OpenSquilla正式发布0.5.0 Preview：多智能模型集成登顶DRACO双榜，对比名单中出现最新旗舰Fable 5
17:28:52
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开源AI Agent项目OpenSquilla近日正式发布0.5.0 Preview 1，核心更新是“
”（多智能模型 agentic routing）：在Harness层把4个国产模型DeepSeek v4、GLM-5.2、Kimi K2.7、Qwen3.7组织成并行提案的协作队伍，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，团队正式发布了《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；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
。Brave Search组：平均分64.09，高于单跑的Opus 4.8（59.11，
+8.42%
）与GPT-5.5（53.28，
+20.27%
），平均任务成本$0.12，分别低约
92%与86%
，同组唯一同时拿下“最高分”与“最低成本”双标记。DuckDuckGo组：平均分60.85，略高于Anthropic最新旗舰Fable 5的59.80——分数基本持平，而
（$0.39对$1.21）；Fable 5在Brave组的成绩仍在运行中。
其机制是“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。用团队的话说：不是换一个更强的模型，而是换一种更好的组织方式。
这一结果指向一个正在成形的判断：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“
提高单位成本的Agent智能
”。其版本演进一以贯之地围绕「少烧钱、真交付」：v0.1.0上线智能路由，按任务难度自动选模型、奠定「省钱」底座；v0.2.0推出一键迁移，支持从其他Agent框架低成本切换；v0.3.0发布MetaSkill自组织技能协议，让Agent从「会调用工具」走向「会自组织工作流」；v0.4.0带来可验证编码（红绿回归证据链，改对了才交付）与首个签名桌面版；直至本次0.5.0 Preview的多模型集成。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。
（资料来源：DRACO深度研究榜单与OpenSquilla团队论文；平均分数由LLM评判，属阶段性结果。配图：DRACO榜单截图。）
本文由OpenSquilla提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。
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