Перейти к содержимому

Pro-режим и Fusion

Обычная генерация — один проход модели: быстро и дёшево, для большинства задач этого достаточно. Но когда цена ошибки высока — закладывается коллекция для всей организации, собирается итоговая спецификация, перегенерируется ключевой блок — выгоднее потратить больше вычислений и получить заметно более сильный результат. За это отвечают Pro-режим (работает уже сейчас) и Fusion (в разработке).

Pro-режим: несколько черновиков вместо одного

Pro-режим меняет саму схему генерации: вместо одного ответа модель делает несколько попыток, сама оценивает их и доводит лучшую.

  1. Черновики (Best-of-N). Генерируются три независимых кандидата с намеренным разбросом (повышенная температура генерации) — варианты получаются осознанно разными, а не тремя копиями одного.
  2. Самооценка. Модель сравнивает кандидатов и выбирает лучшего; выбор — строго структурированный ответ (номер варианта + обоснование), а не «на глазок».
  3. Доводка. Победивший вариант проходит отдельный проход улучшения.

Где это работает: генерация дизайн-документа (планы блоков и артефакты), стадии декомпозиции проекта и перегенерация отдельного блока. Включается кнопкой Pro в шапке приложения; выбор запоминается в браузере. Плата за качество — время и вычисления (модель делает в несколько раз больше работы): Pro-генерация ощутимо дольше обычной.

Fusion (в разработке): те же этапы, но модели — разные

Статус: в разработке. Ниже — описание концепции, а не готовой возможности продукта. Сроки не обещаем.

У Pro-режима есть естественный потолок: все черновики пишет одна и та же модель, а значит, у них общие слепые зоны. Fusion снимает это ограничение: черновики дают модели разных производителей, каждая со своими сильными сторонами, а назначенная главной модель сравнивает ответы и синтезирует итог — берёт согласованное, разрешает противоречия, подхватывает уникальные находки отдельных участников.

Индустрия движется в ту же сторону: OpenRouter в 2026 году запустил одноимённый режим Fusion — панель моделей отвечает параллельно, модель-судья сводит ответы воедино, и такая связка обходит каждую модель поодиночке.

Подходы в исследованиях и практике

Раздел для тех, кому интересна техническая родословная механики, — для работы с продуктом он не обязателен. Pro и Fusion не изобретены с нуля — это композиция приёмов с понятной историей:

  • Training Verifiers to Solve Math Word Problems (Cobbe et al., 2021) — генерация многих кандидатов с выбором лучшего (Best-of-N) заметно поднимает качество; основа этапа черновиков Pro.
  • Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena (Zheng et al., 2023) — модель как судья согласуется с человеческими предпочтениями в подавляющем большинстве случаев; обоснование этапа самооценки.
  • Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback (Madaan et al., 2023) — модель улучшает собственный ответ по своей же обратной связи без дообучения; этап доводки Pro.
  • Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities (Wang et al., 2024) — многослойное комбинирование ответов нескольких LLM, где агрегатор строит итог из чужих выходов, обгоняет одиночные передовые модели; исследовательский фундамент Fusion.
  • Surpassing Frontier Performance with Fusion (OpenRouter, 2026) — индустриальная реализация той же идеи: панель моделей плюс судья-синтезатор; прямой аналог нашего Fusion (документация режима).

Связанные


Витрина продукта · Версия для агента (raw markdown) →