Route Anything 研究:模型路由平均省钱 8.82 倍,编码任务美元效率达 25.5 倍
rohanpaul_ai · x · 2026-11-11
UC Berkeley、NUS 等机构的 Route Anything 研究系统回答了「模型路由到底值不值」：
实验规模
- 覆盖 452 个候选模型/策略、25 个基准（从文本 QA 到机器人控制的多模态矩阵）、374,401 次打分运行
核心发现
- 平均而言，路由让单位成本的质量提升 8.82 倍，质量损失不到 0.5 分
- 理论上限：完美的按输入路由可比最佳单模型高 5.4 分；但实际学习到的路由在 16 个基准上只多赚 0.3 分——路由的价值主要在省钱而非变强
- 编码任务上，路由的美元效率达「永远调 Opus 4.6」策略的 25.5 倍（仅损失 0.44 分）；文本 QA 为 7.1 倍
- 视频生成、机器人操控等模态也各有可观收益
实用建议：路由主要用于把工作搬到质量相近的更便宜模型；信任路由收益前，先让候选模型在相同输入上对比。
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