经过实验证明，Avengers框架在15个不同领域的数据集上，平均得分超过了GPT-4.1，其中在数学和代码生成任务上，优势更为明显，分别高出18.21%和7.46%。这一结果表明，小模型的“集体智慧”能够在特定任务上实现超越，充分体现了模型间的互补效应。

模型数量与性能的权衡：研究发现，随着集成的小模型数量增加，Avengers的整体性能也随之提升。值得注意的是，仅需3个小模型，其性能便可与GPT-4.1持平（根据簇排名自动选择）。当模型数量达到约10个时，性能趋于饱和，尤其在知识、代码和情感等任务上展现出良好的互补效应。这说明Avengers能够有效地利用模型的异质性，实现“1+1>2”的效果，而无需盲目堆砌模型数量。

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