随着人工智能技术的不断发展，大模型在各个领域的应用日益广泛。然而，大模型的研究和应用也面临着诸多挑战，如算力垄断、成本壁垒和技术路径单一化等。为了突破这些限制，路由LLM（Routing LLM）范式应运而生。

路由LLM的核心机制是通过智能调度实现多个开源小模型的协同增效。它采用“输入-路由-执行器”三级架构，其中路由层是系统的智能中枢，负责任务分配与资源调度的核心功能。输入层接收多样化的用户请求，执行层则由候选LLM池中被选定的模型完成实际推理，并将结果返回给用户。

相比传统MoE（Mixture-of-Experts）在模型内部扩展专家网络的方式，路由LLM实现了两大突破。首先，它在模型级实现专家协作，而非传统MoE的层间专家扩展。这一改变使得路由LLM能够支持跨架构、跨训练阶段的LLM协同，包括闭源模型、开源模型及专用微调模型的混合部署。其次，路由LLM突破了传统MoE的封闭性限制，为构建开放、灵活的大模型协作系统奠定了基础。

为了评估和优化路由LLM的性能，研究人员还开发了RouterEval基准测试平台。该平台系统性收集、整理并开源了涵盖8567个不同LLM在12个主流评测基准下的2亿条性能记录。这些数据为router设计提供了全面的训练与验证数据，使得研究者可以训练一个分类器（即router）来开展实验。RouterEval的主要特点和优势包括数据完备性、研究低门槛化和问题范式转化。它支持在单卡GPU甚至笔记本电脑上运行，极大降低了参与门槛，并将复杂的路由LLM问题转化为标准的分类任务，方便研究者快速切入。

通过实验，研究人员发现路由LLM系统具有Model-level Scaling Up现象，即随着候选LLM数量的增加，系统性能可以快速提升。同时，他们还发现通过智能路由调度，多个性能一般的LLM可以协同实现超越顶级单体模型的性能表现。这一发现为资源有限的研究者提供了新的技术路径，即通过多个中小模型的智能组合实现性能突破。

然而，路由LLM的研究和应用也面临着一些挑战，如数据壁垒、多候选分类挑战、多目标权衡局限和部署复杂度等。为了推动路由LLM的发展，需要整个研究社区的共同努力来构建更全面的数据集，并优化router的训练和部署方案。

总的来说，路由LLM范式为大模型性能优化提供了新的思路，通过智能调度实现异构模型的协同增效，以极低的计算成本突破单一模型的性能上限。随着研究的不断深入和技术的不断进步，相信路由LLM将在未来的人工智能领域发挥更大的作用。