Gần đây, tính năng "Fusion" của OpenRouter đang là chủ đề nóng. Đây là một hệ thống kết hợp nhiều mô hình để tạo ra kết quả chất lượng cao hơn bất kỳ AI hàng đầu đơn lẻ nào.
Thay vì phải chọn "AI nào tốt nhất", tôi đồng cảm với sự thay đổi mô hình khi kết hợp điểm mạnh của từng cái lại mạnh mẽ hơn — vì vậy tôi đã tự xây dựng một hệ thống tương tự. Bằng cách truy cập nó từ iPhone của mình, năng suất của tôi đã tăng lên đáng kể.
──
Tôi có một ứng dụng tự làm cho phép tôi gọi tất cả các AI từ iPhone của mình.
Nó kết nối với năm nhà cung cấp—Claude, ChatGPT, Grok, Gemini và DeepSeek—và tôi sử dụng các mô hình khác nhau tùy theo mục đích.
Có ba cách chính tôi sử dụng nó:
・/ask: Gửi cùng một câu hỏi đến năm nhà cung cấp AI cùng lúc và trả về các câu trả lời cạnh nhau. Nếu các câu trả lời khớp nhau, tôi sẽ áp dụng chúng.
・/debate: Gọi nhiều mô hình "suy nghĩ" hàng đầu để tham gia thảo luận nhiều vòng. Nó phân tích câu hỏi, gán các góc nhìn khác nhau cho từng mô hình và hội tụ cuộc thảo luận bằng cách bổ sung các điểm trong mỗi vòng. Tôi chỉ sử dụng điều này cho các quyết định quan trọng.
・/cc /codex: Thực thi Claude Code hoặc Codex trực tiếp từ iPhone. Nó kết nối qua API tới một máy chủ chạy trên Mac Studio ở nhà, cho phép tôi thực hiện đánh giá mã hoặc đưa ra hướng dẫn sửa lỗi từ điện thoại.
──
Khái niệm Fusion tương tự như ý tưởng "tập hợp năm chuyên gia giỏi tranh luận sẽ đưa ra phán đoán tốt hơn là giao mọi thứ cho một thiên tài."
Điều này được hỗ trợ bởi nghiên cứu MoA (Mixture of Agents), và theo kinh nghiệm của tôi, có nhiều tình huống mà sự đồng thuận giữa nhiều mô hình chính xác hơn so với việc sử dụng một mô hình đơn lẻ như Fable 5.
Dựa vào một mô hình duy nhất có nghĩa là chấp nhận điểm yếu hoặc thiên kiến của nó như vốn có. Khi câu trả lời khác nhau giữa nhiều mô hình, lần đầu tiên bạn nhận ra, "Đây là một câu hỏi khó để đánh giá." Khi điều này tích lũy, việc xác minh phản hồi AI trở thành bản năng thứ hai.
──
Hai điều đã thay đổi sau khi tôi bắt đầu sử dụng nó.
Một là chi phí chọn mô hình trở về không. Trước đây, tôi phải quyết định AI nào tốt nhất cho mỗi câu hỏi và nhảy qua lại giữa nhiều dịch vụ. Bây giờ, nó được tự động định tuyến dựa trên bản chất của câu hỏi. Chỉ riêng việc loại bỏ chi phí quyết định đó đã tăng gấp đôi tốc độ ra quyết định mà tôi cảm nhận được.
Điều khác là tôi có thể tận dụng tất cả "thời gian chết" của mình. Khi đi taxi hoặc giữa các cuộc họp, tôi có thể chạy Claude Code hoặc Codex từ iPhone. Tôi để các agent chạy trong thời gian chờ, và kết quả sẵn sàng khi tôi quay lại bàn làm việc. Thời gian trước đây bị lãng phí đã trực tiếp trở thành thời gian phát triển và ra quyết định.
──
Mô hình "mạnh nhất" thay đổi sau mỗi vài tháng. Thay vì liên tục chạy theo cái nào hiện tại là tốt nhất, tôi tin rằng có giá trị lâu dài hơn trong việc có thể thiết kế cách kết hợp nhiều mô hình.
──
Nhân tiện, việc phát triển ứng dụng này cũng đang được thực hiện bằng chính ứng dụng đó.
