OpenRouter推出Fusion复合模型：多模型并联合成，半价匹敌Fable 5

据动察 Beating 监测，OpenRouter 推出 Fusion 复合模型接口，支持将用户提示词并行分发给多个大语言模型，再通过裁判模型与合成模型输出最终解答。在 Perplexity AI 发布的 DRACO 深度研究基准测试中，基于 Fusion 的多种模型组合展现出对传统单模型的压制力。在各项配置中，将 Fable 5 与 GPT-5.5 组成面板并在 Opus 4.8 的合成下取得了 69.0% 的最高分，显著超越了 Fable 5 单模型运行的 65.3% 成绩。测试表明，由于不同厂商模型的底层训练与逻辑差异，多模型混搭的多样性在复杂任务中能带来更强的视角互补。 即使是同一种模型进行左右互搏也表现出明显增幅，将 Opus 4.8 与自身组成双面板进行自我合成，得分能从独立运行的 58.8% 提升至 65.5%。对于高性价比需求，由 Gemini 3 Flash、Kimi K2.6 与 DeepSeek V4 Pro 组成的低成本面板同样在合成下取得了 64.7% 的分数，在调用成本减半的情况下，与 Fable 5 的差距缩短至 0.6 个百分点。 基准测试包含 10 个维度的 100 项复杂研究任务。为了防止模型在检索中意外访问到在线评测标准导致得分失真，OpenRouter 在服务端配置了过滤检索域名列表。目前 Fusion 已对 API 用户开放，默认标识符为 openrouter/fusion，用户也可在网页端自定义参与合成的模型面板。