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ChainRouteLLM：实验性 LLM 路由开源仓库发布

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AI 综述

开发者 yigitskaplan 在 GitHub 发布开源实验项目 ChainRouteLLM，尝试用 LLM 路由解决问题：基于 RouterBench 数据用 BERT 嵌入预测各模型的准确率与成本，并按 score = accuracy − w_C × cost / c 选模型，支持可替换的证据存储后端。项目计划分三阶段实现：先做路由器，再做声誉分，最后接入区块链账本。目前仅完成基于本地反馈存储的基础路由器，配置文件描述的是计划中的实验，可执行 runner 尚未实现。项目还支持在线学习，并采用 MixLLM 的 11 个模型、80/20 划分设置进行对比实验。

AI 根据报道生成 · 22 小时前更新

最新进展10月31日 01:53

ChainRouteLLM：可替换证据存储后端的实验性 LLM 路由项目

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月31日

01:53
GitHub · 灵魂体仓库
ChainRouteLLM：可替换证据存储后端的实验性 LLM 路由项目
ChainRouteLLM 是一个实验性 LLM 路由项目，支持可互换的证据存储后端，基于 RouterBench 数据用 BERT 嵌入预测各模型的准确率与成本，并按 score = accuracy − w_C × cost / c 选模型。实现分三阶段：先做路由器，再做声誉分，最后接入区块链账本；目前仅完成基于本地反馈存储的基础路由器，可执行 runner 尚未实现。项目还支持在线学习，并按 MixLLM 的 11 模型、80/20 划分设置进行对比实验。

本事件热度走势

可比范围当前: 5
可比范围峰值: 910月31日 06:00
近 24 小时变化: –

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