OpenRouter 发布 Fusion 复合模型，让多个模型辩论后合成最终答案
OpenRouter 发布 Fusion 复合推理系统，将一个提示词并行发给 1 到 8 个面板模型，由 judge 比较共识与分歧后由调用模型写出最终答案。默认三模型面板成本约为单次完成的四到五倍、延迟为两到三倍，在 DRACO 深度研究基准上预算面板得 64.7%、前沿面板得 69.0%。
OpenRouter 发布 Fusion 复合模型，让多个模型辩论后合成最终答案
OpenRouter 发布 Fusion 复合推理系统：提示词可并行发送给 1 到 8 个面板模型，由 judge 比较共识与分歧，再由调用模型生成最终答案。默认三模型面板成本约为单次完成的四到五倍、延迟为两到三倍；DRACO 基准上预算面板得 64.7%，前沿面板得 69.0%。
对 FDE 项目和企业交付而言，Fusion 这类多模型编排把质量提升与成本、延迟权衡放到前台：部署时需评估面板模型、judge 与最终生成模型的分工，以及是否值得用更高成本和延迟换取基准表现。