多智能体测试：模型快变控制平面稳
bingxu_ · x · 2026-07-10
这条转发介绍了 Meta 新模型 **Muse Spark 1.1**，以及团队在 **SwarmOS** 里做的大规模多智能体测试。 ### 测试方式 他们给三个模型配置跑同一个“有歧义的市场判断”问题，三组配置分别是： - **GPT-5.6-Sol-max**：44 个 agent，5.81 亿 token，约 5 小时 - **GPT-5.6-Terra-xhigh**：17 个 agent，3600 万 token，约 1 小时 - **Muse Spark 1.1-xhigh**：29 个 agent，4050 万 token，约 30 分钟 ### 结果与结论 三组都得出了相同的有界结论。作者提炼的重点是： - **控制平面才是更持久的资产**：模型迭代会比企业系统更快 - 企业不应押注单一模型，而应在稳定接口之上维护**受治理的模型组合** - 应按角色分配模型：更快的 worker、更强的证据审阅者、以及更保守的综合者