OpenSquilla 集成方案成本仅为 GPT-5.6-sol 十四分之一，质量略优
OpenSquilla 多模型集成方案以 1/14 成本实现不输顶尖模型的质量，预示 Agent 任务竞争格局转变。
最近 DRACO 评测中，OpenSquilla 用四个国产模型（DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen）协作，在质量上与 GPT-5.6-sol 持平（64.09 vs 63.99），但成本只有它的 1/14（$0.12 vs $1.71）。这说明 AI 竞争正从拼单模型转向拼多模型组织能力。
正文摘录
.png) 近日，在 DRACO 公开评测 Brave Search 组测试中，海外旗舰模型 GPT-5.6-sol 最新入榜，平均得分 63.99，平均任务成本 $1.71。OpenSquilla 0.5.0 Preview 的多模型集成方案平均得分 64.09，仍位列该组第一，平均任务成本仅 $0.12。 也就是说，在质量分与 GPT-5.6-sol 基本持平、略高 0.10 分的情况下，OpenSquilla 的平均任务成本约为其 1/14；相比 Fable 5 的 $1.21，约为其 1/10。 该方案由 4 个国产模型（DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen）并行提案，再由 1 个模型聚合输出，阵容中不含海外旗舰。截至目前，Brave Search 组对比已覆盖 GPT-5.6-sol、Fable 5、Opus 4.8、GPT-5.5 等海外模型，OpenSquilla 集成方案在质量分与平均成本两项上均列第一。 这意味着，复杂 Agent 任务的竞争，开始从"谁有最强单模型"，转向"谁更会组织模型"。 