混合路由
一种AI应用架构模式，在调度层根据请求类型、数据敏感程度或所需智能水平，动态决定将请求路由至本地开源模型或云端闭源模型，兼顾合规、成本与能力
核心事实
时间轴 (近 90 天)
实现混合路由的方式包括基于规则的静态分流、基于分类器的难度预测，以及让模型自身判断是否需要升级（cascade / fallback）。
本地AI普及的理想路径是操作系统厂商（微软、苹果、谷歌）发力混合AI，让用户无感地自动在本地和云端之间路由任务。
混合路由（hybrid routing）指同一套推理请求按置信度分流：高置信度在设备端本地闭环，低置信度上传云端由大模型兜底，断网时低置信度样本排队处理。
混合模式省钱的本质是让高确定性用量走固定价、低确定性用量走弹性价，但代价是管理复杂度上升。
企业采用的技术路径是用自有数据对开源模型微调，并按数据敏感度混合路由，敏感数据走本地开源模型、复杂推理任务调用闭源前沿模型
混合模型路由通常通过一个路由层实现，该层可以基于规则引擎或轻量级分类器做出决策
全部知识事实 (6)
混合模型路由通常通过一个路由层实现，该层可以基于规则引擎或轻量级分类器做出决策
65%待验证实现混合路由的方式包括基于规则的静态分流、基于分类器的难度预测，以及让模型自身判断是否需要升级（cascade / fallback）。
50%待验证混合路由（hybrid routing）指同一套推理请求按置信度分流：高置信度在设备端本地闭环，低置信度上传云端由大模型兜底，断网时低置信度样本排队处理。
50%待验证混合模式省钱的本质是让高确定性用量走固定价、低确定性用量走弹性价，但代价是管理复杂度上升。
50%待验证企业采用的技术路径是用自有数据对开源模型微调，并按数据敏感度混合路由，敏感数据走本地开源模型、复杂推理任务调用闭源前沿模型
50%待验证本地AI普及的理想路径是操作系统厂商（微软、苹果、谷歌）发力混合AI，让用户无感地自动在本地和云端之间路由任务。
50%