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AI 资讯 · BubbleBrain

基元律动布局智能路由与匿名模型

更新 2026-11-10BubbleBrain正文 1925字阅读约 7分钟14 张图片
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一个很明显的感觉是,

Agent 的能力越来越强之后,成本也越来越扛不住了。

举个最明显的例子是,Codex的额度缩水缩到爆炸。以前200刀的额度我可以用一周,现在超过3天没用完它,只能是因为我这闲的去刷红果了。。。

那这里面就有一个非常有意思的问题了,

“是不是真的每个任务都需要用最好,最强的模型呢?”

那肯定不是的,哪怕是开发,也有不同难度的开发任务。

但是我发现平时在用一些Coding Agent 的时候,经常的想法就是,

“给老子顶满”。

要么不用,要用就用最好的。 最后一看账单,傻眼了。

但其实我们冷静下来想想,也都会明白,很多任务的需求都比较简单,比如“帮我把字号调大一点”、“帮我把颜色换成蓝色” 诸如此类。但我们自己平时并不会在意这点。

很明显,我们缺少了中间这一层路由来帮助我们理解任务的难易程度。

所谓路由,其实就是Agent应该根据任务的难易程度来最大程度节省成本的同时要能保证质量。

然后我就问Grok,哪个开源的Agent 做模型的智能路由做的会比较好,它给我推荐了OpenSquilla。

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也是之前介绍过的基元律动的项目,现在已经7.1k star了。

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它们的本地路由器会把任务分为四个档位,C0、C1、C2、C3;每个档位对应不同的模型,而这个模型的选择是由基元律动每月的模型推荐榜单决定。

比如十一月的配置是这样的:

C0档位用的是Qwen-3.8-flash , C1档位用的是DeepSeek-V4.1-Flash ,C2档位的配置是GLM-5.3, C3档位的配置是Kimi K3 。

我们下载好客户端之后,可以直接在设置里面进行配置。

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正好我手里有两个项目可以用来尝尝这个路由的咸淡。

第一个是我的那个知识库网站,界面上有一些样式需要修改。

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比如这种,搜索弹窗按下esc 之后会出现这种黑框选中的样式,我觉得还蛮丑的,想要去掉。

要是平时的话,这种一般都是Opus 5.5 走起了。

但是OpenSquilla帮我决策,认为Qwen-3.8-flash  足够应付这种问题了。

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也确实,一下子就解决了这种问题。

然后还有一种我平时很奢侈且懒惰的习惯,我觉得也非常受益于这个路由分类。

还是拿我这个知识库网站开发举例,

刚刚改完,我想看下效果,但是我又懒得去自己本地启动服务端口,就让agent帮我启动。平时干这活的是opus 5.5,

但是这种事情对吧,哪需要什么opus 5.5,这简直是杀鸡用牛刀在。

OpenSquilla依然坚定选择Qwen-3.8-flash 来完成。

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那有没有什么任务是会派给更高一层的模型的呢?

当然是有的。

我有一个用rust+gpui写的Markdown笔记应用。 我们以这个为例好了。

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然后现在有个需求是,

我侧边栏有个搜索功能,我想搜索的时候能跳转到对应的搜索词所在的文档的那一行,然后能给我短时高亮一下那个搜索词,这样用起来比较友好。

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这一波,它直接选择了glm-5.3 来完成任务。

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然后顺便还发现了一个另外的问题, 那就直接再让它fix 掉,

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这一次直接给我分配到最高档位,让K3 来帮我解决了。

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全部完成之后,我们可以来看一下效果:

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一次就完成这个任务了。

然后可以看一下这几个任务的成本。

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这几个任务一共花了不到6刀就做好了。。。

如果按照我平时的风格,什么都用Claude的话,我感觉这费用至少是贵6-7倍吧我猜。。。

那回过头来说,

不同的难度档位配置不同的模型,那这份档位是不是一直固定不变的呢?

那当然不是了。

基元律动每个月都会帮你评测一次模型。

他们有两个内部的Benchmark,一个是Claw-SWE-Bench, 专门用于评测模型的代码修复任务,一个是App World ,专门评测模型跨应用的任务。

按照它们推荐的配置,同一套Benchmark,得分比之前高32%,费用却低22%。

这充分展示了什么叫好刀用在刀刃上。

然后,我在用的时候还发现了一个彩蛋,

是有一个神秘模型Egg Alpha 上线了OpenSquilla。

可恶的是,当时看到了忘记截图了,结果写文章写到这的时候,这模型就下线了!!

这意味着什么,就不用我多说了吧。

马上咱们就要有新模型来了!!

从另一个方面来说,这也让我想起了那种海外openrouter 匿名模型上线测试的那种场景了。

现在国内终于也开始有这种感觉了。

某种程度上来说,其实这就跟鱼跟水互为依赖一样。

鱼需要在干净、适合它的水里生存,而模型同样需要一个足够真实、足够开放的环境,才能知道自己到底有几斤几两。

而基元律动本身既有Agent产品经验,也有模型训练方面的积累。知道什么样的任务才能测出模型的能力,从而更好的来帮助用户去做选择。

也许,未来的Agent 之争,未必是看谁接入了最强的模型,而是谁更懂得在正确的时候,用正确的模型吧。

毕竟,不是所有任务,都需要Opus 5.5。

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