PPIO presenta el Modelo Fusion: inteligencia de primer nivel a una décima parte del costo
Anthropic
Moonshot AI
MiniMax
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PPIO ha lanzado su Modelo Fusion, una nueva función de su puerta de enlace de modelos inteligentes que orquesta múltiples modelos de IA para mejorar la calidad de las respuestas y reducir costos. En pruebas comparativas, supera a Claude Fable 5 con una puntuación de 57,34 frente a 55,14, a aproximadamente una décima parte del costo. El Modelo Fusion demuestra que la inteligencia puede mejorarse en la capa de orquestación, no solo mediante modelos base más grandes.
El 6 de agosto, PPIO lanzó oficialmente el Modelo Fusión, una nueva función de puerta de enlace de modelos inteligentes. A diferencia de las puertas de enlace API tradicionales que simplemente reenvían solicitudes, Fusión distribuye tareas complejas a múltiples modelos especializados en paralelo, y luego utiliza orquestación y validación cruzada con un modelo principal para producir una respuesta final. En el benchmark de investigación profunda DRACO, PPIO combinó tres modelos de código abierto para obtener una puntuación de 57.34, superando los 55.14 de Claude Fable 5, con un costo total de 57.59 yuanes en comparación con 566 yuanes, aproximadamente una décima parte del costo. El proceso de Fusión implica cuatro pasos: distribución de solicitudes, respuesta en paralelo, orquestación (extracción de consenso, señalización de divergencias y compresión de contexto) y agregación final. Este enfoque aborda problemas como la especialización de modelos y la alucinación al proporcionar múltiples rutas de razonamiento. En las pruebas, PPIO utilizó Kimi K3, GLM 5.2 y MiniMax M3 como asesores, con DeepSeek V4 Flash como agregador. PPIO afirma que, a partir de junio de 2026, su consumo diario de tokens supera los 1.2 billones de tokens, ocupando el primer lugar entre los proveedores independientes de servicios de nube de IA en China. La empresa fue seleccionada para la línea base de rendimiento de servicios de tokens empresariales de la CAICT.
Fuente: QbitAI 量子位 —
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