国产AI路由系统开源逆袭！仅用19%成本达到Gemini-2.5-Pro同等性能

顶级大模型性能虽强，但高昂的成本让许多用户望而却步。为解决这一问题，上海人工智能实验室推出开源的Avengers-Pro多模型调度路由方案。该方案集成了8个行业领先的大模型，在多个挑战性数据集上表现出色。

亮点如下：
1. 性能新高：Avengers-Pro性能比GPT-5-medium高7%，比Gemini-2.5-Pro高19%。
2. 极致性价比：以仅27%的成本达到GPT-5-medium同等性能，或以19%的成本匹配Gemini-2.5-Pro性能。
3. 帕累托最优：在任意成本下实现最高准确率，或在指定准确率下将成本降至最低。

核心机制
Avengers-Pro通过嵌入（embedding）、聚类（clustering）和评分（scoring）分析用户请求，动态分配最适合的模型处理任务。具体流程包括：
1. 将用户请求转换为高维向量捕捉语义信息；
2. 聚类相似任务，识别共性需求；
3. 根据性能-成本权衡参数α评估模型综合评分，动态选择最优模型。

实验表现
Avengers-Pro整合了来自OpenAI、Anthropic、Google和阿里的8个顶尖模型，并在6个复杂数据集上测试，涵盖代码生成、科学推理等场景。结果显示：
- 在追求性能时，其平均正确率达0.66，超越最强单模型GPT-5-medium 7%；
- 与GPT-5-medium性能持平的情况下，节省27%成本；若仅需90%性能，成本可降至37%；
- 达到Gemini-2.5-Pro性能水平时，成本仅需19%。

此外，Avengers-Pro可根据不同任务灵活调整模型选择。例如，低成本时优先选择阿里Qwen系列，高性能时则倾向于GPT-5-medium。这种智能调度不仅提升了整体性能，还显著降低了成本。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2508.12631
GitHub地址：https://github.com/ZhangYiqun018/AvengersPro

— 完 —