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估值过亿美元!前华为“盘古少帅”押注的多模型路由是什么?

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来源:21世纪经济报道

来源:南方+

把同一个问题丢给三个AI,答案可能差出三条街。有的擅长写稿,有的精通编程,有的画画、做视频信手拈来,这是因为不同模型各有“天赋”、各有所长。

在此背景下,能帮AI任务自动挑模型的多模型路由,正在成为大模型时代的新基建。它像一个调度中枢,把任务拆成小步骤,每一步派给最够用、最便宜的模型去干。

押注这条赛道的,是基元律动(TokenRhythm)。这家公司的来头格外引人注目:创始人兼CEO王云鹤,原华为诺亚方舟实验室主任、盘古大模型负责人,被称为华为“90后少帅”;CTO韩凯,原华为诺亚方舟实验室首席研究员。

2026年4月8日,公司注册成立,天使轮投后估值即达1亿美元;8月底完成新一轮融资,累计融资达数千万美元。成立仅5个月时,这套“调度中枢”已经接入每天数千亿次的Token调用。

多模型路由究竟是什么?这条赛道到底解决什么痛点?

“大家一般定义的是,Agent(智能体)等于Model(模型)加Harness(驾驭系统)。如果把模型比作一匹马,它怎么为人所用、人能够去驾驭它?那就需要一套马具。”基元律动首席技术官(CTO)韩凯打了个比方。

基元律动做的Routing Harness(智能路由调度最适配),就是一套帮AI选模型、派活儿的“马具”。


为什么需要它?“一是大模型在落地过程中成本不太透明,而且比较高。我们这套Routing Harness,可以通过自由调度不同的模型,帮用户选择更有性价比的模型,在完成任务的同时降低成本。二是选择困难,现在模型可能有成千上万个。”韩凯解释说。

也就是说,现在模型太多,大家很难选到最适配的,而且每一步都要消耗Token,稍有不慎就“选不起”。韩凯介绍,在基元律动的开源Agent平台OpenSquilla上,这套Routing Harness已经落地。用户输入任务、偏好以及环境信息后,后台会自动匹配最合适的大模型来执行。


此外,AI有时会出现幻觉 “胡说八道”。“大模型每次的输出,是一个概率的采样过程,存在一定的不确定性,引发一些幻觉的问题。我们通过Harness去约束它,给它一些规则或者指引,让它能够输出更稳定更可靠的一个回复。”韩凯解释道。

成本、选择、稳定性都集齐后,Routing Harness的角色就清晰了:一个调度中枢。任务扔过去,自动拆成小步骤,每一步派给够用而最便宜的模型。模型越多、价格差距越大,这个中枢就越关键。

产品数据也说明这条路走得通。开源平台OpenSquilla已获超7000个GitHub Star;TokenRhythm API累计20多万用户,单日Token调用量突破5000亿。在DRACO复杂研究任务评测中,基元律动用一套国产多模型集成方案,以1/3的成本超越了海外顶级模型Fable 5。

为什么选这个方向?韩凯回忆:“2026年初,我们看到Agent这个机会正在显现出来,就想从Agent入手去做一些事情。在做的过程中,我们发现,做Harness积累的一些经验,对于训练下一代的Agent模型也很重要。所以自然而然地,我们开始做这个Agent的模型。”

“Agent这个领域刚兴起,离规模化、产业化已经很近了,而且也能结合我们之前积累的一些优势和技术。”他说。

一个行业参照是,美国支付巨头Stripe以约75亿美元,收购了同样做多模型路由的OpenRouter,而OpenRouter同年5月估值仅13亿美元。这笔交易说明,帮应用方决定“用哪个模型”,本身已经成了一门大生意。


目前,基元律动把这门生意聚焦在生产力工具方向,让开发者按任务类型、执行阶段和成本约束自动选模型,不被任何一家模型厂商绑定。

韩凯还提到,路由过程中沉淀的模型选择、调用结果和环境反馈,会成为真实的多模型任务数据,反过来帮模型变得更好,走向Agent-Native Model(智能体原生模型)。

这条路已有实物落地。9月8日,基元律动联合无问芯穹,与清华大学、北京大学、阿里巴巴等机构推出行业首个Agent-Native模型NeoHorse-1,旨在将Agent使用工具、接收反馈和修正错误的经验,系统性转化为模型自身的能力。9月15日,基元律动又与无问芯穹在北京签署战略合作协议,围绕企业级Agent应用联合拓展、AI基础设施协同支撑、生态共建等方向展开深度合作。


作为从华为走出来的创始团队,基元律动未来在大湾区有何布局规划?

“北京在大模型领域有一定优势,很多优秀的大模型都诞生在北京。深圳的优势则集中在硬件和应用场景——包括基础算力、服务器、智能硬件,甚至是机器人,这些方面深圳更有优势。”韩凯分析道。

他透露,基元律动正从算力和应用的角度与深圳厂商展开合作,将Agent能力输出到更广泛的产业场景中。“工业制造、金融、具身智能这些领域,都有很多复杂任务可以通过Agent来赋能,帮企业实现智能化升级。”目前,该公司触达的客户已覆盖金融、智能家居、房产等多个领域。

在大模型快速发展的当下,“多模型协同”正在成为Agent落地的关键。正如该公司创始人、CEO王云鹤所说,模型能力只是Agent的一部分,如何组织模型、理解真实任务、让环境反馈持续反哺模型,可能是下一阶段整个行业要解决的核心问题。

对开发者来说,多模型路由走向成熟意味着两件事,一是不用再为每个任务手动挑模型,二是不用被一家模型厂商绑定。这也许是Agent应用成本下降的又一个信号。

采写:南方+记者 昌道励

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