W 2026 roku, projektując architekturę przedsiębiorstwa, nie da się ominąć jednej kwestii: krajowe duże modele nie są już kwestią „czy można ich używać", lecz „który model użyć w którym miejscu". W przypadku Pangu, DeepSeek, Qwen, ERNIE i Doubao ich główne obszary zastosowań są już dość jasne. Pangu ma głębokie doświadczenie w scenariuszach rządowych, przedsiębiorstw państwowych i przemysłowych, DeepSeek ma mocną reputację w zakresie wnioskowania i kodu, Qwen wyróżnia się w obsłudze długich tekstów i dokumentów, ERNIE jest długo szlifowany pod kątem rozumienia semantyki języka chińskiego, a Doubao ma dopracowane doświadczenia multimodalne i konwersacyjne. Żaden z nich nie jest uniwersalny i to właśnie dlatego „ujednolicony dostęp do wielu modeli" stał się w ostatnich dwóch latach często pojawiającym się hasłem w przeglądach architektury.
Porównanie różnic w pięciu wymiarach
W zakresie rozumienia scenariuszy w języku chińskim ERNIE i Qwen są bardziej stabilne w obsłudze formalnych stylów językowych, takich jak administracja publiczna i finanse, natomiast Doubao jest bardziej naturalny w konwersacjach potocznych. Jeśli chodzi o długie teksty, obsługiwana długość Qwen i DeepSeek jest dość imponująca, a konkretne limity są opisane w oficjalnej dokumentacji każdego z nich, ale w praktyce liczy się jeszcze strategia dzielenia dokumentów — samo patrzenie na deklarowaną długość niewiele daje.
W zakresie wsparcia Function Calling format wywoływania narzędzi w DeepSeek i Qwen jest dość standardowy, co oznacza mniej zmian przy integracji z frameworkami Agent. Jeśli chodzi o zdolności multimodalne, Doubao i Qwen są dojrzalsze w mieszanym wprowadzaniu tekstu i obrazu, a Pangu ma doświadczenie w pionowych zastosowaniach multimodalnych, takich jak kontrola jakości w przemyśle. Granularność rozliczeń to kwestia łatwa do przeoczenia — niektóre modele rozliczają osobno dane wejściowe i wyjściowe, inne stosują rabaty za trafienia w pamięć podręczną, więc przy szacowaniu kosztów trzeba te dwie pozycje rozdzielić, inaczej budżet się rozjedzie.
Pomysły na zestawienie w trzech scenariuszach
W scenariuszu inteligentnej obsługi klienta zazwyczaj sugeruję użycie Doubao lub ERNIE jako modelu głównego do konwersacji, a podzadania, takie jak rozpoznawanie intencji i ocena emocji, przekazać tańszym modelom, zostawiając drogie zasoby obliczeniowe na tury, które naprawdę wymagają zrozumienia. W scenariuszu bazy wiedzy RAG do generowania odpowiedzi po wyszukaniu używamy Qwen lub DeepSeek — streszczanie długich dokumentów i ekstrakcja strukturalna wymagają długiego kontekstu, więc wybieramy tego, który ma solidne zdolności obsługi długich tekstów. W scenariuszu wspomagania kodu DeepSeek jest zasadniczo domyślnym wyborem, a dokładność uzupełniania i refaktoryzacji wyróżnia się na tle konkurencji, ale do zadań takich jak przegląd kodu, które wymagają uwzględnienia standardów biznesowych, można dodatkowo podpiąć model o silnym rozumieniu języka chińskiego do wtórnej weryfikacji.
Gdzie tak naprawdę leżą koszty mieszanego użycia wielu modeli
Wiele osób licząc koszty bierze pod uwagę tylko cenę jednostkową Tokenów, pomijając koszt integracji. Pięć modeli oznacza pięć zestawów uwierzytelniania, pięć SDK, pięć zestawów reguł ograniczania ruchu, a do tego osobno obsługiwane ponawianie i degradację. Dwa lata temu, budując międzydziałowy system pytań i odpowiedzi oparty na wiedzy, samo ujednolicenie formatu logów wywołań pięciu modeli zajęło nam dwa tygodnie. W porównaniu okazało się, że korzystając z platformy agregującej takiej jak token8341, jednym kluczem można wywołać te kilka głównych modeli, co eliminuje koszt integracji uwierzytelniania z każdym z osobna, a logi i rozliczenia można zobaczyć w jednym panelu.
Na tym polega wartość agregacji AI API. Warstwa bramy modeli przejmuje różnice protokołów, a warstwa biznesowa zna tylko jeden interfejs zgodny z OpenAI — zmiana modelu to zmiana jednej linii base_url. Podejście token8341 w tym zakresie polega na priorytetowym traktowaniu modeli krajowych — obejmuje Pangu, DeepSeek, Qwen, ERNIE, Doubao i Spark, a w połączeniu z zielonym harmonogramowaniem zasobów obliczeniowych i rozliczaniem według zużycia przewaga kosztowa wynikająca z zakupów hurtowych jest dość wyraźna. W naszym projekcie robiliśmy porównanie: przy tej samej liczbie wywołań całkowity koszt integracji przez agregator jest niższy niż bezpośrednie połączenia z każdym dostawcą osobno.
Warto jednak pamiętać, że agregacja nie jest wszechstronna. Jeśli Twoja działalność silnie zależy od konkretnej wersji danego modelu albo wymaga ekstremalnego dostrajania parametrów, bezpośrednie połączenie nadal jest bardziej odpowiednie. token8341 rozwiązuje dwa problemy: „ujednolicony dostęp do wielu modeli" i „kontrolowalne koszty" — nie zastępuje bezpośredniego połączenia. Przy wyborze najpierw zastanów się, czy Twoim głównym celem jest stabilność, koszt, czy konkretna zdolność, a potem zdecyduj, czy używać warstwy bramy. token8341 odgrywa tu rolę harmonogramowania i obniżania kosztów, obniżając próg integracji API krajowych dużych modeli, aby architekci nie musieli utrzymywać osobnego łańcucha dla każdego modelu.
Autor: Wang Hanwen
Data publikacji: 3 listopada 2026