Writer发布新AI模型及升级智能体框架以降低token成本

在整个AI行业，用户越来越意识到部署成本可能有多高，并感到削减开支的新紧迫性。尽管开源模型提供了显著更低的每token成本，但为特定任务找到合适的模型可能很困难。

周四，为营销人员提供AI工具和智能体的Writer公司推出了一款名为Palmyra X6的新旗舰模型，旨在为其用户解决这一问题。作为Z.ai开源模型GLM-5.2的训练后变体，Writer表示新系统应以更低的价格提供可部署的能力。

该公司估计，新模型结合公司框架基础设施的改变，将为客户的基础任务成本降低高达50%。除新模型外，公司还对其标准智能体框架进行了重大升级。这两项功能将从周四起向Writer客户开放。

首席执行官May Habib告诉TechCrunch：“我认为企业绝对厌倦了追逐下一个基准测试。他们希望成本持平，但似乎没有人能做到这一点。”

新方法特别强调复杂的多步骤任务，执行更快且消耗更少token。Writer将框架优化视为实现这一目标的关键杠杆。Writer研究人员最近的一篇论文支持了这种方法，测试了多种不同模型中框架效率的微小变化。

研究发现，在许多情况下，框架的改变比模型选择更能可靠地降低成本，测试中成本平均下降40%。研究人员写道：“框架是这样一个组件，其效率在一个组织运行的每种模型（现在和未来）中都会倍增。

”对于Writer的客户来说，体验仍然是模型无关的：Palmyra X6将与其他Writer模型或通过Azure或Amazon Bedrock导入的外部模型并列。

但Habib也认为，削减成本的推动力正导致对主要AI实验室的更广泛不信任，这些实验室有经济动机推高token使用量。Habib告诉TechCrunch：“这里的成本爆炸对客户来说是前所未有的，CIO们放弃这些实验室的程度也是前所未有的。

”他补充说，AI实验室“并不深入了解如何帮助企业从AI中获益。”