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JevRouter 实现多模型协同编码
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先了解这件事
AI 综述
2026 年 9 月 29 日，Elvis Saravia（@omarsar0，DAIR.AI）在 X 上演示了 Jev 路由多模型协同编程：在同一个 Codex 会话中，由 Jev 将任务的不同部分分派给不同模型——Opus 5.5 负责规划，GPT-6 Astra 构建后端，Kimi K3 构建前端，DeepSeek 负责测试，GLM 5.3 Flash 撰写文档。Saravia 称全程未手动切换模型选择器，并称同样的构建成本降低 40%、速度快 15%，评价其为“编程的未来”。目前该事件仅有这一条演示性报道，尚无更多独立来源或后续进展。
AI 根据报道生成 · 51 分钟前更新
最新进展9月29日 01:23
Saravia 演示 Jev 在 Codex 会话中路由五个模型分工完成全栈应用，称成本降 40%、提速 15%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月29日
- X：Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)Jev 路由多模型协同编程演示
这就是编程的未来。 多个 AI 模型在同一个 Codex 会话中工作，由 Jev 路由它们处理任务的不同部分。 在这里，我让它构建了一个全栈演示应用： > Opus 5.5 负责规划。 > GPT-6 Astra 构建后端。 > Kimi K3 构建前端。 > DeepSeek 负责测试。 > GLM 5.3 Flash 撰写文档。 Jev 负责切换。我从未碰过模型选择器。同样的构建，成本降低 40%，速度快 15%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。