OpenSquilla、4つの中国モデル集成でDRACO首位には、中国語原文のニュースを日本の読者向けに整理したものだ。焦点は OpenSquilla argues that routing and consensus across four Chinese models can beat single flagship models on deep-research tasks at lower cost.
何が変わったのか
確認できる主要事実は、DeepSeek v4, GLM-5.2, Kimi K2.7 and Qwen3.7 in an Agentic Routing flow, Brave Search DRACO score 64.09 versus Opus 4.8 at 59.11 and GPT-5.5 at 53.28, average task cost of $0.12, and DuckDuckGo score 60.85 at $0.39。発表文の勢いと実際に検証すべき点を分けて読む必要がある。
なぜ重要か
The harness layer can become valuable when it selects models, collects evidence, merges answers and logs decisions rather than buying only the strongest model. AI関連ニュースは、性能だけでなく価格、供給、規制、現場運用まで含めて評価される段階に入っている。
次に見る点
DRACO uses LLM judging, so real workflows must confirm long-task failure rates, traceability and enterprise deployment cost. 次の焦点は、デモや榜単ではなく、実運用で継続して使えるかどうかだ。
参考資料：OpenSquilla GitHub, Agentic Routing technical report and DRACO leaderboard、CocoLoop。