# 模型路由

Gemini 4 Carbon 在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0 上拿到 59 分,比 Claude Opus 5.5 高一分,且由基准维护方独立确认 —— 但谷歌只把它发给了网络安全防御方名单,其他人拿不到。本文给出一张今天该跑什么的路由表、值得排队的营销相关场景,以及为什么审批问题其实是一个营销问题。

K3.1 Pro 跟我七月写过的 Kimi K3 是同一副身体：2.8 万亿参数，一个参数没改。变的是训练结果。这对你交给 AI 的活意味着什么？包括没人提的那部分——降价 33%，你的账单不会跟着少。

10 月 19 日 MiniMax 发布 M3.1 Flash,输入价每百万 token 0.15 美元,并在 AutomationBench-AA(跨 SaaS 工具的多步业务流程基准)上领跑低成本梯队。六天后,Artificial Analysis 在同一个模型上测出了 93% 的幻觉率。两个数字都是真的。合在一起,它们精确划出了哪些营销活儿可以交给它,哪些必须离它远一点。

Jev 是个不生成文本、只返回带校准概率的类型化决策的系统一模型：$0.042/百万输入 token、输出免费、70–500 毫秒延迟。本文拆解它在 5 个营销场景里的真实落点，以及官方公告没放在标题的三个 caveat。

DeepSeek 在 9 月 10 日推送了 V4.1 Flash,采用 Causal Encoder-Decoder 架构,空闲时段缓存命中输入低到 $0.003/M——大约是 V4 Flash 的十分之一。V4 Pro 的流量从 9 月 14 日起也并入 V4.1 Flash。一位营销老兵的首周实测:哪些活儿交给它,哪些继续留在 Opus 5 或前沿档,V4.1 Flash 在缓存密集的后台栈里该怎么定位。