Vor kurzem war OpenRouters "Fusion" ein viel diskutiertes Thema. Es handelt sich um ein System, das durch die Kombination mehrerer Modelle Ergebnisse liefert, die qualitativ hochwertiger sind als jedes einzelne Top-KI-Modell.
Anstatt mich zu fragen, "welche KI ist die beste", hat mich der Paradigmenwechsel angesprochen, dass es wirkungsvoller ist, die Stärken der einzelnen Modelle zu kombinieren – also habe ich selbst ein ähnliches System gebaut. Dadurch, dass ich von meinem iPhone aus darauf zugreifen kann, hat sich meine Produktivität erheblich gesteigert.
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Ich habe eine selbst entwickelte App, mit der ich von meinem iPhone aus auf alle KIs zugreifen kann.
Sie verbindet sich mit fünf Anbietern – Claude, ChatGPT, Grok, Gemini und DeepSeek – und ich verwende je nach Zweck unterschiedliche Modelle.
Ich nutze sie auf drei Hauptarten:
・/ask: Sendet dieselbe Frage gleichzeitig an fünf KI-Anbieter und gibt die Antworten nebeneinander aus. Wenn die Antworten übereinstimmen, übernehme ich sie.
・/debate: Ruft mehrere erstklassige "Denk"-Modelle auf, um sich in mehreren Runden auszutauschen. Es analysiert die Frage, weist den einzelnen Modellen unterschiedliche Perspektiven zu und führt die Diskussion zusammen, indem in jeder Runde Punkte ergänzt werden. Ich setze dies nur bei wichtigen Entscheidungen ein.
・/cc /codex: Führt Claude Code oder Codex direkt vom iPhone aus. Es verbindet sich über die API mit einem Server, der auf meinem Mac Studio zu Hause läuft, sodass ich von meinem Telefon aus Code-Überprüfungen durchführen oder Fehlerbehebungen anweisen kann.
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Das Konzept von Fusion ähnelt der Idee, dass "fünf starke Experten, die diskutieren, zu einem besseren Urteil führen, als alles einem einzigen Genie zu überlassen."
Dies wird durch die MoA-Forschung (Mixture of Agents) gestützt, und meiner Erfahrung nach gibt es mehr Situationen, in denen ein Konsens mehrerer Modelle genauer ist als die Verwendung eines einzelnen Modells wie Fable 5.
Sich auf ein einzelnes Modell zu verlassen, bedeutet, seine Schwächen oder Verzerrungen einfach zu akzeptieren. Wenn die Antworten mehrerer Modelle auseinandergehen, wird einem erstmals klar: "Das ist eine schwer zu beurteilende Frage." Wenn sich dies häuft, wird die Überprüfung von KI-Antworten zur Selbstverständlichkeit.
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Zwei Dinge haben sich geändert, seit ich es nutze.
Erstens sind die Kosten für die Auswahl eines Modells auf null gesunken. Früher musste ich entscheiden, welche KI für jede Frage am besten geeignet ist, und zwischen mehreren Diensten hin- und herspringen. Jetzt wird die Anfrage automatisch basierend auf der Art der Frage weitergeleitet. Allein die Beseitigung dieser Entscheidungskosten hat meine gefühlte Entscheidungsgeschwindigkeit mehr als verdoppelt.
Zweitens kann ich jetzt meine gesamte "Leerlaufzeit" nutzen. Während ich im Taxi unterwegs bin oder zwischen Meetings, kann ich Claude Code oder Codex von meinem iPhone aus starten. Ich lasse die Agenten während meiner Wartezeit laufen, und die Ergebnisse sind bereit, wenn ich an meinen Schreibtisch zurückkehre. Zeit, die zuvor verschwendet wurde, ist direkt in Entwicklungs- und Entscheidungszeit umgewandelt worden.
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Das "stärkste" Modell ändert sich alle paar Monate. Anstatt ständig zu jagen, welches gerade das beste ist, glaube ich, dass es auf lange Sicht wertvoller ist, entwerfen zu können, wie man mehrere Modelle kombiniert.
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Übrigens wird die Entwicklung dieser App ebenfalls mit der App selbst durchgeführt.
