豆包接入 Kimi、GLM、DeepSeek 等模型，並調整額度倍率以應對 WorkBuddy 競爭，辦公 Agent 競爭從模型接入轉向路由與架構能力比拼。文章作者、來源：全天候科技
字節跳動旗下的豆包開始讓用戶使用更多競爭對手的大模型。
11月12日，豆包工作宣布更新模型陣容，在原有豆包2.1 Lite 和 Pro 兩款自研模型之外，正式接入 Kimi K3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash 等第三方模型。
這次更新還伴隨著一輪價格調整。
豆包工作將在模型選擇頁面標註不同模型的額度消耗倍率，用戶可根據任務複雜程度、響應速度及使用成本，自主選擇模型。同時，平台還推出限時優惠計劃，下调豆包 2.1 Lite 和 DeepSeek V4.1 Flash 的額度消耗倍率，並向新用戶提供 30 天免費訂閱權益。
事實上，豆包工作已在10月29日率先向團隊及企業訂閱客戶開放第三方模型服務。此次進一步更新模型陣容與優惠機制，也使多模型策略成為豆包工作爭奪用戶的重要手段。
豆包的轉變或許來自市場競爭的壓力。
此前，騰訊 WorkBuddy 已經接入混元、GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek 等多家模型廠商的產品，並通過 Auto 模式，根據路由策略自動選擇合適的模型。
WorkBuddy 確實建立了明顯的領先優勢。易觀分析發佈的 2026 年第三季度辦公智能體市場報告顯示，今年 9 月，WorkBuddy 的月訪問量達 8534 萬次，豆包工作則為 3039 萬次，前者約為後者的 2.8 倍。
在 WorkBuddy 持續擴大用戶規模、搶佔辦公 Agent 入口的背景下，豆包工作也面臨著越來越直接的競爭壓力。
事實上，字節並非沒有多模型產品的經驗。早在豆包開放第三方模型之前，字節旗下從AI程式設計工具起步的 TRAE 就已採用多模型策略，其 TRAE Work 同樣提供 Seed、GLM、DeepSeek、Kimi、MiniMax 等不同廠商的模型選擇，並支援用戶自行接入模型服務。
從行業情況來看，百度也採取了類似的開放策略。今年8月，百度將文庫、網盤聯合推出的通用智能體GenFlow正式更名為庫庫AI，並推出獨立辦公客戶端及企業版。
Among them, the model selection list in KuCoin AI includes third-party models such as DeepSeek, GLM, Kimi, and MiniMax, in addition to Baidu’s self-developed Wenxin Large Model.
阿里巴巴旗下的 Qoder 也是如此。今年 4 月，Qoder 社區版正式開放自帶 API Key 接入能力，支援阿里雲百煉、智譜、DeepSeek、Kimi、MiniMax 等多家模型服務商，但千問辦公迄今未開放第三方模型。
多模型與單一模型策略背後，是 Agent 產品與傳統 AI 聊天工具之間的差異。
對於普通聊天產品而言，模型的知識儲備、推理能力及生成質量，往往直接影響用戶體驗。但 Agent 需要處理的任務更加複雜，一個任務可能涉及資料蒐集、文檔分析、程式碼編寫、數據處理，以及最終結果的生成和驗證。
不同模型在這些環節的表現並不相同，使用成本也存在差異。
對於辦公 Agent 平台而言，能否接入最強模型固然重要，但如何為不同任務匹配合適的模型，正在成為新的競爭變量。
More noteworthy than the integration of the Bull Model is the development of model routing technology.
目前，豆包工作的此次更新主要解決的是用戶自主選擇模型的問題。用戶可以根據不同模型的特點和額度消耗倍率，決定把任務交給誰執行。
但用戶手動選擇模型並不是多模型架構的終點。
例如，一名員工讓 Agent 完成一份行業研究報告，整個過程可能包括蒐集公開資料、整理財務數據、分析行業趨勢以及製作簡報。
其中，基礎資訊整理可能只需響應速度較快、成本較低的模型；涉及複雜財務分析或多步驟推理時，則需調用能力更強的模型；到了格式調整等環節，又可切換回成本更低的模型。
如果始終使用最昂貴的模型完成全部流程，可能造成不必要的算力消耗；但如果一味追求低成本，又可能因為模型能力不足而增加錯誤和返工。
模型路由要解決的正是如何在任務效果、執行速度與使用成本之間找到平衡。
這項能力已開始進入辦公 Agent 的產品架構。
腾讯 WorkBuddy 的 Auto 模式支援根據路由策略自動分配模型。此外，騰訊雲還推出了獨立的模型路由服務，可根據請求意圖、模型負載和響應延遲等因素，將任務分配給不同模型。
全天候科技注意到，此次豆包工作的 Auto 模式還採用小額免費的形式。
通過降低 Auto 模式的使用門檻，豆包工作有機會吸引更多用戶嘗試自動模型選擇，讓用戶逐漸從自行挑選模型，轉向直接交付任務、等待結果。
For the platform, increased execution of real tasks also helps continuously evaluate the capabilities, costs, and task completion effectiveness of different models, providing a basis for optimizing routing strategies.
From this perspective, DouBao Work may be aiming not just for more users and task volume, but also for the model scheduling rights of future office Agents.
隨著字節、騰訊、百度相繼開放第三方模型，各家辦公 Agent 能夠調用的模型陣容正變得越來越相似。僅僅接入更多模型已很難構成長期的差異化優勢。
這也意味著，辦公 Agent 的競爭正進一步向模型之上的技術架構轉移。
其中一項重要能力是模型路由，即根據任務難度、執行效果及 Token 成本，為不同任務分配合適的模型。而從更完整的 Agent 技術架構來看，模型路由只是其中一環。
近年來受到行業關注的 Agent Harness，則進一步涉及任務規劃、工具調用、上下文管理、執行狀態維護及錯誤恢復等環節，決定 Agent 能否將模型能力轉化為穩定的任務執行結果。
Both jointly affect the commercial efficiency of office agents.
接下來，各家是否會透過價格戰的形式進一步吸引用戶使用，正受到關注。