速递｜Agnes完成数千万美元融资，自研Agnes-Claw模型登榜，1美元即可“养龙虾”

Agnes AI近日披露了一组新的业务数据：全球用户规模已突破700万，年度经常性收入（ARR）接近2000万美元，并于去年底完成千万美元级融资。据公司方面透露，Agnes目前正在推进新一轮融资，目标估值约2亿美元，以持续投入核心技术研发并推动全球市场扩展。

作为一家AI模型公司，Agnes正在逐步构建完整的自研模型体系，并围绕自研模型能力打造多款AI应用产品。

在当前AI产业叙事中，行业竞争往往围绕“超级模型”和“算力规模”展开。但对于全球绝大多数互联网用户而言，顶尖AI模型和技术往往意味着昂贵的订阅费用和较高的使用门槛。

Agnes以 AI Inclusion 与 AI Parity 为核心愿景，致力于让先进的AI能力变得更加可及、公平，并在各行业与社会群体中创造实际价值。希望通过更加高效的模型体系和产品设计，让全球99.5%的用户都能够真正使用AI。

低门槛的AI Agent 应用，让用户1美元“养龙虾“

Agnes是一款All-in-One式智能体应用，集成了搜索、研究、AI PPT、AI表格、生图生视频、角色陪伴、社交、AI新闻等功能。

随着近期小龙虾的爆火，Agnes也即将在产品中加入Claw能力，——AgnesClaw。与市场上一些部署成本在几十甚至上百美元的产品不同，AgnesClaw 直接将部署门槛降到了1美元。

AgnesClaw 整合了 Agnes 的多项能力，包括自动生成PPT、表格处理、图像生成、视频生成、AI 搜索、深度与广度研究任务等。其背后的模型Agnes-Claw模型采用相对较小参数规模，但重点优化了推理速度和成本效率。

PinchBench被视为 OpenClaw 生态中的重要实战评测榜单。Agnes-Claw-Pro模型在PinchBench榜单准确度评分排名进入全球前十。

图片来源：Agnes

图片来源：Agnes

图片来源：Agnes

同时AgnesClaw支持与即时通讯工具连接，目前已经支持绑定Telegram，未来计划支持更多平台。该工具还提供定时任务、长期记忆、预置skills库、一键部署以及云端运行环境等功能。

图片来源：Agnes

对于想尝试”养虾“的普通用户或开发者来说，这种低门槛定价显著降低了尝试成本。

以10%成本实现主流模型90%以上能力

可以看出，Agnes整体定价策略针对的都是更加广泛的全球用户群体，而不仅仅是高付费能力的专业用户。这种定价是源于以自研模型为核心，通过自研强化学习框架DSPO、通用验证器Universal Verifier和智能路由等技术实现的精细化模型运营体系。

不同模型分别负责不同任务，例如语言理解、搜索、研究、图像生成和视频生成。系统通过智能路由判断用户需求，并将任务分配给最合适的模型处理。在文本、图像、视频等多种模态及实际应用场景中，Agnes多模态模型家族可在保证模型效果的同时，仅用10%的成本实现主流SOTA模型90%以上的能力。

在具体模型层面，Agnes已经构建起覆盖文本、搜索、研究、图像、视频生成的完整多模态模型家族，并在多个关键指标上实现显著的成本和效率优化，部分模型在基准测试里达到了SOTA水平。

8B参数的东南亚小语种模型 Agnes-SeaLLM

在 RLAF 框架中，多个 AI Agent 会对模型输出进行自动评估，从逻辑一致性、事实准确性和任务完成度等多个维度生成反馈信号。这种“AI 训练 AI”的方式，可以减少大量人工标注，从而降低训练成本并提升效率。

AI竞争开始进入“成本时代”

过去几年，AI 行业的竞争更多集中在模型规模和算力投入上。但随着商业化推进，成本效率正在逐渐成为新的竞争维度。

Agnes 选择通过自研模型与产品整合来降低对外部模型的依赖，同时构建自身技术体系。这一策略既有助于控制成本，也可能形成长期的技术壁垒。

当然，这条路线能否长期成立，还需要时间验证。但至少在当前阶段，对于绝大多数用户来说：

“极致性价比”更重要。

文章来自于“Z Potentials”，作者 “Z Potentials”。