最近关于大语言模型（LLMs）需求场景和份额变化的数据分析
LangChain 智能体技术发展（ State of Agent Engineering by LangChain）
➤客服成为最常见的Agent用例（26.5%），第二是研究与数据分析（24.4%），第三是内部生产力（17.7%），第四才是代码生成（9.8%）
➤质量是AI投入生成最大的障碍（同去年），32%的受访者认为它是首要障碍，包括准确性、相关性、一致性。相比之下，成本担忧较去年有所下降
➤追踪多步骤推理链和工具调用的能力已成为Agent必备的功能。89% 的组织已为其Agent实施了某种形式的可观测性，62% 的组织拥有详细的追踪功能
➤超过三分之二的组织报告使用 OpenAI 的GPT模型，但模型多样性是常态，超过四分之三的组织在生产或开发中使用多种模型
➤尽管商业 API 很方便，但内部运行模型对许多组织来说仍然是一项重要的策略。三分之一的组织表示正在投资部署自有模型所需的基础设施和专业知识
➤微调仍然是专业化的，而非标准化的。大多数组织（57%）没有对模型进行微调，而是依赖基础模型结合提示工程和 RAG
➤样本说明：调查样本为B端企业用户，其中科技行业为主（63%），<100人的企业占 49%，10,000+人的企业占 9%
基于 OpenRouter 的万亿级 Token 实证研究（An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter）
➤Coding（编程）是最主导token需求的场景，从25 年初约占总token量的11%，在25年底超过50%。Coding场景还是闭源模型主导，Claude在该领域份额超60%，但Codex、Gemini、GLM、MiniMax的份额也在快速增长，竞争正在变得激烈
➤Roleplay（角色扮演）是第二大token量的需求场景，近60%的角色扮演令牌属于游戏/角色扮演游戏，还包括15.6%的作家资源和15.4%的成人内容
➤LLM调用的Context量开始持续增长（25年增长了4x）。Prompt token的调用量增长，一方面来自于coding场景的占比增加，另外大概也有模型能力增强、应用开发者也更多注入context的范式转变的影响
➤海外4家中，Gemini系列模型的coding占比方面相对较低，可能是其他方面能力较强；OpenAI是在2025.6月的coding占比大幅提；Anthropic在Coding一家独大，但份额也正在面临被蚕食；Grok是在2025.11月上线了Grok 4.1模型，让非编程类场景占比大幅提升
➤LLM 市场似乎尚未表现出商品化特征，总体仍然多元化：仅凭价格无法解释使用情况，用户在成本与推理质量、可靠性和能力广度之间进行权衡
➤样本说明：OpenRouter是一个API代理平台，它的数据并不包括用户在模型原厂web/App上的使用量。它的用户更偏向小微用户、中国和其他受到地缘限制国家的用户、对隐私要求较低的用户
海外前沿模型份额数据分析
➤Gemini份额持续提升：从11月初的13.7%提升到12月初的18.2% 。与此同时，ChatGPT从72.3%下降到68.0%，为今年以来最低（from SimilarWeb）
➤当前ChatGPT约4.8-5亿DAU，Gemini约9000万，已达到ChatGPT的近20%；但Gemini的DAU/MAU只有约10%，远低于ChatGPT的25%，说明Gemini的用户使用还不够高频；相比之下ChatGPT非生产力类 query 比例明显上升非生产力类 query 比例明显上升，工作日和周末的活跃差距在收窄，说明ChatGPT不仅是个信息获取入口，也在成为用户的生活助手
➤ChatGPT守住高价值地区，Gemini农村包围城市：在美、英、德等高付费能力的发达市场，ChatGPT 占据绝对统治地位，商业化根基稳固；在印度、巴西、越南等安卓主导的新兴市场，Gemini 渗透率极高，MAU达ChatGPT1/3以上（fr
来源：拾象AGI洞察2025 Volx
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