SinapisAI是什么？
SinapisAI是南芥智能推出的多模型接入与协作平台。它不是再训练一款“全能模型”，而是为不同模型建立能力画像，再根据任务、成本、延迟与上下文状态进行选择和协同。
平台目前提供模型广场、Mio多模型协同、体验中心和开发接入能力。官方页面展示可统一访问大量文本、多模态、语音与视频模型，并在同一场对话中自由切换单模型或启用多模型协作。
Mio 1.0 Lite能做什么？
Mio全称Models in One。1.0 Lite版本使用一组国产高性价比模型，根据任务阶段和剩余预算动态选择更合适的模型。官方技术报告称，它在9项等权公开基准、13个参评方案中取得77.15分的最高平均成绩，同时以0.0621元/请求获得最低平均成本。
评测边界：这不是对所有模型、所有任务的普遍排名。结论只对应报告给定的候选池、提示词、计价和评测协议，接入前仍需使用自己的真实业务样本验证。
三层核心能力
- Model Eval：用少量自适应查询估算模型在不同领域的完整表现，降低逐题评测成本。
- Mio：维护精简且互补的候选模型池，根据任务状态和成本、时间预算进行模型选择与协作。
- Mos：统一调度外部模型API与自部署模型，并通过共享缓存、运行时管理和故障恢复提高服务效率。
适合哪些团队？
- 同时使用多家模型API，希望减少人工选型和切换成本的AI产品团队。
- Agent任务调用链很长，需要把简单环节交给低成本模型的企业。
- 需要比较中文、文本、多模态模型并建立持续评测体系的开发者。
- 既有外部API又有私有部署模型，需要统一调度与监控的技术团队。
使用建议
- 先准备覆盖高频、困难、边界和失败案例的真实测试集。
- 同时记录质量、总延迟、模型调用次数、单任务成本和回退率。
- 先与固定单模型和简单规则路由做A/B测试，再判断智能路由是否带来净收益。
- 对敏感数据、工具权限和跨模型上下文设置最小化传输与审计规则。
- 定期重测能力画像，避免模型版本和价格更新后继续使用过期路由策略。
开源与研究资源
技术报告、代码、评测结果与复现说明已公开，RobustRouteBench也提供文本、多模态和中文三类路由场景。研究材料采用各自许可，使用数据和代码前应核对仓库中的最新条款。