Echo 發布：利用開源模型達成 Fable 等級成效與三分之一成本
為何重要
這項技術驗證了「模型魔術資源池」或混合專家架構在通用後端部署的潛力——在不僅僅依賴單一封閉模型的前提下，透過智慧路由最佳化成本並維持輸出品質。開發者與機構不再單純追求最強模型，而是轉向建置具備成本效益的系統工程，這改變了雲端 AI 服務的建置策略與商業模式。
開發者發布名為 Echo 的推理系統，透過動態分配運算資源與智慧組合多個開源模型（如 GLM-5.2、Kimi K2.7）的輸出來提升效能。
Echo 能根據請求決定總運算量、參與模型及組合方式，在評測中表現優於個體模型池中的最佳模型，且聚合結果達到 Fable 的水準。
除了標準聊天介面外，系統還提供 OpenAI 相容的 API 介面供開發者測試，並公開了評測方法論、個體模型結果與成本資料。