Fireworks 团队最近发布的这篇文章，真的太精彩了。

他们在 1000 个 Agent 任务中对 Kimi K3 和 Fable 5 进行了测试，结果发现两者的平均准确率几乎持平（例如在 SWE 软件工程测试中，K3 为 92.4%，Fable 为 92.6%）。

当然，术业有专攻。

Kimi K3 在长周期的终端操作（如安全、密码学分析）、符号数学和开发工具方面表现更优。

Fable 5 则在多语言编程广度，Web 开发和数据可视化方面占据优势。

但是，重点来了。

虽然两者在顶层质量上打成平手，但在成本上存在巨大差异，Kimi K3 在 Fireworks 平台上的成本最高可比 Fable 低 50 倍。

文章提出，将任务分配给最擅长该任务的模型，最终得到的结果会高于任何单一模型的准确率。

通过“预言机路由”在两个模型间分配任务，整体准确率达到了 93%，不仅打败了单打独斗的 Fable，还大幅降低了成本。在路由测试中，72%～96% 的任务都被分配给了成本更优的 K3。

这意味着，强大的开源模型足以作为默认主力，而昂贵的闭源模型只需处理少部分特定的长尾高难度任务。

针对自身的业务工作流，构建一个能不断学习并分配任务的路由器，是未来在 AI 应用中保持领先的最佳方式。

传送门：fireworks.ai/blog/kimik3-fable

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