GitHub[208K]试用 OpenCode

已更新 9月25日, UTC 01:57

模型数据

查看哪些模型正在赢得真实使用量、使用组合如何变化，以及这对成本意味着什么。

热门模型. OpenCode 中各模型的使用情况。

3.8TAUG 1AUG 1

4.6TAUG 2AUG 2

6.1TAUG 3AUG 3

5.8TAUG 4AUG 4

7.5TAUG 5AUG 5

8.9TAUG 6AUG 6

9.1TAUG 7AUG 7

9.1TAUG 8AUG 8

9.2TAUG 9AUG 9

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14TAUG 17AUG 17

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13TAUG 20AUG 20

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10TAUG 28AUG 28

9.1TAUG 29AUG 29

8.6TAUG 30AUG 30

10TAUG 31AUG 31

11TSEP 1SEP 1

10TSEP 2SEP 2

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20TSEP 21SEP 21

20TSEP 22SEP 22

21TSEP 23SEP 23

25TSEP 24SEP 24

1.3TSEP 25SEP 25

deepseek-v4.1-flash44T

DeepSeek-13%

muse-spark-1.3-contributor32T

Meta-13%

deepseek-v4-flash15T

DeepSeek-19%

space-bunny8.8T

新

mimo-v2.53.7T

Xiaomi-53%

mimo-v2.6-flash3.4T

Xiaomi新

nemotron-3-ultra2.8T

NVIDIA+2%

glm-5.3-flash2.7T

Zhipu-15%

muse-spark-1.2-contributor2.7T

Meta-18%

deepseek-v4-flash-vision-exp883B

DeepSeek-16%

ling-3.0-flash-fin635B

+8%

deepseek-v4-pro603B

DeepSeek-15%

gpt-5.6-luna453B

OpenAI-20%

mimo-v2.6-pro320B

Xiaomi新

qwen3.8-flash270B

-17%

minimax-m3228B

MiniMax-22%

nemotron-3.5-lightning222B

NVIDIA-54%

kimi-k2.7-code151B

Moonshot-15%

deepseek-v4.1-flash44T

DeepSeek-13%

muse-spark-1.3-contributor32T

Meta-13%

deepseek-v4-flash15T

DeepSeek-19%

space-bunny8.8T

新

mimo-v2.53.7T

Xiaomi-53%

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Xiaomi新

nemotron-3-ultra2.8T

NVIDIA+2%

glm-5.3-flash2.7T

Zhipu-15%

muse-spark-1.2-contributor2.7T

Meta-18%

deepseek-v4-flash-vision-exp883B

DeepSeek-16%

ling-3.0-flash-fin635B

+8%

deepseek-v4-pro603B

DeepSeek-15%

gpt-5.6-luna453B

OpenAI-20%

mimo-v2.6-pro320B

Xiaomi新

qwen3.8-flash270B

-17%

minimax-m3228B

MiniMax-22%

nemotron-3.5-lightning222B

NVIDIA-54%

kimi-k2.7-code151B

Moonshot-15%

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独立用户. 按模型显示的每日 OpenCode 独立用户。

110KAUG 1AUG 1

112KAUG 2AUG 2

169KAUG 3AUG 3

194KAUG 4AUG 4

180KAUG 5AUG 5

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406KAUG 12AUG 12

393KAUG 13AUG 13

391KAUG 14AUG 14

333KAUG 15AUG 15

336KAUG 16AUG 16

455KAUG 17AUG 17

427KAUG 18AUG 18

441KAUG 19AUG 19

423KAUG 20AUG 20

432KAUG 21AUG 21

357KAUG 22AUG 22

320KAUG 23AUG 23

453KAUG 24AUG 24

440KAUG 25AUG 25

430KAUG 26AUG 26

388KAUG 27AUG 27

343KAUG 28AUG 28

266KAUG 29AUG 29

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343KSEP 1SEP 1

332KSEP 2SEP 2

352KSEP 3SEP 3

328KSEP 4SEP 4

254KSEP 5SEP 5

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299KSEP 8SEP 8

283KSEP 9SEP 9

319KSEP 10SEP 10

293KSEP 11SEP 11

235KSEP 12SEP 12

235KSEP 13SEP 13

317KSEP 14SEP 14

317KSEP 15SEP 15

331KSEP 16SEP 16

334KSEP 17SEP 17

282KSEP 18SEP 18

258KSEP 19SEP 19

242KSEP 20SEP 20

320KSEP 21SEP 21

334KSEP 22SEP 22

310KSEP 23SEP 23

308KSEP 24SEP 24

49KSEP 25SEP 25

Weekly Retention. Weekly users returning the next week.

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会话成本. 每次会话的平均成本。

成本 / 会话

Token / 会话

成本/会话$0.0039

Token/会话1.2M

了解更多会话成本▸

Token 成本. 每 100 万 token 的价格。

输入$0.16

输出$0.32

已缓存$0.0040

了解更多TOKEN 成本▸

缓存比例. 从缓存提供的输入 token 占比。

缓存比例97%

已缓存42T

未缓存1.4T

了解更多市场份额▸

地理分布

Model Comparisons. Popular model pairs from the leaderboard.

Top two by recent usagedeepseek-v4.1-flash vs muse-spark-1.3-contributordeepseek-v4.1-flashmuse-spark-1.3-contributor Leader vs challengerdeepseek-v4.1-flash vs deepseek-v4-flashdeepseek-v4.1-flashdeepseek-v4-flash Adjacent leaderboard pairmuse-spark-1.3-contributor vs deepseek-v4-flashmuse-spark-1.3-contributordeepseek-v4-flash Top model alternativedeepseek-v4-flash vs space-bunnydeepseek-v4-flashspace-bunny

模型数据

#热门模型. OpenCode 中各模型的使用情况。

热门模型. OpenCode 中各模型的使用情况。