Bolehkah saya menjalankan Fusion secara tempatan atau memuat turun beratnya?

Tidak. Fusion adalah lapisan penghalaan hanya API pada OpenRouter; tiada berat untuk dimuat turun dan ia tidak boleh dijalankan secara tempatan.

Berapa kos Fusion dan berapa tetingkap konteksnya?

Anda membayar jumlah setiap penyelesaian ahli panel ditambah panggilan hakim, jadi kos bergantung pada panel yang anda pilih; maksimum konteks adalah sejuta token, walaupun had berkesan bergantung pada model yang dipilih.

Bagaimana Fusion berbeza daripada hanya memanggil satu model?

Daripada satu model menjawab, Fusion menjalankan panel yang boleh dikonfigurasi secara selari dengan carian web diaktifkan, kemudian hakim menyintesis jawapan mereka dan secara eksplisit menunjukkan di mana mereka bersetuju, bertentangan atau meninggalkan kekosongan.

Fusion

3128°

#llm #openrouter #penyelidikan #penalaran #ringkasan

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

OpenRouter | konteks 1,000,000 token | $-1,000,000.00/M input, $-1,000,000.00/M output. Fusion menukar arahan anda menjadi perbincangan multi-model kecil. Panel model pakar (lihat di bawah) menganalisis arahan anda secara selari dengan carian web dan pengambilan web diaktifkan, kemudian model hakim mensintesis respons mereka menjadi analisis berstruktur — konsensus, kontradiksi, liputan separa, pandangan unik, dan titik buta — dan menulis jawapan akhir daripadanya. Secara lalai panel adalah pratetap Kualiti; tukar ke Bajet untuk ahli yang lebih murah, atau gantikan panel dan hakim sepenuhnya…OpenRouter | konteks 1,000,000 token | $-1,000,000.00/M input, $-1,000,000.00/M output. Fusion menukar arahan anda menjadi perbincangan multi-model kecil. Panel model pakar (lihat di bawah) menganalisis arahan anda secara selari dengan carian web dan pengambilan web diaktifkan, kemudian model hakim mensintesis respons mereka menjadi analisis berstruktur — konsensus, kontradiksi, liputan separa, pandangan unik, dan titik buta — dan menulis jawapan akhir daripadanya. Secara lalai panel adalah pratetap Kualiti; tukar ke Bajet untuk ahli yang lebih murah, atau gantikan panel dan hakim sepenuhnya dengan medan analysis_models dan model plugin fusion. Gunakan Fusion apabila satu model tidak mencukupi — penyelidikan, kritikan pakar, atau di mana kos kesilapan melebihi beberapa penyelesaian tambahan. Oleh kerana Fusion menjalankan setiap ahli panel plus panggilan hakim, permintaan anda dikenakan harga sebagai jumlah penyelesaian asas tersebut dan bukan satu model sahaja. Untuk melihat model yang dijalankan, lawati Aktiviti. Nota: Had konteks bergantung pada model yang anda pilih. Ketahui lebih lanjut dalam dokumen kami. Untuk cara lain menghala, lihat Auto Router.

Panduan untuk model ini

Cara memilih model AI pada Oktober 2026: berita sumber tertutup, kemudian berat terbuka yang patut dimuat turun

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

10 Alternatif ChatGPT Termurah pada 2026: model tempatan percuma, tahap percuma dan pelan kadar rata

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Fusion adalah lapisan perbincangan multi-model OpenRouter: ia menghantar prompt anda ke panel model secara selari, dengan carian web dan pengambilan web berjalan, kemudian model hakim menyintesis output mereka menjadi jawapan berstruktur yang menandakan konsensus, kontradiksi dan titik buta. Tiada model tunggal yang menjalankannya; anda membayar untuk setiap ahli panel dan panggilan hakim. Sesuai untuk penyelidikan, kritikan pakar dan apa-apa tugas di mana jawapan salah lebih mahal daripada beberapa penyelesaian tambahan.

Dikenali untuk

Menjalankan panel model secara selari, kemudian menyintesis dengan hakim berasingan
Carian web dan pengambilan web diaktifkan secara lalai untuk setiap ahli panel
Output berstruktur menandakan konsensus, kontradiksi, liputan separa dan titik buta
Panel dan hakim boleh dikonfigurasi; pratetap Bajet mengurangkan kos ahli
Tetingkap konteks sejuta token, bergantung pada model yang dipilih

Berhati-hati dengan

Kos adalah jumlah semua penyelesaian ahli panel ditambah panggilan hakim, bukan harga model tunggal
Berat tidak terbuka; ini hanya berjalan melalui API OpenRouter
Had konteks sebenar bergantung pada model tertentu yang dipilih untuk panel

Terbaik untuk

Penyelidikan

Penalaran

Ringkasan

Arahan untuk cuba

Soalan penyelidikan yang dipertikaikan

Apakah hujah terkuat untuk dan menentang pendapatan asas sejagat sebagai tindak balas kepada penggantian pekerjaan oleh AI? Saya mahu tahu di mana ahli ekonomi benar-benar tidak bersetuju, apa bukti sebenarnya tunjukkan, dan di mana perdebatan ada titik buta. Sila nyatakan sumber jika boleh.

Kritikan pakar terhadap rancangan

Saya merancang melancarkan produk SaaS langganan yang menyasarkan firma guaman kecil, berharga $299 sebulan, dengan pasukan dua jurutera dan tiada staf jualan. Analisis rancangan ini dari perspektif pengendali startup, peguam yang biasa dengan teknologi undang-undang, dan penganalisis kewangan. Di mana mereka bersetuju, di mana mereka bertentangan, dan apa yang setiap perspektif terlepas?

Pemeriksaan fakta berisiko tinggi

Apakah konsensus saintifik semasa mengenai kesan kardiovaskular jangka panjang agonis reseptor GLP-1 seperti semaglutide? Ringkaskan apa yang telah dipastikan, apa yang masih dipertikaikan dalam literatur, dan soalan yang belum terjawab.

Bandingkan dengan

Gemma 2 27B
Model berat terbuka
konteks 8,192 token · Input $0.65/M, output $0.65/M
Auto Router
Model hanya API
konteks 2,000,000 token · Input $-1,000,000.00/M, output $-1,000,000.00/M
Step 5 Preview
Model berat terbuka
konteks 1,048,576 token · Input $1.00/M, output $2.70/M
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.50/M, output $2.20/M

Lebih banyak model teks dari openrouter

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya menjalankan Fusion secara tempatan atau memuat turun beratnya?: Tidak. Fusion adalah lapisan penghalaan hanya API pada OpenRouter; tiada berat untuk dimuat turun dan ia tidak boleh dijalankan secara tempatan.
Berapa kos Fusion dan berapa tetingkap konteksnya?: Anda membayar jumlah setiap penyelesaian ahli panel ditambah panggilan hakim, jadi kos bergantung pada panel yang anda pilih; maksimum konteks adalah sejuta token, walaupun had berkesan bergantung pada model yang dipilih.
Bagaimana Fusion berbeza daripada hanya memanggil satu model?: Daripada satu model menjawab, Fusion menjalankan panel yang boleh dikonfigurasi secara selari dengan carian web diaktifkan, kemudian hakim menyintesis jawapan mereka dan secara eksplisit menunjukkan di mana mereka bersetuju, bertentangan atau meninggalkan kekosongan.

Keputusan Kapten
Berbaloi dengan kos tambahan apabila anda memerlukan penyelidikan disemak silang atau keputusan di mana jawapan salah yang yakin boleh merugikan.

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

TEXT / LLM

gpt oss 120b

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Fusion ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm openrouter penyelidikan penalaran ringkasan

Layari mengikut keluarga model