OpenRouter ने एकल मॉडल से बेहतर प्रदर्शन के लिए Fusion Composite मॉडल लॉन्च किया

Beating मॉनिटरिंग के अनुसार, OpenRouter ने Fusion कॉम्पाउंड मॉडल इंटरफेस लॉन्च किया है, जो उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट को समानांतर रूप से कई बड़े भाषा मॉडल में वितरित करने और फिर एक न्यायाधीश मॉडल और संश्लेषण मॉडल के माध्यम से अंतिम उत्तर प्रदान करने की सुविधा देता है। Perplexity AI द्वारा प्रकाशित DRACO गहन अध्ययन बेंचमार्क में, Fusion पर आधारित विभिन्न मॉडल संयोजनों ने पारंपरिक एकल मॉडल की तुलना में प्रभावी प्रदर्शन दिखाया। सभी कॉन्फ़िगरेशन में, Fable 5 और GPT-5.5 को Opus 4.8 के संश्लेषण के साथ एक पैनल के रूप में संयोजित करने से 69.0% का सर्वोच्च स्कोर प्राप्त हुआ, जो Fable 5 के एकल मॉडल चलाने के 65.3% स्कोर की तुलना में काफी अधिक है। परीक्षणों से पता चलता है कि विभिन्न निर्माताओं के मॉडलों के नींव की प्रशिक्षण और तर्क में अंतर के कारण, जटिल कार्यों में बहु-मॉडल मिश्रण की विविधता से अधिक मजबूत दृष्टिकोण पूरकता प्राप्त होती है। यहां तक कि एक ही मॉडल का स्वयं के साथ समन्वय (left-right self-battle) भी स्पष्ट वृद्धि दर्शाता है: Opus 4.8 को स्वयं के साथ डुअल-पैनल के रूप में संयोजित करने पर, स्वतंत्र रूप से चलाने के 58.8% स्कोर की तुलना में 65.5% तक स्कोर में वृद्धि हुई। उच्च मूल्य-प्रति-लागत की मांग के लिए, Gemini 3 Flash, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 Pro से मिलकर बना कम-लागत पैनल संश्लेषण के माध्यम से 64.7% स्कोर प्राप्त करता है, जबकि कॉलिंग लागत में 50% की कमी होती है, और Fable 5 से केवल 0.6 प्रतिशत का अंतर होता है। बेंचमार्क में 100 जटिल अध्ययन कार्य 10 पहलुओं पर शामिल हैं। मॉडल के ऑनलाइन मूल्यांकन मानदंडों तक पहुंचने से स्कोर में विकृति होने से बचने के लिए, OpenRouter ने सर्वर पर रिट्रीवल डोमेन सूची को फ़िल्टर करने की सुविधा प्रदान की है। वर्तमान में Fusion API उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है, डिफ़ॉल्ट पहचानकर्ता openrouter/fusion है, और उपयोगकर्ता वेब पोर्टल पर संश्लेषण में शामिल मॉडल पैनल को कस्टमाइज़ कर सकते हैं।