估值过亿美元！前华为“盘古少帅”押注的多模型路由是什么？

来源：南方+

把同一个问题丢给三个AI，答案可能差出三条街。有的擅长写稿，有的精通编程，有的画画、做视频信手拈来，这是因为不同模型各有“天赋”、各有所长。

在此背景下，能帮AI任务自动挑模型的多模型路由，正在成为大模型时代的新基建。它像一个调度中枢，把任务拆成小步骤，每一步派给最够用、最便宜的模型去干。

押注这条赛道的，是基元律动（TokenRhythm）。这家公司的来头格外引人注目：创始人兼CEO王云鹤，原华为诺亚方舟实验室主任、盘古大模型负责人，被称为华为“90后少帅”；CTO韩凯，原华为诺亚方舟实验室首席研究员。

2026年4月8日，公司注册成立，天使轮投后估值即达1亿美元；8月底完成新一轮融资，累计融资达数千万美元。成立仅5个月时，这套“调度中枢”已经接入每天数千亿次的Token调用。

多模型路由究竟是什么？这条赛道到底解决什么痛点？

模型各有“天赋”，如何选择？

“大家一般定义的是，Agent（智能体）等于Model（模型）加Harness（驾驭系统）。如果把模型比作一匹马，它怎么为人所用、人能够去驾驭它？那就需要一套马具。”基元律动首席技术官（CTO）韩凯打了个比方。

基元律动做的Routing Harness（智能路由调度最适配），就是一套帮AI选模型、派活儿的“马具”。

为什么需要它？“一是大模型在落地过程中成本不太透明，而且比较高。我们这套Routing Harness，可以通过自由调度不同的模型，帮用户选择更有性价比的模型，在完成任务的同时降低成本。二是选择困难，现在模型可能有成千上万个。”韩凯解释说。

也就是说，现在模型太多，大家很难选到最适配的，而且每一步都要消耗Token，稍有不慎就“选不起”。韩凯介绍，在基元律动的开源Agent平台OpenSquilla上，这套Routing Harness已经落地。用户输入任务、偏好以及环境信息后，后台会自动匹配最合适的大模型来执行。

此外，AI有时会出现幻觉 “胡说八道”。“大模型每次的输出，是一个概率的采样过程，存在一定的不确定性，引发一些幻觉的问题。我们通过Harness去约束它，给它一些规则或者指引，让它能够输出更稳定更可靠的一个回复。”韩凯解释道。

成本、选择、稳定性都集齐后，Routing Harness的角色就清晰了：一个调度中枢。任务扔过去，自动拆成小步骤，每一步派给够用而最便宜的模型。模型越多、价格差距越大，这个中枢就越关键。

产品数据也说明这条路走得通。开源平台OpenSquilla已获超7000个GitHub Star；TokenRhythm API累计20多万用户，单日Token调用量突破5000亿。在DRACO复杂研究任务评测中，基元律动用一套国产多模型集成方案，以1/3的成本超越了海外顶级模型Fable 5。

为什么押注这条赛道？

为什么选这个方向？韩凯回忆：“2026年初，我们看到Agent这个机会正在显现出来，就想从Agent入手去做一些事情。在做的过程中，我们发现，做Harness积累的一些经验，对于训练下一代的Agent模型也很重要。所以自然而然地，我们开始做这个Agent的模型。”

“Agent这个领域刚兴起，离规模化、产业化已经很近了，而且也能结合我们之前积累的一些优势和技术。”他说。

一个行业参照是，美国支付巨头Stripe以约75亿美元，收购了同样做多模型路由的OpenRouter，而OpenRouter同年5月估值仅13亿美元。这笔交易说明，帮应用方决定“用哪个模型”，本身已经成了一门大生意。

目前，基元律动把这门生意聚焦在生产力工具方向，让开发者按任务类型、执行阶段和成本约束自动选模型，不被任何一家模型厂商绑定。

韩凯还提到，路由过程中沉淀的模型选择、调用结果和环境反馈，会成为真实的多模型任务数据，反过来帮模型变得更好，走向Agent-Native Model（智能体原生模型）。

这条路已有实物落地。9月8日，基元律动联合无问芯穹，与清华大学、北京大学、阿里巴巴等机构推出行业首个Agent-Native模型NeoHorse-1，旨在将Agent使用工具、接收反馈和修正错误的经验，系统性转化为模型自身的能力。9月15日，基元律动又与无问芯穹在北京签署战略合作协议，围绕企业级Agent应用联合拓展、AI基础设施协同支撑、生态共建等方向展开深度合作。

未来在大湾区有何布局规划？

作为从华为走出来的创始团队，基元律动未来在大湾区有何布局规划？

“北京在大模型领域有一定优势，很多优秀的大模型都诞生在北京。深圳的优势则集中在硬件和应用场景——包括基础算力、服务器、智能硬件，甚至是机器人，这些方面深圳更有优势。”韩凯分析道。

他透露，基元律动正从算力和应用的角度与深圳厂商展开合作，将Agent能力输出到更广泛的产业场景中。“工业制造、金融、具身智能这些领域，都有很多复杂任务可以通过Agent来赋能，帮企业实现智能化升级。”目前，该公司触达的客户已覆盖金融、智能家居、房产等多个领域。

在大模型快速发展的当下，“多模型协同”正在成为Agent落地的关键。正如该公司创始人、CEO王云鹤所说，模型能力只是Agent的一部分，如何组织模型、理解真实任务、让环境反馈持续反哺模型，可能是下一阶段整个行业要解决的核心问题。

对开发者来说，多模型路由走向成熟意味着两件事，一是不用再为每个任务手动挑模型，二是不用被一家模型厂商绑定。这也许是Agent应用成本下降的又一个信号。

采写：南方+记者 昌道励

摄影：南方+记者 张令

剪辑：南方+记者 张文越 杨奇

设计：吴颖岚