追踪中美13家模型20个月GitHub热度：用户如何用脚投票？

文｜《财经》主笔 吴俊宇

编辑｜谢丽容

过去三个月，《财经》研究团队借助Codex，追踪了全球13家主流模型公司/机构2025年1月1日-2026年8月30日在GitHub上的热度。

这13家模型分别是，OpenAI、Anthropic、谷歌Gemini、Meta、xAI、阿里Qwen、DeepSeek、字节跳动Seed、智谱AI、腾讯混元、月之暗面、MiniMax、小米MiMo。

此次追踪的GitHub热度，指标涵盖每个模型的Issue（问题讨论）、PR（Pull Request，代码修改请求）数量。其中既包括GitHub全站范围的Issue/PR，也包括各个模型公司官方Repo（代码仓库）内部的Issue/PR。

这些数据覆盖20个月、87周，并在每周一滚动更新。为此，我们建立了一个小型数据库。

GitHub是全球最大的开发者社区，也是目前少数能够追踪用户真实行为的公开渠道之一。它为观察各家模型公司的开发者热度提供了一扇窗口。

随着越来越多普通用户借助AI Coding（AI编码）工具办公，甚至成为Builder（开发者），专业开发者和普通消费者之间的边界开始变得模糊。GitHub因此能够捕捉到更广泛的用户使用行为。

一款模型被全球开发者使用时，容易在GitHub上留下痕迹。有人通过Issue提问、报错、讨论问题，也有人通过PR修改项目代码，把模型接入自己的项目。模型公司推出新模型、新工具后，通常会在GitHub官方仓库中同步更新，收集开发者反馈。开发者则会直接在这些仓库中讨论问题、反馈Bug，或者提交PR参与改进。

《财经》追踪部分模型公司的Issue/PR发现，一些公司在 GitHub上的开发者行为拐点比财务指标早3个-6个月出现。它可能提供了一个观察模型公司商业化进展的先行信号。

做这个追踪的起因是一个追问：模型发布越来越密集、基准测试不断刷新，但模型公司却很少完整披露收入、Token（词元）调用量。即使公布，这些公司也往往采用有利自己的口径。仅靠模型公司自己披露的数据，很难持续横向比较不同模型的真实使用情况。

《财经》希望找到一个相对客观的公开渠道，观测一款模型究竟有多少用户在真实使用，它的使用情况究竟是如何随周期变化的？

需要说明的是，这个追踪同样也有很多局限性——统计数据不能直接等同于用户数、调用量或市场份额，它只能展现变化趋势作为参考。它可以反映基础语言模型的使用情况，但难以反映视频/视觉模型（如字节跳动的Seedance）的使用情况。因为，视频模型的用户更多是创作者、影视漫剧从业者、广告公司，他们较少在GitHub提交代码。

这次追踪分析中，《财经》在20个月的数据初步发现了一些规律。

其一，模型能力决定一家公司能否在短期内获得开发者关注。模型能否持续保持SOTA（业界领先），会直接影响开发者是否愿意不断使用它。

其二，智能体（Agent）会直接影响模型的黏性。它甚至可以决定一款模型能否真正进入开发者每天使用的工作流。在GitHub上，它对模型公司的Issue/PR影响越来越大。

其三，开发者社区的维护能力决定了模型热度能否持续。持续修复问题、响应Issue、维护Repo、完善工具链，会让一款模型在GitHub上拥有更强的后劲。

Anthropic在GitHub超过OpenAI，比收入反超早五个月

Anthropic和OpenAI是目前全球估值最高的两家模型公司。截至今年7月末，Anthropic年化收入（ARR，单月收入×12）达到650亿美元，估值9650亿美元。OpenAI年化收入超过400亿美元，估值8520亿美元。

Anthropic收入反超OpenAI是在2026年4月。当时，Anthropic年化收入突破300亿美元，当时OpenAI约250亿美元。

但在GitHub，Anthropic反超OpenAI早了近半年。早在2025年11月，Anthropic的Issue/PR数量就已超过OpenAI，并在此后长期领先。这经历了三步。

2025年10月，Anthropic在GitHub官方仓库的Issue/PR数量率先超过OpenAI。这是Claude Code这款AI编码工具推动的。

Anthropic官方仓库Issue/PR数量是2576条，OpenAI是2522条。当时，Anthropic在2025年9月30日发布了Claude Code 2.0。开发者对Claude Code的反馈很积极。Anthropic的Skills仓库当月收到45条PR，全部来自外部开发者；Python版Claude Agent SDK收到55条PR，其中49条来自外部开发者。

2025年11月，Anthropic在GitHub全站Issue/PR开始反超OpenAI。更强的模型，更好的编码工具促成了这个结果。

在这个月，Anthropic发布了Claude Opus 4.5。它被很多开发者视为是一款跨越了生产力拐点的模型，因为它能连续数小时执行任务、编写代码甚至不出错。在同一个月，Anthropic发布了Claude Code桌面客户端，并为用户发放免费Token额度。

Opus 4.5和Claude Code，让Anthropic的模型和智能体（Agent）能力率先质变。Claude逐渐从一个聊天工具，变成参与代码生产和交付的生产力工具。

Claude Code在这背后起到了很大的作用。《财经》追踪GitHub数据发现，2025年11月Anthropic的Issue/PR数量达到39.9万，首次超越OpenAI的33.4万。Anthropic的Issue/PR，有83%来自Claude Code。

Claude Code甚至深度融入到了开发者的工作流——过去开发者需要手写代码，手动提交PR。但是Claude Code可以帮开发者自动提交PR，而且提交PR时，会在提交信息的末尾自动写下“Generated with Claude Code”（由Claude Code生成）的署名。这些自动署名会让Claude Code参与生产的代码留下可追踪的公开记录。

自动留下工具署名这个行为看起来很讨巧。但这不是Anthropic一家的行为。OpenAI的Codex也会留下“Generated by Codex”（由Codex生成）的署名。其他编码工具情况也会留下自己的自动化署名。相比之下，Claude Code留下的足迹明显更多，这说明它被开发者使用更多，在工作流之中融入也更深。

2025年12月，Anthropic的Issue/PR规模全面超越OpenAI。这还是分别剔除Claude Code和Codex留下的自动化署名后的结果。

Claude相关Issue/PR达到10万条，超过GPT的9.3万条。这说明，Anthropic的领先逐渐扩展至更广泛的模型讨论和代码协作。

2026年之后，Anthropic和OpenAI的Issue/PR差距还在逐月扩大。2026年8月，即使剔除编码工具署名后，Claude相关Issue/PR达到107.5万条，是GPT的2.7倍。Anthropic的领先，已经不能用Claude Code的署名机制解释。

这说明，Anthropic借助Claude Code取得了入口优势。

《财经》与多位Claude Code、Codex用户交流发现，两款工具的用户画像存在一定差异：Claude Code用户更偏工程师和重度开发者，对AI工具的使用深度通常更高；Codex的用户范围则更广，也包括较多非专业开发者和知识工作者。

这种差异也能解释为什么Claude Code更容易在GitHub留下大量痕迹。对一款模型来说，用户规模重要，但更重要的是，它能深度融入用户的工作流。

谷歌Gemini仍排名第三，

但相对影响力在下降

在全球13家模型公司中，谷歌Gemini仍然稳居第三。

2026年1月1日-8月30日，Gemini相关Issue/PR数量达到177.6万条，占13家公司同期总量的6.2%，仅次于Anthropic和OpenAI。

但第三名掩盖了另一个变化：Gemini的绝对热度仍在增长，相对占比却在下降。

2026年1月，谷歌Gemini相关Issue/PR数量为14.7万条，占13家公司总量的13.4%。到7月，数量增至32.9万条，占比却降至5.8%。截至8月30日，Gemini相关Issue/PR数量回落至22.2万条，占比进一步降至3.7%，已不足年初的三分之一。

与此同时，Gemini与前两名的差距明显拉大。2026年1月，Anthropic的Issue/PR数量约为Gemini的3.7倍，截至8月30日扩大至18.3倍；OpenAI与Gemini的差距也从2.5倍扩大至5.5倍。

谷歌相对影响力下降，和它近半年没有推出新的SOTA级旗舰模型有很大关系。

2026年1月至今，谷歌主要推出了Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.7 Flash等强调性价比和效率的模型，Gemini 3.5 Pro等旗舰模型则迟迟没有正式发布。在旗舰模型迟迟没有正式发布的情况下，Gemini的Issue/PR数量也在8月出现回落。

但Gemini能够长期保持第三，一个重要因素是，谷歌仍然拥有强大的生态和分发能力。

2026年8月，Gemini是全球用户规模最大的AI助手之一。Gemini App月活跃用户（MAU）已经超过10亿，一位开发者对《财经》表示，2025年6月之后，谷歌曾在较长一段时间内以低价、优惠等方式向用户提供Gemini会员。在他看来，这也帮助Gemini扩大了在普通消费者中的覆盖面。

Gemini也经常作为可选模型，出现在开源项目、开发工具和AI应用中。2025年6月，谷歌发布开源AI编码工具Gemini CLI。同年8月，Gemini 2.5 Pro进入GitHub Copilot的模型选择器，覆盖VS Code、Cursor等多个开发环境。当年11月，谷歌又推出智能体开发平台Antigravity。

这些接入扩大了Gemini被看见和被适配的范围。但被列入模型选项，并不意味着开发者会持续调用它，更不意味着它已经成为主要的工作流入口。

《财经》追踪GitHub数据发现，2025年1月1日-2026年8月30日，约113.6万条Gemini相关Issue/PR出现了谷歌旗下编码工具Gemini Code Assist、Antigravity、Gemini CLI等关键词，占Gemini相关Issue/PR的48.5%。但这些记录主要涉及讨论、适配、配置等，其中可识别的工具自动署名占比不到0.5%。

相比之下，同期Anthropic和OpenAI的Issue/PR记录中，来自Claude Code、Codex等编码工具工作流的比例分别达到73.7%和72.7%。至少从GitHub上可识别的公开痕迹来看，谷歌的编码工具还没有像Claude Code和Codex一样，形成大规模的自动化署名记录。

Gemini能维持第三，说明谷歌依然拥有强大的模型分发和生态影响力。但它相对份额的下降也说明：成为各种工具里的一个模型选项，和真正成为开发者每天使用的工作流入口，是两件完全不同的事情。

国产模型两强交替，阿里Qwen、DeepSeek长期领先

GitHub上的Issue/PR数量紧随Anthropic、OpenAI、谷歌Gemini的，是两款国产模型——阿里Qwen、DeepSeek。

阿里Qwen、DeepSeek长期位居国产模型前两名，而且一直交替领先。2025年1月-2026年8月，阿里Qwen相关Issue/PR累计达到44.5万条，DeepSeek为39.3万条。两家公司合计占8家国产模型相关Issue/PR的60.5%

《财经》追踪的87周GitHub数据（2025年1月1日-2026年8月30日）显示，在8家国产模型公司中，阿里Qwen有45周的Issue/PR数量排名第一，DeepSeek有42周排名第一。87周的周冠军全部来自这两家公司。

DeepSeek的开发者热度更容易受到重要模型发布推动。它的热度会在模型发布后的随后几周出现爆发式增长。

2025年1月20日，DeepSeek-R1发布时，DeepSeek相关Issue/PR从发布前一周的475条，增至发布后一周的2695条，增长约4.7倍。DeepSeek-V4系列发布时也出现了类似变化。

2026年4月24日，DeepSeek发布并开源DeepSeek-V4-Pro/Flash。DeepSeek相关Issue/PR从发布前一周的4159条增至发布后一周的8609条，直接翻倍。

阿里Qwen的开发者热度同样受到模型发布推动，但它不像DeepSeek主要依靠一两款明星模型形成陡峭的增长曲线，而是更多呈现阶梯式上升。

阿里Qwen一直缺少像DeepSeek-R1/V4系列一样具有爆发效应的明星模型，但它的产品矩阵更完整，大中小参数模型更多，发布频率更高，社区维护也更积极。因此，每一轮模型发布带来的开发者热度更容易延续下来。

2026年4月，阿里Qwen 3.6系列陆续发布。系列发布前后，相关Issue/PR从2616条逐步增至4102条，增长56.8%。阿里Qwen 3.8系列从预览、正式发布到开放权重，相关Issue/PR从7月6日一周的5236条，逐步增至8月17日一周的1.11万条，增长111.5%。阿里Qwen相关Issue/PR增长相对平缓，但持续时间更长。

阿里Qwen团队在GitHub社区运营更积极，是这种后劲的重要来源。2025年1月1日-2026年8月30日，阿里Qwen官方仓库共出现约1.6万条Issue/PR，是DeepSeek的2.5倍。

《财经》在GitHub追踪到的数据显示，阿里Qwen维护了95个官方仓库，DeepSeek官方仓库只有36个。在GitHub上，开发者提交一份代码修改后，需要经过仓库维护者审核。只有被接受的修改，才会被正式合并进项目代码。

2025年1月1日-2026年8月30日，阿里Qwen官方仓库共出现7114个PR，其中5118个最终被合并，占全部PR的72.1%。这一比例是全球13家模型公司中最高的。

阿里Qwen官方仓库的热度更多来自Qwen Code这款开源编码工具。官方仓库的1.58万条Issue/PR中，有1万条来自Qwen Code，占比65.1%。

DeepSeek的情况不同，它的官方仓库热度更加分散。其中既来自DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等模型仓库，也来自DeepEP等训练和推理基础设施仓库。DeepSeek-V3仓库占比为20.7%，DeepSeek-R1仓库占比为12.5%，DeepEP仓库占比为11.6%。

这说明，DeepSeek在GitHub上的开发者生态仍然更多围绕模型本身，以及训练、推理基础设施展开。阿里Qwen则是已经出现了一个由Qwen Code主导的开发者工具入口。

DeepSeek官方仓库同样产生了大量讨论和代码修改请求，但PR合并率只有34.5%，明显低于阿里Qwen的72.1%。这说明，相比Qwen，DeepSeek官方仓库收到的PR最终进入项目代码的比例更低。两家公司在GitHub上的开发者生态，也呈现出不同的组织和参与方式。

国产模型第二梯队，智谱、月之暗面、MiniMax紧随其后

2025年国产模型几乎是阿里Qwen、DeepSeek两家独大。但2026年，智谱、月之暗面、MiniMax等第二梯队迅速成长壮大。

《财经》追踪GitHub数据发现，2025年1月1日-12月31日，8家国产模型公司的相关Issue/PR合计达到26.76万条。其中，阿里Qwen为15.35万条，占比57.3%；DeepSeek为7.16万条，占比26.8%。两家公司合计占到84.1%。

剩余6家公司的占比都没有超过10%。智谱GLM为1.61万条，占比6.0%；月之暗面Kimi为8694条，占比3.2%；字节跳动Seed、MiniMax、腾讯混元和小米MiMo分别为5678条、5370条、4239条和2412条，占比分别为2.1%、2.0%、1.6%和0.9%。

2026年，阿里Qwen、DeepSeek高度集中的“双强格局”开始松动。智谱、月之暗面、MiniMax为代表的第二梯队，正在占据更大比重。

2026年1月1日-8月30日，8家国产模型公司的Issue/PR合计达到111.75万条。其中，DeepSeek为32.12万条，占比28.7%；阿里Qwen为29.17万条，占比26.1%。月之暗面Kimi和智谱GLM分别增至15.86万条和15.40万条，占比达到14.2%和13.8%。MiniMax达到11.28万条，占比10.1%。

小米MiMo、字节跳动Seed和腾讯混元分别为3.65万条、3.01万条和1.27万条，占比分别为3.3%、2.7%和1.1%。

智谱、月之暗面、MiniMax都曾在旗舰模型发布或开源后，单周Issue/PR接近第一梯队的DeepSeek、阿里Qwen。

智谱最接近第一梯队是在2026年2月9日-16日。当时智谱GLM的Issue/PR达到2193条，与DeepSeek只相差35条。背后的驱动因素可能是，智谱在2026年2月12日发布并开源GLM-5。

月之暗面最接近第一梯队是在2026年7月20日-27日。当时月之暗面Kimi的Issue/PR达到1.08万条，与阿里Qwen只相差485条。背后的驱动因素可能是，2026年7月16日，月之暗面发布Kimi K3。

MiniMax最接近第一梯队是在2026年4月6日-13日。当时MiniMax的Issue/PR达到4581条，一度超过DeepSeek，短暂升至国产模型第二名。这背后的影响因素可能是，MiniMax在3月18日发布了MiniMax M2.7，并在4月12日开放模型权重。

但三家公司都没有把这种短期峰值稳定维持下来。这说明，重要模型发布可以迅速带来一波开发者关注，但要把一次模型发布转化成持续的开发者活动，还需要更长时间的产品、工具和社区积累。

月之暗面Kimi是第二梯队里一个比较特殊的样本。它不仅模型热度上升，GitHub官方社区也更加活跃。

从官方仓库数量看，月之暗面并不突出。它共维护43个官方仓库，在8家国产模型公司中排名第五，少于阿里Qwen、腾讯混元、字节Seed和智谱。

但这些仓库共产生了6988条Issue/PR，其中2380个PR最终被合并，两项数据均位居8家国产模型公司第二，仅次于阿里Qwen。

这背后的重要推动因素是Kimi Code、Kimi CLI等编码工具。相比单纯依赖模型仓库，这些面向开发者日常使用的工具，为月之暗面带来了更多持续的Issue、PR和代码协作。

在第二梯队内部，智谱和月之暗面的Issue/PR规模已经基本接近，MiniMax与前两者仍存在一定差距。

2026年1月1日-8月30日，月之暗面和智谱相关Issue/PR分别为15.86万条和15.40万条，只相差约3%。MiniMax为11.28万条，分别比月之暗面和智谱低28.9%和26.8%。

智谱先后推出GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2、GLM-5.3，这几款模型都在持续强化编码和长程智能体能力。月之暗面相继推出Kimi K2.6、Kimi K2.7 Code和Kimi K3，Kimi K3的能力达到了全球SOTA水平。尤其是智谱GLM-5.2、月之暗面Kimi K3发布后，两家公司的GitHub热度都连续数周明显增长。

MiniMax在推出M2.5、M2.7两款受欢迎的模型后，又在2026年6月推出旗舰模型M3。M3发布当周，MiniMax相关Issue/PR一度增长52.5%，并短暂领先智谱和月之暗面，但随后热度较快回落。与智谱GLM-5.2和月之暗面Kimi K3相比，MiniMax M3在GitHub上带来的开发者热度相对有限。

智能体，对开发者热度的影响越来越大

2025年1月，全球13家模型公司相关Issue/PR约为5.3万条。2026年8月，这一数字增至595.1万条，是此前的111.9倍。其中，PR占比从53.9%升至88.5%，Issue占比则从46.1%降至11.5%。

这意味着，模型正在以前所未有的速度进入真实的软件开发流程。开发者不再只是在GitHub上讨论模型，而是越来越多地用模型修改代码、提交PR，参与日常开发工作。

8家中国模型公司的绝对热度也在快速增长。同期，中国模型相关Issue/PR从8702条增至31.2万条，增长至原来的35.9倍。

但放到全球范围内看，8家中国模型在GitHub上的相对热度反而在下降。2025年1月，中国模型相关Issue/PR占全球13家模型公司的16.4%。到2026年8月，这一比例已经降至5.2%。

中国模型并不是性能不强，也不是没有开发者真正使用。一个越来越重要的影响因素是，中国模型还缺少像Claude Code、Codex一样被全球开发者广泛使用的智能体和工作流入口。

《财经》追踪统计发现，2026年8月，全球13家模型公司在GitHub上的相关Issue/PR达到595.1万条，其中370.1万条与AI编码工具相关，占比62.2%。其中又有约233.9万条直接出现Claude Code或Codex的自动署名，占全部Issue/PR的39.3%。

如果从13家公司Issue/PR总量中剔除可识别的Claude Code、Codex自动署名记录，8家中国模型的占比会从5.2%升至13.9%。

这说明，国产模型相对份额下降并不完全来自模型本身。一部分来自更广泛的全球开发者生态差距，另一部分则来自Claude Code、Codex等工具对开发者工作流入口的占据。这说明智能体已经成为一个无法忽略的变量。

更重要的变化是，GitHub上的模型热度的来源本身正在发生变化。

过去，开发者更多通过Issue讨论模型、反馈问题，通过PR把模型接入自己的项目。现在，当Claude Code、Codex等智能体直接修改代码、提交PR时，越来越多的GitHub活动开始由智能体工作流产生。

这也意味着，GitHub记录到的未必只是底层模型的影响力。开发者通过智能体修改代码时，GitHub更容易留下工具本身的名称和署名，底层调用的模型未必获得同等程度的可见度。谁控制了开发者的Agent入口，谁就更容易在GitHub留下大量公开痕迹。

GitHub当然不能代表国产模型的全部使用情况。国产模型在国内云平台、企业私有代码库中被调用时，并不一定会在GitHub留下记录。但GitHub仍然能够观察一款模型在全球开源开发者生态中的影响力。对希望走向全球市场的中国模型公司而言，这仍然具有战略意义。

这20个月的数据最终指向同一个变化：一款模型能否被开发者深度使用，已经越来越不只取决于模型性能。模型决定开发者愿不愿意尝试，社区决定热度能不能延续，而智能体决定模型能不能真正进入开发者每天使用的工作流。

谁能抢占智能体和工作流入口，谁就更容易把模型能力转化成持续的开发者热度。

（备注：文章中的数据来自《财经》近三个月对全球13家模型公司GitHub开发者热度的持续追踪，数据覆盖2025年1月至2026年8月，共20个月、87周。为此，我们维护了一个小型数据库，并在每周一滚动更新。如果对数据口径、统计方法或某款模型的变化趋势感兴趣，欢迎随时交流。）

题图来源｜ChatGPT Image 2.0

版面编辑｜陈湘