国产AI组队打团：4个模型联手，成本减9成还赢了最新旗舰？

一句话说清楚

最近有个叫 OpenSquilla 的开源 AI 工具更新了。它把四个国产 AI 模型（像 DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen 这些）组成了一个“超级组合”，让它们一起查资料、一起思考，最后综合出最好的答案。结果呢？在最新的专业评测（DRACO 榜单）里，这个组合拿下了第一名，而且比 Anthropic 公司最新的旗舰模型 Fable 5 便宜得多——一个是 0.12 美元，一个是 1.21 美元，便宜了近九成。

这事对普通人有什么用？

以后你用的 AI 助手可能不再是“一个模型干所有活”，而是“一群模型分工合作”。这样既能提升回答质量，又能大幅降低使用成本。对开发者来说，意味着可以用更少的钱，做出更聪明的 AI 应用。

成绩到底有多好？

OpenSquilla 团队在 DRACO 深度研究榜单上做了测试，分两种搜索引擎组：

Brave Search 组：组合得分 64.09，比单独跑的 Opus 4.8（59.11）高出 8.42%，比 GPT-5.5（53.28）高出 20.27%。而成本只要 0.12 美元，比 Opus 4.8 便宜 92%，比 GPT-5.5 便宜 86%。
DuckDuckGo 组：组合得分 60.85，略高于 Fable 5 的 59.80（基本持平），但成本只有 Fable 5 的三分之一（0.39 美元 vs 1.21 美元）。

是怎么做到的？

核心方法叫“多样性采样 + 共识聚合”。大白话就是：

让几个模型同时去搜索、推理，每个人独立干活。
因为每个模型擅长的地方不同，它们会互相补充——有的能找到别人漏掉的信息，有的算数更准，有的更能满足复杂的限制条件。
最后用一个“裁判”模型把大家的答案综合起来，得到最靠谱的结果。

用团队自己的话说：“不是换一个更强的模型，而是换一种更好的组织方式。”

这意味着什么？

过去大家总觉得国产 AI 模型单打独斗比不过国外旗舰。但 OpenSquilla 的实验证明：如果把多个国产模型巧妙地组织在一起，完全可以在真实任务上跑出更高、更稳的分数——哪怕面对最新一代旗舰，也能用更低的成本打成平手甚至反超。

OpenSquilla 由一家叫“基元律动”（TokenRhythm）的公司开发，他们专门研究怎么用更少的钱让 AI 更聪明。这次更新只是预览版，正式版很快就会发布。

（数据来源：DRACO 深度研究榜单及团队论文；测试结果由 AI 评分，属于阶段性的表现。）