Hermes Agent 首超 OpenClaw 登顶全球调用榜首，小米 MiMo 成第一大贡献模型
开源 Agent 框架格局迎来历史性转折
2026年6月11日，AI 开源智能体领域迎来一个重要的里程碑事件。根据 OpenRouter 平台最新发布的全球应用调用量榜单，由 Nous Research 开发的 Hermes Agent（昵称"爱马仕"）正式登顶全球应用 Token 消耗榜首，首次超越了此前长期占据榜首位置的 OpenClaw（昵称"龙虾"）。
这一数据标志着开源 Agent 框架的竞争格局发生了实质性变化。过去 AI 产品比拼的是模型参数规模、基准测试分数和发布声量，而现在越来越多的产品需要接受真实使用量的检验。Hermes Agent 的登顶，正是这种"用脚投票"趋势的集中体现。
惊人的使用量数据
OpenRouter 平台的数据显示，Hermes Agent 的日 Token 调用量已达到 2710 亿，最近一周的调用量超过 1.75 万亿。这样的使用量规模不仅超越了 OpenClaw，甚至超过了多个专门的 AI 代码助手产品，包括 Claude Code 和 Kilo Code 等。这表明通用 Agent 正在侵蚀传统 AI 代码助手的市场边界。
值得注意的是，Hermes Agent 在 GitHub 上已经获得了超过 14 万颗星标，成为全球增长最快的开源 Agent 框架之一。该项目于 2026 年 2 月正式开源，在短短四个月内就实现了如此快速的用户增长，这在开源项目历史上也是相当罕见的。
小米 MiMo 成为第一大贡献模型
在 Hermes Agent 的模型调用构成中，中国大模型表现尤为突出。根据 36 氪等媒体的报道，Hermes 本月调用排名前五的模型分别为：
- MiMo-V2-Pro（小米） - 第一大贡献模型
- MiniMax M2.7（MiniMax）
- Nemotron 3 Super（英伟达）
- Step 3.5 Flash（阶跃星辰）
- Hy3 preview（腾讯）
小米 MiMo-V2-Pro 能够成为 Hermes Agent 的第一大贡献模型，这背后有几个关键因素。该模型具备 100 万 Token 的长上下文处理能力、原生强工具调用功能，以及针对 Agent 场景的深度优化。这些特性与 Hermes Agent 的核心需求高度契合。
Hermes Agent 的核心特征是"自进化"——它具备持久记忆与精准回忆能力，并搭载完整的自我学习机制，可以在使用过程中自主创建并优化技能。这正是为什么它被称为"越用越聪明"的 Agent。而 MiMo-V2-Pro 的 100 万上下文能力和原生工具调用，正好能够支持这种跨会话的复杂工作流处理。
Hermes Agent 的独特优势
与 OpenClaw 相比，Hermes Agent 在设计理念上有显著差异。OpenClaw 主要专注于让 AI 像人一样操控电脑，而 Hermes Agent 则更强调可成长性和自我完善能力。
Hermes Agent 的核心设计围绕"闭环学习循环"展开，能够跨会话保持持久记忆，并将完成的工作流沉淀为可复用的技能文件。每次任务完成后，Hermes 会自动评估这次执行是否值得记录下来。如果满足特定条件（如工具调用超过 5 次、中途出错后自我修复、用户做过纠正，或者走了一条不明显但有效的路径），它就会在技能目录中生成一个 Skill 文件，供未来复用。
这种设计使得 Hermes Agent 具备了真正的"越用越聪明"特性。使用一周和使用一个月的 Hermes Agent，在能力上会有显著差异。对于需要长期运行、持续积累经验的 Agent 应用场景，这种自进化能力具有独特价值。
国产大模型的集体崛起
Hermes Agent 的崛起不仅是一个框架的成功，更验证了"Agent 即应用"的产业趋势。而中国模型在其调用量中霸榜，标志着国产大模型已从"技术追赶"迈入"全球主导"的新阶段。
根据东方财富证券的研究报告，Hermes Agent 在其使用的大模型排行榜中，调用量排名前三位的均为中国模型，其中包含小米（MiMo）和阿里通义千问（Qwen）。OpenRouter 最新的周度全球大模型排名数据显示，全球 AI 大模型总调用量已提升至 27 万亿 Token。
这一现象背后反映的是中国大模型在实战场景中的综合竞争力。Token 调用量是衡量 AI 应用真实价值的重要指标，它直接反映了开发者和用户对模型的实际认可度。国产模型能够在全球最热门的开源 Agent 框架中占据主导地位，说明其在指令遵循精度、长上下文处理能力和推理稳定性等方面已经达到了世界一流水平。
面临的挑战与未来展望
当然，Hermes Agent 登顶不代表它已经赢得了最终的胜利。开源 Agent 想要真正成为主流，还需要在稳定性、安全性、Token 成本、生态协同等几个关键方面持续改进。
271B 的日 Token 消耗说明使用量惊人，但也意味着推理成本可能很高。如何在不牺牲性能的前提下降低 Token 消耗，是 Hermes Agent 和其底层模型需要共同解决的问题。
此外，随着使用量的快速增长，系统的稳定性和安全性也面临更大考验。Agent 框架需要处理更复杂的任务、管理更多的状态、保障更严格的安全边界，这些都是技术团队需要持续投入的方向。
从产业发展的角度看，Hermes Agent 的成功预示着 AI Agent 正在从技术演示走向实际应用。开发者不再满足于简单的对话交互，而是希望 AI 能够真正理解任务、规划步骤、执行操作、并在过程中学习和改进。这种需求的转变，正在推动整个 AI 产业从"模型中心"向"应用中心化"演进。
对开发者的启示
对于 AI 开发者而言，Hermes Agent 的崛起提供了几个重要启示：
首先，选择合适的模型至关重要。MiMo-V2-Pro 能够成为第一大贡献模型，说明在 Agent 场景下，长上下文、强工具调用和稳定性等特性比单纯的参数规模更重要。开发者在为 Agent 应用选择底层模型时，应该更多关注这些实战性能指标。
其次，自进化能力是差异化竞争的关键。随着 Agent 框架的普及，简单的任务执行能力将逐渐成为标配。真正的竞争优势将来自于框架能否帮助应用积累经验、提升效率、降低长期使用成本。
最后，生态协同比单打独斗更重要。Hermes Agent 的成功离不开与各大模型厂商的深度合作。MiMo-V2-Pro 针对场景的专项优化、Nous Research 对框架的持续迭代、以及 OpenRouter 等平台的基础设施支持，共同构成了这个成功案例。
结语
Hermes Agent 首超 OpenClaw 登顶全球调用榜首，这是 2026 年 AI 开源社区的一个重要里程碑。它不仅验证了"Agent 即应用"的产业趋势，也展示了中国大模型在全球竞争中的实力。
对于整个 AI 产业而言，这个事件的意义在于：真正的竞争已经从"谁的模型更大"转向"谁的应用更好用"。在这个新的竞争维度上，开源 Agent 框架、实战优化、生态协同将成为关键成功因素。
我们期待看到更多像 Hermes Agent 这样的创新涌现，推动 AI 技术从实验室走向真实世界，为开发者和用户创造真正的价值。
