Компания TokenRhythm привлекла новые инвестиции — общая сумма привлечённых средств достигла нескольких десятков миллионов долларов. Лидером раунда стал фонд Хунхуэй , также в нём участвовали Цзюйхэ Цзыбэнь , Шанши Цзыбэнь и другие. Ранее компания получила финансирование в рамках seed-раунда от Granite Asia при участии Дингхуэй VGC (VGC), Юаньцзин Цзыбэнь и Усянь Цзицзинь .
TokenRhythm развивает инфраструктуру для взаимодействия больших языковых моделей (LLM) и приложений — Routing Harness (интеллектуальную систему маршрутизации и распределения задач). С ростом числа моделей растёт и потребность в их эффективном совместном использовании: важно уметь выбирать и переключать модели в зависимости от этапа задачи, контролируя при этом затраты на вызовы.
Компания стремится перейти от Routing Harness к Agent-Native Model — новому типу моделей, ориентированных на реальные задачи агентов. Это направление привлекает внимание крупных технологических игроков. Например, в августе 2026 года Stripe приобрела крупнейший глобальный маршрутизатор больших моделей OpenRouter за примерно 7,5 млрд долларов — при этом в мае того же года оценка платформы составляла всего 1,3 млрд долларов.
Команда TokenRhythm состоит из выходцев из Huawei. Её CEO Ван Юньхэ ранее возглавлял лабораторию Нойя Чжоу в Huawei и отвечал за модель Паньгу . CTO Хань Кай был главным исследователем в той же лаборатории. Компания разработала первый открытый продукт для AI-агентов — OpenSquilla. Он набрал более 6600 звёзд на GitHub. Благодаря встроенной системе Routing Harness несколько моделей могут работать вместе эффективнее и с меньшими затратами.
В тестировании DRACO компания с помощью «отечественного решения по интеграции нескольких моделей» достигла результатов выше, чем у ведущей зарубежной модели Fable 5, затратив при этом лишь треть средств. Кроме того, TokenRhythm запустила платформу TokenRhythm API для агрегации нескольких моделей — она поддерживает протоколы OpenAI и Claude. На данный момент у платформы 54 тысячи пользователей, а дневной объём вызовов токенов превысил 500 млрд.
Ван Юньхэ считает, что ключевой задачей для отрасли агентов станет не просто развитие возможностей моделей, а грамотная организация их работы, понимание реальных задач и использование обратной связи от пользователей для улучшения моделей.
GLM-5.3 ：50%， 40
2026-08-14
API ，
2026-08-12
Подписаться в Макс
