@Pluvio9yte：当AI画一只骑自行车的鹈鹕时，谁大跌眼镜？同样的请求，实际测试：Fusion画出了链条、曲柄组、a…

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摘要

Fusion是来自新加坡实验室的新AI模型，在SVG生成方面表现出色，具有准确的结构连接和与Claude的Opus 5相比显著的成本节省。

当AI画一只骑自行车的鹈鹕时，谁大跌眼镜？ 同样的请求，实际测试：Fusion画出了链条、曲柄组和踏板，都正确连接，而另一个领先模型的则漂浮且断开。经过修改，它甚至可以实现“只改变鸟，保持自行车不变”。 最近，来自新加坡实验室的一个名为Fusion的新模型很有趣——在强大能力的前提下，它显著降低了消耗成本。 我使用了Claude Code的Opus 5和FUMO Lab的Fusion模型来分别生成“一只骑自行车的鹈鹕”的SVG： Opus 5画的鸟表达更好、更完整，但简化了自行车结构，连接关系不清楚；Fusion的车架、车把和链条连接做得非常完整。 我们手动让Opus提供艺术指导反馈，让Fusion执行，并明确要求“只改变鸟，保持自行车不变”。 最终，Fusion画出了一只骑自行车的鹈鹕，即使不输入GPT-5.6-Sol级别，也看起来不突兀。 更让我惊讶的是，对于相同的任务，Opus至少消耗了10美元，而Fusion只花了1.25美元。 完整测试视频如下。 #AI #模型评测 #实际测试
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缓存时间: 2026/09/14 09:28

谁被AI画的“鹈鹕骑自行车”惊到了？

真实对比测试中，Fusion模型准确绘制了链条、牙盘和脚踏的完整连接结构，而另一款主流模型的部件却是漂浮脱节的。经过调整指令后，它甚至能实现“只修改鸟类，保持自行车不变”。

近期新加坡实验室推出的Fusion新模型令人眼前一亮——在扎实的能力基础上，它大幅降低了使用成本。

我分别使用Claude Code的Opus 5模型和FUMO实验室的Fusion模型，以“鹈鹕骑自行车”为指令生成SVG图像：

Opus 5绘制的鸟类神态更完整，但简化了自行车结构，连接关系模糊；而Fusion的车架、车把和链条连接则非常精准。

我们先让Opus提供艺术方向建议，再由Fusion执行生成，并明确要求“只修改鸟类形象，保持自行车部分完全不变”。

最终，Fusion生成的鹈鹕骑车图像即便不输入GPT-5.6-Sol级别的指令也毫无违和感。

更让我惊讶的是，完成相同任务时，Opus模型消耗了超过10美元成本，而Fusion仅花费1.25美元。

完整测试视频请见下方。

#AI模型测评 #实际测试 #成本对比

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