openJiuwen 發布 X-Router 自演進模型路由技術，實測維持同等得分下成本降低 44.6%

據報導，由華為 2012 實驗室、華為雲等團隊聯合構建的開源 AI Agent 平台 openJiuwen 發布 X-Router 自演進模型路由技術，旨在根據任務複雜度動態選擇最適模型以降低成本。該系統分為精準畫像、決策與演進三層：畫像層基於歷史數據動態刷新模型能力；決策層綜合上下文、KV 快取親和度及實時負載進行調度；演進層則透過 Contextual Bandit 與輕量強化學習，從真實反饋中持續最佳化策略，且演算法與狀態管理完全解耦。 在 PinchBench 147 個任務評測中，X-Router 使用本地部署的 Qwen3-0.6B 作為複雜度分類器，並配置五級模型池。實測顯示，相較於全部調用 Kimi-K2-Thinking 的全雲基線（得分 71.36%、成本 11.11 美元），開啟 Bandit 自演進的 X-Router 得分達 70.70%，在任務品質幾乎持平的情況下，模型調用成本降至 6.16 美元，節省約 44.6%（註：報導標題稱減少逾 50% Token 消耗，但內文實測成本降幅為 44.6%）。此外，該路由框架亦支援接入 WorkSwarm 的 MoA（多模型協同），可調度多個模型協同作答並聚合結果。