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Glean 公布前沿模型评分：Claude Opus 5 居首，GPT-5.6 Luna 最便宜
Glean 列出了 5 款前沿模型在企业任务上的得分与单任务成本，并介绍基于 Waldo 的自动路由方案。
2026.08.27 · 周四约 2 分钟阅读
近日，TestingCatalog 在 X 上转发了 Glean 对当前前沿大模型在企业任务场景下的评分数据，列出 5 款模型的综合得分与单任务成本，并介绍了 Glean 自身的自动路由（autorouting）方案。
评分与定价一览
按照 Glean 的评分体系，以下 5 款前沿模型按得分由高到低排列：
- Claude Opus 5（high）：67 分，单任务 2.96 美元
- Kimi K3（high）：63 分，单任务 0.90 美元
- Gemini 3.7 Flash（high）：61 分，单任务 0.47 美元
- GLM 5.2（high）：57 分，单任务 0.35 美元
- GPT-5.6 Luna（xhigh）：55 分，单任务 0.08 美元
从数据可以看出，得分最高的 Claude Opus 5 价格也最高，而得分最低的 GPT-5.6 Luna 反而是最便宜的——「高分 ≠ 高性价比」，企业在模型选型时需要在能力上限与单位成本之间做权衡。每美元所购买的得分来看，GPT-5.6 Luna 性价比最为突出。
Glean 的自动路由机制
Glean 同时介绍了其自动路由方案，核心组件是 Glean Waldo——一个在 NVIDIA Nemotron 3 Nano 基础上后训练的小型专用模型。其工作方式包含两层：
- 推理强度控制：Waldo 在运行时根据任务复杂度动态设置推理等级（effort routing），决定模型「思考多深」。
- 任务分发：当通用模型能力不足以胜任时，路由会将任务转交给更专精的模型处理。
- 模型覆盖：Glean 表示其路由系统已对接 40 余款开源与前沿闭源模型。
通过这种「小模型选路 + 专精模型执行」的组合，Glean 希望在企业场景下兼顾响应质量与推理成本。
小结
Glean 的评分与自动路由方案为企业级 AI 应用的成本优化提供了一种思路。不过，原文所列的模型名称（如 GPT-5.6 Luna、GLM 5.2、Gemini 3.7 Flash、Kimi K3、Claude Opus 5）暂未对应到已公开发布的版本，数据的实际可比性还有待进一步验证。