南大系初创发布模型路由Mio:9项基准平均分第一、成本全场最低

机器之心 · wechat · 2026-10-16

南京大学 LAMDA 孵化的南芥智能(SinapisAI)发布技术报告《Toward Collective Model Intelligence》,提出「模型群体智能」:为海量模型建立可量化能力画像,由路由系统 Mio 按任务与预算选模型、协作执行。其平台已收录 484 个模型。

评测结果:Mio 1.0 Lite 在 9 个公开 benchmark 上平均分 77.15/100 全场最高,平均每请求成本 0.06 元全场最低——比 GPT6.1 Sol 高 6.35 分且成本低 94%;在函数调用、Agent 执行、GPQA 科学推理、指令遵循等 5 项拿第一。报告也标注边界:HLE 等高难度任务上不计成本的旗舰模型仍有优势。

技术架构:ModelEval 用查询级建模+跨领域预测低成本构建能力画像;Mio 做动态候选池维护与选择,保留能补短板的专家模型;Mos 综合端点健康、费用与延迟安排执行来源,配套模型分发网络将文件读取最高提速 23.3 倍。这是周志华「学件」范式在大模型时代的延伸。公司此前完成近亿元首轮融资,思路对标已被 Stripe 收购的 OpenRouter 与被英伟达收购的 HuggingFace 所在的「卖水人」赛道。

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