便宜到可以浪费"的特质，对OPC来说就是利润。

建议：把DeepSeek设为你工作流里的"默认劳力"。需要反复试错、批量生成测试用例、清洗老代码注释，别用贵的模型。贵的留给架构判断。

二、Qwen：留存率第一的暗线，但别用错版本

qwen3.8-flash周留存82.1%。这个数字比DeepSeek还高，但独立用户只有363。

这里有个关键变量：留存高、人数少，往往意味着它是某个细分工作流里的刚需。结合阿里通义万相的更新——超长文字、表格、复杂公式的印刷级渲染，支持12种语言、最高3K token输入——Qwen这条线正在往"精确输出"走，不是往"聊得爽"走。

建议：如果你是做财务报表、合同生成、多语言文档的OPC，Qwen值得单独开一条测试线。它不一定适合开放对话，但结构化输出的稳定性，可能是你交付物质量的门槛。

三、GPT：不再是唯一答案，但架构判断还离不开它

gpt-5.6-luna在榜，占比只有9%。但它出现在榜单这件事本身就有信号意义——OpenAI在开发者端的心智依然在。

我不建议OPC创业者把GPT当流水线主力，太贵。但有一个场景我会留它：把一段复杂的业务逻辑丢进去，让它帮你拆模块、判断边界条件、给重构路线。

建议：把GPT当作"技术合伙人"而不是"员工"。每周一次架构评审，花几美金换一次思路纠偏，值。

四、Claude：Anthropic这步棋，OPC得重新算数据合规账

上周AWS把Claude Fable 5.1列为受保护模型（Covered Model），数据留存最长30天，要接受亚马逊人工审查，通过aws_review模式在AWS边界内保留提示和输出。

这事比模型能力重要。很多OPC接单时客户会问"数据存哪、谁看得到"。以前这类问题含含糊糊就过了，现在Anthropic自己把审查机制摆上台面。

建议：如果你服务金融、医疗、律所类客户，Claude这个变化要主动写进交付说明里。别等客户来问。能说清楚数据边界的人，报价可以硬气。

五、GLM与智谱：留存在涨，但落地要盯一个细分

GLM-5.3-flash周留存67.5%，独立用户24K，GLM-5.2环比涨35%。智谱这条线的开发者黏性在起来。

结合材料里北京经开区"全域人工智能之城"、产业规模破千亿的消息，智谱这类国产底座接下来的政策红利和算力成本优势是实打实的。但OPC别掉进"国产替代"的情怀叙事里，要算的是：同样跑一个任务，GLM的综合成本比海外模型低多少，稳定性差多少。

建议：如果你有国内服务器部署的硬性需求，GLM是优先测试项。但每接一个客户，都把"换模型带来的回归测试成本"算进去，别只算token差价。

六、MiniMax、Kimi、小米Mimo：榜单上的三个观察点

MiniMax m3在榜，周留存68.2%的M2.7虽然独立用户少，但数字不差。Kimi k2.7-code周留存64.8%，k2.6有8.9K独立用户。小米mimo-v2.5的独立用户72.9%，22K，这个数字出乎不少人意料。

三个放一起说，因为它们代表了同一件事：coding场景里，开发者开始按任务类型分流模型了。

Kimi在长上下文代码库理解上有自己的位置，小米mimo的独立用户量大说明它可能在某个大众向编码工具里被广泛调用。MiniMax则一直在多模态和语音上有积累。

建议：别问"哪个最好"，问"哪个在你的任务里最不碍事"。花一个下午，把你最常做的五类任务各跑三个模型，建一张自己的分流表。这比任何榜单都值钱。

七、Meta的Muse Spark与NVIDIA的Nemotron：两个不该被OPC忽略的变量

muse-spark-1.3-contributor周环比涨了819%，这个数字太夸张了。夸张背后是Meta在开源生态上的又一次饱和式冲击。NVIDIA的nemotron-3-ultra、nemotron-3.5-lightning也在榜，成本位置不低。

开源模型对你的意义从来不是"免费"，而是"可控"。OPC创业者最大的资产是工作流，不是模型本身。当开源模型能力足够时，你可以把工作流私有化部署，边际成本趋近于零，客户却按效果付费。

建议：每月固定花一点时间跟踪开源模型的能力水位。当某个开源模型在你的核心任务上达到商业模型九成功力时，启动私有化部署的财务测算。这是OPC从"卖时间"到"卖系统"的分水岭。

八、通义万相和3D大模型：coding之外，OPC该多看一眼

阿里通义万相3月发布的新版，捏脸、调色盘、印刷级文字渲染。还有人民日报今天那篇报道里提到的三启万物、极顶数创两个90后团队，都在做3D大模型，前者月度现金收入增长超10倍。

这和coding开发者有什么关系？关系大了。

OPC的客户要的从来不是"代码"，是"结果"。客户说要一个产品介绍页，他要的可能是能生成3D预览的交互页面；客户说要做电商主图，背后是3D模型渲染成本。你不一定要自己训3D模型，但要知道这些能力已经成熟到可以调用。

建议：把你服务清单里"AI能做什么"的边界往上提一档。客户没提，不代表不需要。提出来，你就是那个懂技术落地的顾问，而不是写代码的。

写到这里，回到开头那个判断：能力最强不等于最该用。

OpenCode这份榜单的真正价值，是让你看到真实开发者的用脚投票。对OPC创业者来说，模型选型不是技术问题，是成本结构和交付质量的问题。贵的留给判断，便宜的跑量，开源的保底，细分的提效。这套逻辑跑通了，一个人的公司也能交付出一个团队的质感。