记者6日获悉,开源AI Agent项目OpenSquilla发布0.5.0 Preview 1,核心更新是“多模型集成协作”(多模型 agentic routing):在Harness层把4个国产模型DeepSeek-v4、GLM-5.2、Kimi K2.7、Qwen3.7组织成协作队伍,再由1个模型聚合输出最终结果。阵容中没有任何一个海外旗舰模型。
与Preview同步,团队发布了《Agentic Routing》技术报告,阐述这套harness原生路由如何把日常Agent流量转化为自我进化的数据飞轮。据悉,正式版本随后发布。
最新公布的DRACO深度研究榜单按搜索引擎分组对比各方案的平均分数与平均成本,OpenSquilla的集成方案在两组均列第一。Fable 5在Brave组的成绩仍在运行中。
背后机制是什么呢?业内介绍,通过“多样性采样+共识聚合”,多个模型独立完成搜索与推理、互相补位,弥补单一模型漏信息源、算错数值、顾不全约束的固有短板。不是换一个更强的模型,而是换一种更好的组织方式。
AI产业界人士认为,这说明,国产基础模型单拎出来与海外旗舰仍有差距,但在Harness层组织得当的前提下,混用国产模型已能在真实任务上跑出更高、更稳的分数。即便面对最新一代旗舰,也能在成本只有零头的情况下咬住甚至反超。
OpenSquilla由基元律动(TokenRhythm)开发,定位于Harness与模型优化双线并行,产品主张“提升单位成本的Agent智能”,其版本演进围绕“少烧钱、真交付”进行。据公开报道,公司成立不久即完成首轮融资,估值达1亿美元。