- 入口和模型解耦是 10 月底刚发生的变化，选型问题从“选谁”变成“什么活给谁”
- 火山方舟官方 AFP 系数：本次接入的主力模型最贵差 2.8 倍，全表跨度更大
- 豆包工作官方规则：用企业知识回答单次 20 点，靠联网检索单次 3 点
- 三家检索链路都在给来源打分，权重全部未公开，只能靠固定问题集反复测
以前企业上 AI，流程是挑一家模型、谈价格、签下来，所有人用同一个。这个流程在 2026 年 10 月底被拆掉了——不是模型变强，是入口开始装别人家的模型。
一、10 月 29 日这一周，两家做了同一个动作
2026 年 10 月 29 日，豆包工作向团队订阅版和企业订阅版客户开放第三方模型，首批接入 Kimi 3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash 等系列。官方说法是功能默认直接开启，企业不用另外找模型厂商采购，也不用申请，按用量扣已有的 AI 点数。
管理员手里多了三个开关
真正的分量不在”多了几个模型可选”，在管理端多了三层控制：
- 范围：按成员、部门、群组或全员划定谁能用哪些模型
- 厂商：按厂商一键批量启用，也可对单一模型单独配置
- 场景：指定生效端——豆包电脑端、豆包工作电脑端、豆包移动端、豆包网页端、飞书内豆包工作
同一天，另一家做了同一件事
同一天，小米 MiMo Desktop 宣布会员权益升级，可选模型从只有 MiMo 系列扩到 DeepSeek V4 Pro、GLM 5.3、Kimi K3、Qwen 3.8 Max 等，每个模型标注消耗倍率。官方公告未公布具体倍率数值。
两家形态完全不同，做的事是同一件：把入口和模型拆开。以前入口就是模型，现在入口是个壳，里面装谁的模型由你定。
二、同一个入口里，不同模型的账差 2.8 倍起
入口拆开之后，第一个浮出来的是成本。火山方舟官方文档公布的套餐内 AFP 抵扣系数如下（截至 2026 年 10 月）：
| 模型 | 输入抵扣系数 | 输出抵扣系数 |
|---|---|---|
| kimi-k3.1-pro | 7 | 7 |
| deepseek-v4-pro | 5.5 | 5.5 |
| glm-5.3 | 4.5 | 4.5 |
| doubao-seed-2.1-pro | 2.5 | 2.5 |
| deepseek-v4.1-flash | 2.5 | 2.5 |
这组数字有三件事要说清
第一，这是套餐内 AFP 抵扣系数，不是 API 刊例价，两个口径不能混着说。第二，折扣会变：官方写明 kimi-k3.1-pro 与 deepseek-v4.1-flash 在 2026 年 10 月 24 日至 11 月 9 日期间按五折计，系数为 3.5 和 1.25。第三，按原系数算，本次接入的这几个主力模型里，最贵的 kimi-k3.1-pro 是最便宜一档的 2.8 倍。官方全表跨度更大：更低有 glm-5.3-flash 和 doubao-seed-2.1-lite 的 0.5，更高有 kimi-k2.8-preview 的 8。
2.8 倍放在一家公司一个月几十万次调用上，不是小钱。结论很直接：同一个入口里，不同的活该派给不同的模型。写代码、读长文档、批量改文案、做会议纪要，最优解不会落在同一家。
三、最硬的一条：企业自己的知识被明码标价了
豆包工作帮助中心的额度规则里有一句话，值得每个老板读三遍：
在搜索、群总结、文档评论智能回复等场景中，使用企业知识生成有效回答，单次消耗 20 点额度；仅依靠联网检索或企业大模型自身知识生成有效回答，单次消耗 3 点额度。
同一件事，用了你自己的资料，成本是七倍
反过来读更有意思。模型能换、入口能换、供应商能换，只有你自己积累的东西别人替不了。它值 20 点，是因为它让答案从”网上大概这么说”变成”我们这儿是这么定的”。这也解释了为什么很多企业买了 AI 觉得没用——它一直用 3 点那一档回答你，你的资料根本没进去。
四、入口聚合之后，GEO 的规矩变了
企业做 AI 搜索优化（GEO），过去盯一家：把这家的偏好摸清，内容往那个方向调。入口聚合之后，同一个问题可能被不同模型回答，而各家的检索链路、信源偏好、过滤口径都不一样。
先看三家公开了什么。
三家都在给来源打分，但打分表不公开
| 入口 | 官方能确认的 | 官方未公布 |
|---|---|---|
| DeepSeek | 接口返回 rerank_score（0~3）与 authority（0~4），官方写明对 SEO 作弊、GEO 操纵、低质 AIGC 做识别过滤 | 两项分数的权重、各档位对应的内容标准 |
| 豆包 | 搜索返回结构化字段，支持权威来源过滤、时间范围筛选与 Query 改写 | 权威来源名单、过滤阈值、改写规则 |
| 腾讯元宝 | 官方文档写明”以互联网全网公开资源为基础，叠加腾讯优质内容生态”，点名腾讯新闻、搜狗百科、企鹅号 | 腾讯自有内容排序权重、微信公众号是否被单独加权 |
右边那一列全是”官方未公布”。这不是我们没查到，是确实没公开——三家公布的都是字段名和取值范围，不是权重。
对企业意味着两件事
第一，以前盯一家的规则就够，现在要在几个模型上都站得住。一个模型认你、另一个不认，客户问的那一次可能刚好落在不认你的那家，而客户不会告诉你他问的是哪家。
第二，反过来也是机会。能被多家同时采信的，说明不是钻空子来的，是硬通货。堆关键词、批量发软文那套，在一家可能混过去，在三家同时混过去基本不可能。
难的地方在于没人告诉你答案
各家只公布字段不公布权重，摸清规律只能靠笨办法：拿一批固定问题在各家反复问、对比、记录，看同一问题在不同模型下引用的是谁、排第几、隔多久变一次。没有捷径，也没有公开文档可抄。
五、这一周之后，企业能做的三件事
不用等规则明朗，三件事现在就能做。
- 把”我们是谁”写成可核验的句子。不是形容词，是能被外部核对的事实：做什么、在哪、什么条件下适用。
- 拿十个真实客户问题，在三个入口各问一遍。别问”某公司好不好”，要问客户真会问的：多少钱、多久能做好。记下每个答案引用了谁。
- 建一张记录表，两周更新一次。四列：问题、入口、引用来源、有没有提到我们。
三件事都不难，难的是第三件能不能坚持——它决定前两件有没有效果。
我们之前拆过两家的检索机制，可以对照着看：DeepSeek 那篇、豆包那篇。这块的服务在这里。
六、为什么这件事企业自己扛不住
合起来看，工作量是这么长的：问题集从一套变成三套，要盯的入口从一个变成三个，每个模型的口径还不公开，只能反复测试去逼近。模型在换、系数在调、折扣有期限，上个月测出的结论这个月可能就作废。
这不是”多花点时间”能解决的量级。它需要固定的问题库、稳定的测试节奏、能横向对比的记录方法，还得有人天天盯各家官方文档——规则变化从来不通知你，都是悄悄改在帮助中心某一页的脚注里。我们做这块时最耗时间的不是写内容，是维护问题库和对照记录；它没有产出感，但少了它，写出来的东西就是凭感觉。
所以判断很直接：内容可以自己写，测试这件事最好别自己扛。能坚持每周拿同一批问题去各家问一遍、并老老实实记下来的企业很少，而入口聚合之后，这件少数人做的事，恰恰是唯一还靠谱的判断依据。
