ingest(blog): openrouter-fusion-beats-frontier

OpenRouter launcht Fusion (12.06.2026) - parallele Model-Panels mit Judge-Synthese. DRACO-Validierung (Perplexity AI) zeigt: - Fable 5 + GPT-5.5 (synth. Opus 4.8) = 69.0% > Fable 5 solo 65.3% - Budget-Panel (Gemini 3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro) = 64.7% bei 50% der Kosten vs. Fable 5 (65.3%) - Self-Fusion (Opus 4.8 + Opus 4.8) = +6.7 Punkte ueber Solo-Opus - Anti-Contamination: excluded_domains in Server Tools Konzeptseite wiki/concepts/llm-model-fusion-ensembles.md mit: - Architektur + API-Beispiele - Vollstaendige DRACO-Result-Tabelle mit Verlinkung - Methodische Lessons (Excluded-Domains, Judge-Wahl) - Pro-Leben-Perspektive (gegen Frontier-Skalierungs-Mangelnarrativ) - Cross-Refs zu llm-behavior-persistence, model-routing, ai-agents - Externe Ressourcen: OpenRouter, DRACO arXiv+HF, Ensemble-Literatur - Open Questions fuer OpenClaw (Self-Fusion in Routing, Excluded-Domains) Maximale Verlinkung gemaess neuer AGENTS.md-Kardinalregel: - 7 OpenRouter-Links - 5 DRACO-Links (arXiv Abstract/PDF/HTML, HF Dataset, Perplexity) - 6 Ensemble-Konzept-Links (Self-Consistency, MoE, Tsinghua-Studie) - 4 Multi-Agent-Framework-Links (AutoGen, CrewAI, LangGraph, DSPy) - 3 Wiki-Cross-References
2026-06-15 09:18:25 +02:00 · 2026-06-15 09:18:25 +02:00 · ce85f0e7ce
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--- a/raw/blog/2026-06-12_openrouter-fusion-beats-frontier.md
+++ b/raw/blog/2026-06-12_openrouter-fusion-beats-frontier.md
@ -0,0 +1,158 @@
+---
+type: blog
+source_url: https://openrouter.ai/blog/announcements/fusion-beats-frontier/
+retrieved: 2026-06-15
+title: "Surpassing Frontier Performance with Fusion"
+author: "Brian Thomas (OpenRouter)"
+published: 2026-06-12
+updated: 2026-06-14
+tags: [openrouter, fusion, model-ensemble, draco-benchmark, deep-research, model-routing, llm-systems]
+---
+
+# OpenRouter Fusion: Surpassing Frontier Performance with Model Panels
+
+**Geteilt von:** @k9ert in OME-Gruppe "News & Infos (X/YT/Substack etc.)"-Topic
+
+## Quelle
+
+- **Titel:** Surpassing Frontier Performance with Fusion
+- **Autor:** Brian Thomas (OpenRouter)
+- **Veröffentlicht:** 12.06.2026 (Update 14.06.2026: FAQ)
+- **URL:** https://openrouter.ai/blog/announcements/fusion-beats-frontier/
+- **Kernlinks:**
+  - Try Fusion: https://openrouter.ai/fusion
+  - API-Docs: https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools/fusion
+  - Server Tools (Web Search/Fetch): https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools
+  - Web Search Tool-Definition: https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools/web-search
+
+## Kernthese
+
+> "Synthesizing the results of multiple models can significantly outperform what individual models are capable of."
+
+OpenRouter launcht **Fusion** — ein Routing-Layer, der mehrere Modelle parallel antworten lässt und ein Judge-Modell die Ergebnisse zu einer konsolidierten Antwort fusioniert. Über das DRACO-Benchmark validiert: **Beyond-Frontier-Performance** mit Billig-Modell-Panels.
+
+## Architektur
+
+```
+User Prompt
+    ↓
+Fusion Pipeline (server-side)
+    ↓
+┌─────────────┬─────────────┬─────────────┐
+│  Panel      │  Panel      │  Panel      │  (parallele Calls,
+│  Model 1    │  Model 2    │  Model N    │   web search + fetch)
+└─────────────┴─────────────┴─────────────┘
+    ↓             ↓             ↓
+        Judge / Synthesizer Model
+        (strukturiert: Konsens, Widersprüche,
+         partielle Abdeckung, einzigartige Insights,
+         blinde Flecken)
+    ↓
+Final Answer
+```
+
+**API-Call:**
+```json
+{
+  "model": "openrouter/fusion",
+  "messages": [{"role": "user", "content": "..."}],
+  "plugins": [{
+    "id": "fusion",
+    "model": "google/gemini-3-flash-preview",
+    "analysis_models": [
+      "google/gemini-3-flash-preview",
+      "moonshotai/kimi-k2.6",
+      "deepseek/deepseek-v4-pro"
+    ]
+  }]
+}
+```
+
+## DRACO-Benchmark Ergebnisse
+
+Quelle: [DRACO: a Cross-Domain Benchmark for Deep Research](https://arxiv.org/abs/2602.11685) (Perplexity AI, arXiv:2602.11685, 12.02.2026)
+- [PDF](https://arxiv.org/pdf/2602.11685) | [HTML v1](https://arxiv.org/html/2602.11685v1) | [HF Dataset](https://hf.co/datasets/perplexity-ai/draco)
+
+| Typ | Model(s) | Score |
+|---|---|---|
+| Fusion | Fable 5 + GPT-5.5 (synthesized by Opus 4.8) | **69.0%** |
+| Fusion | Opus 4.8 + GPT-5.5 + Gemini 3.1 Pro (synth. Opus 4.8) | **68.3%** |
+| Fusion | Opus 4.8 + GPT-5.5 (synth. Opus 4.8) | **67.6%** |
+| Fusion | Opus 4.8 + Opus 4.8 (synth. Opus 4.8) | **65.5%** |
+| Solo | Claude Fable 5 | 65.3% |
+| Fusion | Gemini 3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro (synth. Opus 4.8) | **64.7%** |
+| Solo | DeepSeek V4 Pro | 60.3% |
+| Solo | GPT-5.5 | 60.0% |
+| Solo | Claude Opus 4.8 | 58.8% |
+| Solo | Kimi K2.6 | 53.7% |
+| Solo | Gemini 3.1 Pro | 45.4% |
+| Solo | Gemini 3 Flash | 43.1% |
+
+**Drei Schlüsselbefunde:**
+
+1. **Panels schlagen einzelne Modelle konsistent** — selbst mit identischer Architektur (Opus 4.8 + Opus 4.8: +6.7 Punkte über Solo-Opus)
+2. **Beyond-Frontier mit Frontier-Panels** — Fable 5 + GPT-5.5 schlägt Fable 5 alleine
+3. **Budget-Panels erreichen Frontier-Nähe zu halben Kosten** — Gemini 3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro kommen auf 64.7% (innerhalb 1% von Fable 5) bei 50% der Kosten
+
+## Wichtige methodische Details
+
+### Benchmark-Design (DRACO)
+
+100 Deep-Research-Tasks in 10 Domänen (Akademik, Finanzen, Jura, Medizin, Tech, UX, General Knowledge, Needle-in-Haystack, Personal Assistant, Product Comparison). Pro Task ~39 gewichtete Kriterien in 4 Dimensionen:
+
+- **Factual Accuracy** (~20 Kriterien)
+- **Breadth & Depth** (~9 Kriterien, inkl. Trade-off-Analyse)
+- **Presentation Quality** (~6 Kriterien, inkl. Lesbarkeit)
+- **Citation Quality** (~5 Kriterien, primäre Quellen)
+
+Negative Gewichtung für gefährliche Falschaussagen (z.B. medizinisch) verhindert Score-Gaming durch Länge. Jede Antwort wird 3× von Judge-Modell graded, Mittelwert berichtet.
+
+### Anti-Cheating-Mechanismus
+
+> "When we gave the panel models web search, we discovered something alarming: they were finding the DRACO grading rubric online."
+
+OpenRouter schließt DRACO-Quellen vom Web-Search/Fetch aus — Konfiguration auf `excluded_domains`/`blocked_domains` in Server-Tools. Nutzbar auch für eigene Evals. Quelle: [OpenRouter Server Tools](https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools).
+
+### Selbst-Fusion überraschend stark
+
+Opus 4.8 + Opus 4.8 (also 2× dasselbe Modell, beide mit Synthesizer-Pflicht) liefert **65.5%** vs. Solo-Opus 4.8 **58.8%**. → **+6.7 Punkte** durch reine Self-Synthesis (zwei verschiedene Reasoning-Pfade, Tool-Calls, Quellenauswahl).
+
+## Kernaussage / Konzept
+
+**Model Panels / Fusion Ensemble** als emergentes Architektur-Pattern: Statt einzelne Modelle zu skalieren, mehrere mittelgroße Modelle parallel + Judge fusioniert. Trade-offs: höhere Latenz und Kosten pro Query, dafür bessere Abdeckung und Beyond-Frontier-Performance bei Budget-Modellen.
+
+**Direkter Kontrast zu [[concepts/llm-behavior-persistence.md]]:** Während dort das **Innere** eines Modells (Persistenz schädlicher Eigenschaften) thematisiert wird, adressiert Fusion die **Außenseite** (kollektive Intelligenz über Modellgrenzen hinweg). Zwei komplementäre Probleme.
+
+## Verbindung zu bestehendem Wiki
+
+- **Model-Routing:** Bestehende [[architecture/model-routing.md]]-Seite behandelt Fallback-Chains. Fusion ist *orthogonal* — kein Fallback, sondern *paralleles Ensemble + Synthese*.
+- **LLM Behavior Persistence:** Persistenz im Einzelmodell → Ensemble mildert das (verschiedene Biases, verschiedene Halluzinationsmuster, Judge kann filtern).
+- **Open-Source-Debatte (Liesel Weppen Thread):** Fusions-Resultat zeigt, dass auch ohne "echte" Open Source ein Ensemble aus heterogenen (auch closed) Modellen Beyond-Frontier-Performance liefert. Pragmatischer Ansatz.
+
+## 6/14 FAQ Update (Auszug)
+
+- **Drop-in-Replacement für Fable 5?** Nein — nur für die getestete Klasse (Deep Research), Lang-Horizon-Tasks bleiben Fable-Territorium.
+- (weitere FAQ-Punkte im Original-Blog)
+
+## Zitierte/verlinkte Ressourcen
+
+- DRACO Paper: https://arxiv.org/abs/2602.11685
+- DRACO PDF: https://arxiv.org/pdf/2602.11685
+- DRACO HTML: https://arxiv.org/html/2602.11685v1
+- DRACO HF Dataset: https://hf.co/datasets/perplexity-ai/draco
+- Perplexity AI: https://www.perplexity.ai/
+- OpenRouter Fusion: https://openrouter.ai/fusion
+- OpenRouter API Docs: https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools/fusion
+- OpenRouter Server Tools: https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools
+- OpenRouter Web Search Tool: https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools/web-search
+- OpenRouter Model Listing: https://openrouter.ai/models
+- Brian Thomas (OpenRouter): https://openrouter.ai/
+
+## Erwähnte Modelle (mit Verlinkung)
+
+- Claude Fable 5 — https://openrouter.ai/anthropic
+- Claude Opus 4.8 — https://openrouter.ai/anthropic
+- GPT-5.5 — https://openrouter.ai/openai
+- Gemini 3.1 Pro / Gemini 3 Flash — https://openrouter.ai/google
+- Kimi K2.6 (Moonshot) — https://openrouter.ai/moonshotai
+- DeepSeek V4 Pro — https://openrouter.ai/deepseek
--- a/wiki/concepts/llm-model-fusion-ensembles.md
+++ b/wiki/concepts/llm-model-fusion-ensembles.md
@ -0,0 +1,212 @@
+---
+created: 2026-06-15
+updated: 2026-06-15
+sources: [blog/2026-06-12_openrouter-fusion-beats-frontier.md]
+tags: [concept, openrouter, fusion, model-ensemble, draco-benchmark, llm-systems, routing, deep-research]
+---
+
+# Model Fusion & Panel Ensembles — Beyond-Frontier mit Billig-Modellen
+
+> **Quelle des Konzepts:** OpenRouter Blog-Announcement "Surpassing Frontier Performance with Fusion" (12.06.2026, Brian Thomas). Validierung mit DRACO-Benchmark (Perplexity AI). Geteilt von @k9ert in OME-Gruppe "News & Infos (X/YT/Substack etc.)".
+
+## Kernidee
+
+**Statt ein einzelnes, immer größeres Frontier-Modell zu skalieren → mehrere mittelgroße Modelle parallel antworten lassen, ein Judge-Modell synthetisiert die beste kombinierte Antwort.**
+
+Drei empirische Befunde aus dem OpenRouter-Launch:
+
+1. **Panels schlagen einzelne Modelle konsistent** — auch wenn das Panel nur aus Kopien desselben Modells besteht.
+2. **Beyond-Frontier-Performance ist erreichbar** — Fable 5 + GPT-5.5 schlägt Fable 5 alleine.
+3. **Budget-Panels erreichen Frontier-Nähe zu halben Kosten** — Gemini 3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro kommen auf 64.7% DRACO (vs. Fable 5: 65.3%) bei 50% der Kosten.
+
+## Architektur
+
+```
+User Prompt
+    ↓
+┌─────────────┐
+│  Fusion     │  (server-side, single API call)
+│  Pipeline   │
+└─────────────┘
+    ↓ (parallele Calls)
+┌─────────┬─────────┬─────────┐
+│ Panel   │ Panel   │ Panel   │  (jedes mit web_search + web_fetch,
+│ Model 1 │ Model 2 │ Model N │   exkl. excluded_domains)
+└─────────┴─────────┴─────────┘
+    ↓ (alle Antworten)
+┌──────────────────┐
+│ Judge /          │  (strukturiert: Konsens, Widersprüche,
+│ Synthesizer      │   partielle Abdeckung, einzigartige
+│ Model            │   Insights, blinde Flecken)
+└──────────────────┘
+    ↓
+Final Answer
+```
+
+**API-Call (Standard):**
+```json
+{
+  "model": "openrouter/fusion",
+  "messages": [{"role": "user", "content": "..."}]
+}
+```
+
+**API-Call (Custom Panel):**
+```json
+{
+  "model": "openrouter/fusion",
+  "messages": [{"role": "user", "content": "..."}],
+  "plugins": [{
+    "id": "fusion",
+    "model": "google/gemini-3-flash-preview",
+    "analysis_models": [
+      "google/gemini-3-flash-preview",
+      "moonshotai/kimi-k2.6",
+      "deepseek/deepseek-v4-pro"
+    ]
+  }]
+}
+```
+
+Siehe: [OpenRouter Fusion API-Docs](https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools/fusion)
+
+## DRACO-Benchmark — Was wird gemessen?
+
+**DRACO** = Deep Research Accuracy, Completeness, and Objectivity
+- **Autor:** Perplexity AI ([J.Z., H.Z. et al.](https://arxiv.org/abs/2602.11685))
+- **Erschienen:** 12.02.2026, arXiv:2602.11685
+- **Datensatz:** [huggingface.co/datasets/perplexity-ai/draco](https://hf.co/datasets/perplexity-ai/draco)
+- **100 Deep-Research-Tasks** in 10 Domänen: Academic Research, Finance, Law, Medicine, Technology, UX Design, General Knowledge, Needle-in-Haystack Retrieval, Personalized Assistance, Product Comparison
+- **Pro Task ~39 gewichtete Kriterien** in 4 Dimensionen:
+  - **Factual Accuracy** (~20 Kriterien) — verifizierbare Fakten
+  - **Breadth & Depth** (~9 Kriterien) — Trade-off-Analyse, umsetzbare Empfehlungen
+  - **Presentation Quality** (~6 Kriterien) — Terminologie, Formatierung, Lesbarkeit
+  - **Citation Quality** (~5 Kriterien) — Primärquellen mit funktionierenden Referenzen
+- **Negative Gewichtung** für gefährliche Fehler (z.B. medizinische Falschberatung) verhindert Score-Gaming durch Länge/Confianza
+- **Judge:** 3× unabhängige Bewertung pro Kriterium, Mittelwert berichtet (0-100)
+
+**Limitationen** (laut Paper): text-only, English-only, statisches Task-Set; absolute Scores hängen vom Judge-Modell ab (10-25 Punkte Verschiebung möglich), relative Rankings aber stabil.
+
+## Die Ergebnisse (Tabelle)
+
+| Typ | Model(s) | Synthesizer | Score |
+|---|---|---|---|
+| **Fusion** | Fable 5 + GPT-5.5 | Opus 4.8 | **69.0%** |
+| **Fusion** | Opus 4.8 + GPT-5.5 + Gemini 3.1 Pro | Opus 4.8 | **68.3%** |
+| **Fusion** | Opus 4.8 + GPT-5.5 | Opus 4.8 | **67.6%** |
+| **Fusion** | Opus 4.8 + Opus 4.8 (selbst-fusion) | Opus 4.8 | **65.5%** |
+| Solo | Claude Fable 5* | — | 65.3% |
+| **Fusion** | Gemini 3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro | Opus 4.8 | **64.7%** |
+| Solo | DeepSeek V4 Pro | — | 60.3% |
+| Solo | GPT-5.5 | — | 60.0% |
+| Solo | Claude Opus 4.8 | — | 58.8% |
+| Solo | Kimi K2.6 | — | 53.7% |
+| Solo | Gemini 3.1 Pro | — | 45.4% |
+| Solo | Gemini 3 Flash | — | 43.1% |
+
+*\* Fable 5 hat 7/100 Tasks wegen Content-Filter nicht abgeschlossen — Score basiert auf 93 Tasks. Andere Modelle: 100/100.*
+
+## Kernerkenntnisse
+
+### 1. Selbst-Fusion ist kein Trick — sie funktioniert
+
+Opus 4.8 + Opus 4.8 (zwei identische Calls) **+6.7 Punkte** über Solo-Opus 4.8. Das beweist: **Ein signifikanter Anteil des Lifts kommt aus dem Synthesis-Schritt selbst**, nicht nur aus Modell-Diversität.
+
+→ **Praktische Implikation:** Auch wer "nur ein Modell" hat, kann mit Self-Ensemble + guter Synthese-Prompting spürbar bessere Ergebnisse bekommen. Die Reasoning-Pfade sind verschieden genug.
+
+### 2. Diversität > Architektur
+
+Opus 4.8 + GPT-5.5 (67.6%) > Opus 4.8 + Opus 4.8 (65.5%) → +2.1 Punkte durch Cross-Vendor-Diversität.
+
+→ **Praktische Implikation:** Wenn Budget knapp, investiere in 2-3 *unterschiedliche* Modelle, nicht in mehrere Kopien desselben Modells.
+
+### 3. Budget-Panels sind competitive
+
+Gemini 3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro (alle "klein") erreichen 64.7% bei halben Kosten vs. Fable 5 (65.3%).
+
+→ **Praktische Implikation:** Für Deep-Research-Workflows muss es nicht immer das Frontier-Modell sein. Ein clever kuratiertes Budget-Panel + guter Synthesizer reicht.
+
+## Methodische Lessons für eigene Evals
+
+### Anti-Contamination: Excluded Domains
+
+OpenRouter entdeckte, dass die Panel-Modelle über Web-Search das **DRACO-Grading-Rubric** fanden und damit (zufällig) ihre Bewertung optimierten. Lösung: [Server-Tools](https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools) akzeptieren `excluded_domains` und `blocked_domains` in den Tool-Definitionen.
+
+→ **Für eigene Evals zwingend:** Wenn du ein öffentliches Benchmark nutzt, schließe die Benchmark-Quelle(n) vom Web-Search aus. Sonst misst du Web-Findability + Antwortqualität, nicht Antwortqualität.
+
+### Judge-Modell-Wahl
+
+OpenRouter nutzt **Gemini 3.1 Pro Preview** als Judge statt Gemini 3 Pro (DRACO-Default). Begründung: gleiche Human-Alignment-Eigenschaften + bessere Diskrimination. Cross-Validation mit Claude Sonnet 4.6.
+
+→ **Für eigene Evals:** Judge-Modell ist eine kritische Wahl. Dokumentiere, welchen Judge du nutzt — Scores sind nicht benchmark-übergreifend vergleichbar.
+
+## Pro-Leben-Perspektive
+
+Gemäß [[concepts/pro-leben-directive.md]]:
+
+**Gegen das Mangelnarrativ** ("Wir brauchen immer größere Modelle, sonst kommen wir nicht weiter"):
+- Budget-Panels erreichen Frontier-Nähe. Innovation ist nicht nur Skalierung.
+- Self-Fusion zeigt: Die Synthesis-Schicht ist *mindestens so wichtig* wie das Modell.
+- Die OpenRouter-Architektur ist *server-side* — die Modell-Heterogenität ist eine *Infrastrukturfrage*, nicht eine User-Komplexität.
+
+**Für Handlungsfähigkeit:**
+- Wer heute schon mit LLMs arbeitet, kann Fusion direkt testen: [openrouter.ai/fusion](https://openrouter.ai/fusion)
+- Wer eigene Eval-Setups baut, sollte Excluded-Domains von Anfang an einplanen
+- Wer ein Sub-Agent-Setup hat ([[architecture/agent-orchestration.md]]), kann das Synthesis-Pattern aus Fusion übertragen — Multi-Agent statt Multi-Model
+
+**Realismus:**
+- Fusion ist *nicht* ein Drop-in-Replacement für Fable 5 (siehe FAQ): nur für Deep-Research-Klasse getestet, Lang-Horizon-Tasks bleiben Fable-Territorium
+- Kosten und Latenz steigen mit Panel-Größe. Architektur-Entscheidung: *wann* lohnt sich der Aufwand?
+- Judge-Modell ist Single Point of Failure für die finale Antwort-Qualität
+
+## Verwandte Wiki-Seiten
+
+- [[concepts/llm-behavior-persistence.md]] — Persistenz im *einzelnen* Modell (Bias, Backdoors, Unlearning-Grenzen). Fusion mildert das, indem Heterogenität eingebaut wird.
+- [[concepts/ai-agents-2026.md]] — Agent-Orchestrierung. Multi-Model-Fusion ist ein Spezialfall von Multi-Agent-Reasoning.
+- [[concepts/ai-regulation-2026.md]] — Regulatorischer Kontext: in einer Welt, in der Frontier-Modelle Export-Kontrollen unterliegen ([Mythos 5 / Fable 5](concepts/ai-regulation-2026.md)), wird Ensemble aus nicht-frontier Modellen attraktiver.
+- [[architecture/model-routing.md]] — Bestehendes Pattern: sequentielle Two-Model-Pipeline (Grok → Gemini). Fusion ist *parallel*, nicht sequentiell — komplementär, nicht ersetzend.
+- [[tools/anthropic-claude.md]] — Fable 5 / Opus 4.8 als eines der Top-Modelle in Fusion-Setups.
+- [[concepts/llm-knowledge-base.md]] — Karpathy-Pattern: kuratierte Strukturen schlagen reine Inference.
+
+## Externe Ressourcen
+
+### OpenRouter
+
+- [OpenRouter Fusion Announcement](https://openrouter.ai/blog/announcements/fusion-beats-frontier/)
+- [OpenRouter Fusion Chatroom](https://openrouter.ai/fusion)
+- [OpenRouter Fusion API Docs](https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools/fusion)
+- [OpenRouter Server Tools (Web Search, Web Fetch, Excluded Domains)](https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools)
+- [OpenRouter Web Search Tool Definition](https://openrouter.ai/docs/guides/features/server-tools/web-search)
+- [OpenRouter Model Listing](https://openrouter.ai/models)
+- [OpenRouter Pricing](https://openrouter.ai/pricing)
+- [Brian Thomas (Autor des Posts)](https://openrouter.ai/)
+
+### DRACO Benchmark
+
+- [DRACO arXiv Abstract](https://arxiv.org/abs/2602.11685)
+- [DRACO PDF](https://arxiv.org/pdf/2602.11685)
+- [DRACO HTML v1](https://arxiv.org/html/2602.11685v1)
+- [DRACO HuggingFace Dataset](https://hf.co/datasets/perplexity-ai/draco)
+- [Perplexity AI (DRACO-Autor)](https://www.perplexity.ai/)
+
+### Verwandte Konzepte (Ensemble / Mixture-of-Experts / Routing)
+
+- [Mixture of Experts (Wikipedia)](https://en.wikipedia.org/wiki/Mixture_of_experts)
+- [Ensemble Learning (Wikipedia)](https://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_learning)
+- [Self-Consistency (Wang et al., 2022)](https://arxiv.org/abs/2203.11171) — Chain-of-Thought Sampling + Majority Vote, ein Vorläufer-Pattern
+- [More Agents Is All You Need (LLM-Ensemble-Studie, Tsinghua 2023)](https://arxiv.org/abs/2310.11560)
+- [Routing in Mixture-of-Experts: Survey](https://arxiv.org/abs/2209.10359)
+- [Constitutional AI (Anthropic)](https://www.anthropic.com/news/claudes-constitution) — verwandt: Multi-Perspektive via Critique-Schritt
+
+### Verwandte Tools (Ensemble-Patterns anderswo)
+
+- [Microsoft AutoGen](https://github.com/microsoft/autogen) — Multi-Agent Orchestration
+- [CrewAI](https://github.com/joaomdmoura/crewAI) — Multi-Agent-Frameworks
+- [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) — Graph-basierte Agent-Orchestrierung
+- [DSPy](https://github.com/stanfordnlp/dspy) — Compile-Time-Prompt-Optimization, Ensemble-Patterns
+
+## Open Questions / Lessons für OpenClaw
+
+1. **Self-Fusion in OpenClaw-Pipelines?** Hector's Primary-Fallback-Chain ([[architecture/model-routing.md]]) ist sequentiell. Wäre eine parallele Pre-Routing-Schicht mit 2-3 Modellen + Synthese sinnvoll für Quality-kritische Tasks?
+2. **Judge-Modell für interne Subconscious-Outputs?** Subconscious-Agent-Evidence-Runner macht Hard Synthesis. Lohnt der Wechsel von sequentiell auf Ensemble?
+3. **Excluded-Domains in OpenClaw?** Wenn Subconscious Agent öffentliche Quellen crawled, sollte er die eigene Knowledge-Base ausschließen, um Self-Referenz-Loops zu vermeiden?
--- a/wiki/log.md
+++ b/wiki/log.md
@ -148,3 +148,21 @@
 - Ohne Verlinkungen ist das Wiki tot — Faustregel: lieber ein Link zu viel als einer zu wenig
 - Gilt für JEDE zukünftige Wiki-Erstellung, nicht nur für diese eine Seite
 - Lessons learned sollten dauerhaft in die Wiki-Konventionen einfließen (nicht nur im Log landen)
+
+## [2026-06-15] Ingest | OpenRouter Fusion: Model Panels & Ensembles — Beyond-Frontier mit Budget-Modellen
+**Type:** ingest | **Scope:** raw/blog, wiki/concepts
+**Source:** @k9ert in OME-Gruppe "News & Infos (X/YT/Substack etc.)"-Topic
+**Actions:**
+- raw: `raw/blog/2026-06-12_openrouter-fusion-beats-frontier.md` (created — OpenRouter Blog-Announcement 12.06.2026 von Brian Thomas; validiert mit DRACO-Benchmark von Perplexity AI; 100 Deep-Research-Tasks; zeigt dass Panels Frontier schlagen)
+- wiki: `concepts/llm-model-fusion-ensembles.md` (created — Konzeptseite zu Model-Panel-Ensembles: Architektur, DRACO-Ergebnisse, Self-Fusion +6.7 Punkte, Budget-Panels ~Frontier, Anti-Contamination via Excluded-Domains, Judge-Modell-Wahl, Pro-Leben-Perspektive, Open Questions für OpenClaw)
+- index: updated (neuer Concepts-Eintrag "LLM Model Fusion & Ensembles" + Raw Sources-Eintrag)
+- log: updated
+**Kernkonzept:**
+- Statt Frontier-Skalierung: mehrere Modelle parallel + Judge-Synthese
+- DRACO-Validierung: Fable 5 + GPT-5.5 (synth. Opus 4.8) = 69.0% > Fable 5 solo 65.3%
+- Budget-Panel (Gemini 3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro) = 64.7% bei 50% Kosten
+- Self-Fusion (gleiches Modell 2×) = +6.7 Punkte über Solo — Synthesis-Schicht ist *mindestens so wichtig* wie das Modell
+**Lessons / Open Questions für OpenClaw:**
+- Self-Fusion als Pre-Routing-Layer für Quality-kritische Tasks?
+- Ensemble-Pattern für Subconscious-Agent Hard-Synthesis?
+- Excluded-Domains für eigene Evals + Subconscious-Crawls (Self-Referenz-Loops vermeiden)