这年头，AI 圈最不缺的就是"得不到的白月光"。
就在大家一边对着Claude Fable 5望洋兴叹，一边盘算着高昂的调用成本时，有人已经悄悄把这桌"满汉全席"给掀了。
怎么掀的？一手精妙的"拼图游戏"。
AI 网关OrcaRouter最近上线了一套可编程路由策略Routing DSL，多个模型同时答题，自动仲裁出最优解。
几个你现在就能调用的"常规模型"，给它来个组合编排，跑出来的综合胜率，直接掀翻了 Fable 5 的单体基准线。
Opus 4.8 打不过 Fable 5，GPT-5.5 也单挑不过，但这两个拼一组，结果就反超了。
哪怕是不混编，同一个 Opus 4.8 自己跟自己组队，综合得分也能从 58.5% 拉到约65.5%，追平 Fable 5。
换成几个更便宜的模型组队（Gemini+Kimi+DeepSeek），也只差 Fable 5 一个点，成本却低上一大截。
我们直接看数据。
反直觉的结果：组合>任何单兵
一组测试（注：以下为示意性数据，用于说明趋势，非官方跑分），100 道任务里评分了93 道。
组合面板（多模型并行 + 仲裁）的得分，普遍高于它的每一个成员模型：
这里划下重点：
任意一个"组合面板"，都打过了它自己的每一个成员。Opus 4.8 + GPT-5.5（约 67.5%）同时高于 Opus 单跑（约 58.5%）和 GPT-5.5 单跑（约 60%），拉开 7~9 个点；
多个组合追平、甚至超过了 Fable 5 单跑（约 65.5%）；
连"自我组合"（Opus × 2，约 65.5%）都能追平 Fable 5；一组便宜模型（Gemini 3 Flash+Kimi K2.6+DeepSeek V4 Pro，约 64.5%）也几乎贴脸——成本却低一大截。
再把 DSL 按难度智能分流跑成完整端点，差距更为直观（同为示意数据）：
很明显，赢的不是"更强的模型"，而是"更聪明的编排方式"。
为什么"人多力量大"对模型也适用
道理和让三个工程师同时做题、再挑出最好的答案一样。
不同模型的知识盲区和犯错方式并不相同：
各自独立作答，错误是分散、不重叠的；
再用"裁判"或"投票"把对的挑出来，整体正确率自然会被抬上去。
模型间的分歧其实是信号。
OrcaRouter 做的，就是从这些分歧里挑出最优解，拼成满血输出。
怎么做到的：用最简单的配置，解最复杂的调度
OrcaRouter 把这套编排逻辑交给你自己写。
规则用 YAML，条件用 Google 的 CEL 表达式（安全沙箱、只读、微秒级求值），自上而下匹配，第一条命中即生效。
整条请求的处理路径是这样的：
按难度路由，长这样：
rules:id: hardwhen: difficulty > 0.8 # 难题 → 上顶配 use: { model: "anthropic/claude-opus-4-8", reasoning_effort: "high" }id: easywhen: difficulty
而"满血复活"的关键一招，是 parallel（并行扇出）+ arbiter（仲裁）：
use:parallel: # 2~5 个模型并行作答 - { model: "anthropic/claude-opus-4-8" }- { model: "openai/gpt-5.5" }- { model: "google/gemini-3.1-pro" }arbiter:strategy: best_of_n # 让一个 " 裁判模型 " 挑最优 model: "anthropic/claude-sonnet-4-6"
四种仲裁策略，对应四种"怎么定胜负"：
担心组合也翻车？
再加一层置信度级联兜底：当响应触发 patch_invalid（补丁打不上）、self_doubt（模型自我怀疑）等信号，自动改投更强的模型重试。
更省、更稳：用拓扑换智能
并行扇出意味着"每条腿都计费"，但账要这么算：
你只在难的那一小撮请求上才扇出，简单请求照样走便宜模型；
而一组便宜模型拼出的面板就能逼近 Fable 5 ——用拓扑结构买智能，而不是用更高的单价买智能。
上手极简
入口在控制台：routing → create router → routing strategy → DSL。
配套自带 lint 校验、dry-run 试跑、影子模式（只评估不生效，先看 A/B 差异和成本变化）、灰度放量（0~100% 滑杆）和回滚审计——
改路由这种高危操作，被包了一层安全网，可以先零风险跑起来再放量。
需要说明的一点是：
按难度 / 任务的智能路由现已上线；
"多模型并行扇出 + 仲裁"的运行时目前处于灰度 / 预览阶段（计费链路逐步验证中），可先写好规则、用影子模式观察，开放后一键生效。
现在就去试（文末点击"阅读原文"可直达）：
文档：docs.orcarouter.ai/routing/routing-dsl
网站：www.orcarouter.ai （控制台 routing → create router → routing strategy → DSL）
结语
当整个圈子都在为了下一个未知数倾注赌注时，一种更具确定性的工程范式正在悄然成型。
协作大于单兵，网络优于孤岛。
几个现成模型组合起来就能赢最强单体，胜负手已经不只是"你调用了谁"，"你怎么编排"的权重正在变大。
模型还会继续卷下去，下一个更强的迟早会来。
但当编排本身就能拉出几个点的性能增量，"怎么用"这件事，也许该和"用哪个"放在同一个优先级了。
（注：本文图表均为示意性数据，仅用于说明趋势，非官方跑分；多模型融合运行时目前处于灰度 / 预览阶段。）
* 本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。
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