Доубао підключив моделі Kimi, GLM, DeepSeek та налаштував коефіцієнти лімітів для конкуренції з WorkBuddy; конкуренція в сфері офісних агентів переходить від підключення моделей до змагання в галузі маршрутизації та архітектури.Автор статті, джерело: AllWeather Tech
Доубао, що належить ByteDance, почав дозволяти користувачам використовувати великі моделі більшості конкурентів.
12 листопада компанія DouBao оголосила про оновлення свого асортименту моделей: крім власних моделей DouBao 2.1 Lite та Pro, були офіційно інтегровані сторонні моделі Kimi K3.1 Pro, GLM 5.3, DeepSeek V4.1 Flash.
Це оновлення супроводжувалося серією корекцій цін.
У розділі вибору моделей豆包 буде позначено коефіцієнти споживання квот для різних моделей. Користувачі зможуть самостійно вибирати модель, враховуючи складність завдання, швидкість відповіді та вартість використання. Крім того, платформа запускає обмежений за часом акційний план, що знижує коефіцієнти споживання квот для моделей豆包 2.1 Lite та DeepSeek V4.1 Flash, а також надає новим користувачам безкоштовну підписку на 30 днів.
Насправді, DouBao Work вже 29 жовтня відкрив послуги сторонніх моделей для команд та підписників-підприємств. Ця подальша оновлення складу моделей та механізму знижок робить стратегію багатомодельності важливим інструментом DouBao Work у боротьбі за користувачів.
Зміна у роботі Доубао, можливо, викликана тиском з боку ринкової конкуренції.
Раніше Tencent WorkBuddy інтегрував продукти від кількох постачальників моделей, зокрема Hunyuan, GLM, MiniMax, Kimi, DeepSeek, і за допомогою режиму Auto автоматично вибирає відповідну модель згідно з політикою маршрутизації.
WorkBuddy справді створив певну лідерську перевагу. Згідно зі звітом аналітичної компанії YiGuang про ринок офісних агентів за третій квартал 2026 року, у вересні цього року місячна кількість відвідувань WorkBuddy досягла 85,34 мільйона, а Doudou Work — 30,39 мільйона, що становить приблизно 2,8 рази більше.
На тлі постійного збільшення кількості користувачів WorkBuddy та захоплення входу до офісних агентів, DouBao Work стикається з все більш прямим конкурентним тиском.
Насправді, ByteDance не є невідомою з досвідом багатомодельних продуктів. Ще до відкриття DouBao для сторонніх моделей, TRAE, який почав як інструмент AI-програмування під егідою ByteDance, вже застосовував багатомодельну стратегію: TRAE Work також пропонує вибір моделей від різних виробників, таких як Seed, GLM, DeepSeek, Kimi, MiniMax, а також підтримує можливість самостійного підключення користувачами власних моделей.
Згідно з ситуацією в галузі, Baidu також впровадила подібну відкриту стратегію. У серпні цього року Baidu офіційно переіменувала загальний інтелектуальний агент GenFlow, розроблений у співпраці з Wenku та Baidu Netdisk, на Kuku AI та запустила окремий робочий клієнт та корпоративну версію.
У списку вибору моделей KuCoin AI, крім власної моделі Wenxin від Baidu, також наведено сторонні моделі: DeepSeek, GLM, Kimi, MiniMax.
Також і Qoder, що належить Alibaba. У квітні цього року спільнотна версія Qoder отримала підтримку власних API Key, що дозволяє підключати моделі від таких постачальників, як Alibaba Cloud Bailian, Zhipu, DeepSeek, Kimi, MiniMax, але Qoder Office досі не підтримує сторонні моделі.
Різниця між стратегіями з кількома моделями та однією моделлю полягає у відмінностях між продуктами Agent та традиційними AI-чат-інструментами.
Для звичайних чат-продуктів знання моделі, здатність до міркувань та якість генерації часто безпосередньо впливають на досвід користувача. Але агенти повинні вирішувати більш складні завдання, які можуть включати збір інформації, аналіз документів, написання коду, обробку даних, а також генерацію та перевірку кінцевих результатів.
Різні моделі по-різному виявляють себе на цих етапах, а також мають різну вартість використання.
Для платформи агентів для офісу важливо, чи можна підключити найпотужніші моделі, але як правильно співставляти відповідні моделі з різними завданнями, стає новим конкурентним фактором.
Більш важливим, ніж підключення моделей більшості, є розвиток технологій маршрутизації моделей.
Зараз це оновлення豆包 вирішує проблему вибору моделі користувачем. Користувачі можуть вирішити, кому доручити завдання, виходячи з особливостей різних моделей та коефіцієнтів споживання ліміту.
Але ручний вибір моделі користувачем не є кінцевою точкою багатомодельної архітектури.
Наприклад, співробітник просить агента виконати галузевий дослідницький звіт, що може включати збір публічної інформації, обробку фінансових даних, аналіз галузевих трендів та створення презентації.
У цьому випадку для збирання базової інформації достатньо використовувати модель з високою швидкістю відповіді та нижчою вартістю; для складного фінансового аналізу або багатокрокових міркувань потрібно викликати потужнішу модель; а під час налаштування формату можна знову переключитися на модель з нижчою вартістю.
Якщо завжди використовувати найдорожчі моделі для повного процесу, це може призвести до непотрібного споживання обчислювальних ресурсів; але якщо постійно прагнути до мінімізації витрат, це може призвести до більшої кількості помилок та необхідності повторної роботи через недостатню потужність моделей.
Маршрутизація моделей має за мету знайти баланс між ефективністю завдання, швидкістю виконання та витратами на використання.
Ця здатність вже почала входити в архітектуру продукту Office Agent.
Режим Auto платформи Tencent WorkBuddy підтримує автоматичне розподілення моделей за стратегією маршрутизації. Крім цього, Tencent Cloud запустила окрему службу маршрутизації моделей, яка розподіляє завдання між різними моделями на основі наміру запиту, навантаження моделі та затримки відповіді.
Всіхгодинна технологія звернула увагу, що режим Auto для DouBao також використовує форму безкоштовного мінімального обсягу.
Завдяки зниженню бар’єрів для використання режиму Auto, DouBao Work має можливість привернути більше користувачів до спроби автоматичного вибору моделей, дозволяючи користувачам поступово перейти від власного вибору моделей до прямого надання завдань та очікування результатів.
Для платформи виконання більшої кількості реальних завдань також допомагає постійно оцінювати здатність, витрати та ефективність виконання різних моделей, що надає основу для оптимізації стратегій маршрутизації.
З цієї точки зору, Доубао може прагнути не лише до більшої кількості користувачів і завдань, а й до контролю над моделлю планування агентів майбутнього офісу.
З тим як ByteDance, Tencent та Baidu послідовно відкрили сторонні моделі, набір моделей, якими можуть користуватися офісні агенти кожної компанії, стає все більш схожим. Просте підключення більшої кількості моделей вже важко вважати довгостроковою перевагою.
Це також означає, що конкуренція серед офісних агентів все більше зсувається на архітектуру технологій, що лежать над моделями.
Однією з ключових здібностей є маршрутизація моделей, тобто розподіл відповідних моделей для різних завдань на основі складності завдання, ефективності виконання та витрат на токени. Однак з більш повної точки зору архітектури агентів маршрутизація моделей — лише один із елементів.
Agent Harness, який у останні роки привернув увагу галузі, додає такі етапи, як планування завдань, виклик інструментів, управління контекстом, підтримка стану виконання та відновлення після помилок, що визначає, чи зможе агент перетворити можливості моделі на стабільні результати виконання завдань.
Обидва впливають на комерційну ефективність агента для офісу.
Тепер увага звернена на те, чи збираються інші платформи додатково привертати користувачів за допомогою цінової війни.