最近,OpenRouter 的 "Fusion" 成为了热门话题。它是一个通过组合多个模型来产生比任何单一顶尖 AI 更高质结果的系统。
与其纠结 "哪个 AI 最好",我更认同那种将各模型优势结合起来会更强大的范式转变——所以我自己也搭建了一个类似的系统。通过使其能从我的 iPhone 访问,我的生产力得到了显著提升。
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我有一个自制的应用,可以让我从 iPhone 调用所有 AI。
它连接了五个提供商——Claude、ChatGPT、Grok、Gemini 和 DeepSeek——我会根据用途使用不同的模型。
主要有三种用法:
・/ask:将同一个问题同时发送给五个 AI 提供商,并排返回答案。如果答案一致,我就采纳。
・/debate:调用多个顶尖 "推理" 模型进行多轮讨论。它会分析问题,为每个模型分配不同的视角,并通过每轮补充观点来收敛讨论。我只在关键决策时使用它。
・/cc /codex:直接从 iPhone 运行 Claude Code 或 Codex。它通过 API 连接到我在家中的 Mac Studio 上运行的服务器,让我可以在手机上执行代码审查或发出修复指令。
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Fusion 的概念与 "召集五位顶尖专家进行辩论,比把一切都交给一个天才更能做出更好的判断" 的思路相似。
这得到了 MoA(Agent 混合)研究的支持,而且根据我自己的经验,多个模型达成共识的情况往往比单独使用一个模型(比如 Fable 5)更准确。
依赖单一模型意味着要接受其固有的弱点和偏见。当多个模型的答案出现分歧时,你才会第一次意识到:"这是个难以判断的问题。" 随着这种经验的积累,验证 AI 回答就会成为你的本能反应。
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开始使用之后,有两件事发生了改变。
一是选择模型的成本降为零。之前,我必须为每个问题判断哪个 AI 最好,然后在多个服务之间跳转。现在,它根据问题的性质自动路由。仅消除这一决策成本,就让我感知到的决策速度提升了一倍以上。
另一个是,我现在可以利用所有的 "碎片时间"。在打车通勤或会议间隙,我都能从 iPhone 上运行 Claude Code 或 Codex。我在等待时间里让 Agent 运行,当我回到桌前时,结果已经准备好了。以前被浪费的时间,直接转化成了开发和决策的时间。
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"最强" 的模型每隔几个月就会变。与其不停地追逐当前哪个最好,我认为能够设计如何组合多个模型,才具有更长远的价值。
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顺便提一下,这个应用的开发也完全是使用这个应用本身来完成的。





