# 模型路由器低估非数学任务难度

- 来源：Ethan Mollick (@emollick)
- 发布时间：2026-06-29 00:11
- AIHOT 分数：56
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmqxzy4ch02y0slwf3xcrjz18
- 原文链接：https://x.com/emollick/status/2071265352294584824

## AI 摘要

根据我的经验，所有模型路由器都低估了非数学/编码任务的难度，并为它们分配了过少的智能。这是一个值得解决的问题，因为非可验证任务（创新、营销、定性分析）通常从使用“更聪明”的 AI 模型中获益最多。

## 正文

In my experience， all model routers underestimate the difficulty of non-math/coding tasks and assign them too little intelligence. This is worth addressing， as non-verifiable tasks （innovation， marketing， qualitative analysis） often benefit the most from using "smarter" AI models