豆包工作接入Kimi K3.1 Pro等第三方模型,办公Agent路由竞争升温

资讯 网易科技 作者:网易 全文 2209 字 · 约 6 分钟读完 配图 1 张 分类豆包字节跳动产品更新智能体

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字节跳动旗下豆包工作已放开限制,用户现在能选用多家竞争对手的大模型。

11月12日,豆包工作公布新的模型阵容:除豆包2.1 Lite和Pro两款自研模型外,Kimi K3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash等第三方模型也正式上线。

本轮更新还带来价格层面的调整。模型选择页会标出各模型的额度消耗倍率,用户可结合任务复杂度、响应速度和使用成本自行挑选。平台同步推出限时优惠,下调豆包2.1 Lite与DeepSeek V4.1 Flash的额度消耗倍率,新用户还能拿到30天免费订阅权益。

其实早在10月29日,豆包工作就向团队及企业订阅客户先行开放了第三方模型服务。此番再度更新模型阵容与优惠机制,多模型策略由此成为豆包工作拉拢用户的一张牌。

豆包工作这番转向,或许源于市场竞争带来的压力。

腾讯WorkBuddy此前已接入混元、GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek等多家厂商的模型,并借助Auto模式按路由策略自动挑选合适的模型。

WorkBuddy由此积累起一定的领先身位。易观分析2026年三季度办公智能体市场报告显示,今年9月WorkBuddy月访问量达8534万次,豆包工作为3039万次,前者约为后者的2.8倍。

WorkBuddy用户规模持续扩张、不断抢占办公Agent入口,豆包工作承受的竞争压力也越来越直接。

字节其实并非没有多模型产品的经验。在豆包工作开放第三方模型之前,字节旗下从AI编程工具起步的TRAE已走多模型路线,其TRAE Work同样提供Seed、GLM、DeepSeek、Kimi、MiniMax等不同厂商的模型供选择,用户也能自行接入模型服务。

放到行业里看,百度也走开放路线。今年8月,百度将文库、网盘联合推出的通用智能体GenFlow正式更名为库库AI,并推出独立办公客户端及企业版。库库AI的模型选择列表中,除百度自研的文心大模型外,还有DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等第三方模型。

阿里旗下Qoder同样如此。今年4月,Qoder社区版正式开放自带API Key接入能力,支持阿里云百炼、智谱、DeepSeek、Kimi、MiniMax等多家模型服务商;不过千问办公迄今未开放第三方模型。

多模型与单一模型这两条路线之争,根子在于Agent产品与传统AI聊天工具的不同。

普通聊天产品里,模型的知识储备、推理能力及生成质量往往直接决定用户体验。Agent要处理的任务更复杂,一个任务可能牵扯资料搜集、文档分析、代码编写、数据处理,以及最终结果的生成和验证。不同模型在这些环节的表现各有高低,使用成本也不一样。

对办公Agent平台来说,能不能接上最强模型固然重要,但怎样为不同任务配上合适的模型,正成为新的竞争变量。

比起多模型接入,更值得盯的是模型路由技术的发展。

豆包工作这次更新,主要解决的是让用户自己挑模型:用户可以按各模型的特点和额度消耗倍率,决定把任务派给谁。不过手动选模型并不是多模型架构的终点。

举例来说,一名员工让Agent做一份行业研究报告,整个过程可能包括搜集公开资料、整理财务数据、分析行业趋势以及制作演示文稿。基础信息整理或许只需响应快、成本低的模型;碰到复杂财务分析或多步骤推理,就得调用能力更强的模型;到了格式调整等环节,又能切回成本更低的模型。

整个流程若始终用最贵的模型跑,可能带来不必要的算力消耗;可要是一味图便宜,模型能力不足又可能让错误和返工变多。

模型路由要解决的,正是如何在任务效果、执行速度与使用成本之间找到平衡。

办公Agent的产品架构里,这项能力已经落了地。腾讯WorkBuddy的Auto模式同样按路由策略自动分配模型;腾讯云另有一项独立的模型路由服务,会结合请求意图、模型负载、响应延迟等条件,把任务分派给不同模型。

全天候科技注意到,豆包工作此次的Auto模式还采用小额免费的形式。门槛降下来,用户就更愿意试试自动选模型,慢慢从自己挑模型,变成把任务交出去、等结果。

平台这边,真实任务跑得越多,越能持续摸清不同模型的本事、成本和完成情况,路由策略也就有了优化依据。这么看,豆包工作想争的恐怕不只是用户量和任务量,还有未来办公Agent的模型调度权。

字节、腾讯、百度陆续开放第三方模型之后,各家办公Agent能调的模型阵容越来越像。光靠多接几个模型,已经很难拉开长期差距。

办公Agent的竞争,因此进一步挪到了模型之上的技术架构。模型路由是其中一项关键能力:按任务难度、执行效果和Token成本,给不同任务配上合适的模型。放到更完整的Agent技术架构里看,路由只是其中一环。

Agent Harness近两年受到行业关注,它管的事更多——任务规划、工具调用、上下文管理、执行状态维护、错误恢复,这些环节决定了Agent能不能把模型能力变成稳定的执行结果。

这两样东西,一起影响着办公Agent的商业化效率。

接下来各家会不会打价格战来进一步拉用户,正被盯着看。

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