Kimi K3とFable、single model固定よりroutingが焦点に

FireworksのKimi K3記事は、単なるモデル比較としてではなくrouting戦略の話としてHNで読まれた。item 48999291は2026年7月21日22:35:24 UTCに投稿され、800点超、400件超のコメントを集めた。焦点は「どのモデルが勝ったか」ではない。長いagent loopでは、最強モデル一つに全てを任せるより、仕事ごとにモデルを振り分ける方が強いのではないかという問いだ。

Fireworksの説明では、open modelのKimi K3とclosed modelのFable 5を、同じharnessで約1,030件のagentic taskにかけた。内訳はSWE風の実repo bug-fix 460件、securityやreverse engineering、sysadminを含むterminal作業89件、algorithmic problem 100件、6言語の実装225件、lawyer-graded legal-agent task 120件などだ。

中心となる結果は、K3とFableをroutingした構成で93% accuracyを達成したという点にある。さらにFireworksは、長いagent loopではFable単独より最大約50倍cost effectiveだったと書いている。これは安いモデルを常に選ぶという話ではない。簡単な部分や相性のよい作業をK3に任せ、難しい部分をFableへ送ることで、品質を保ちながら支出を抑えるという設計だ。

実運用ではこの考え方が効いてくる。ユーザーはsubtaskを処理したモデル名より、結果が正しく、速く、予算内に収まるかを見る。強いrouterは安価なモデルで十分な場面を見つけ、高価なモデルを必要な場所に残す。弱いrouterは難しい作業を誤って低コスト側へ流し、失敗を見えにくくする。

HNの議論も、その運用上の難しさに向かった。モデル競争の次の段階は、一つのleaderboard首位ではなく、評価、confidence推定、fallback規則、routing infrastructureをどれだけ堅く作れるかに移りつつある。