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多模型对话
同时向最多三个 AI 模型发送一个提示词。并排比较响应，将最佳答案 fork 到独立分支，保存你喜欢的模型组合以快速访问。
Multi-Model Chat
3 responses
G
C
M
Branch 1 of 3
使用方式
1
选择模型
点击聊天输入栏的 + 按钮，选择参与者。使用筛选器、排序选项和基于任务推荐模型的'帮我选择'向导浏览 300 多个模型。
2
发送一个提示词
输入你的问题或指令一次。Edge 同时向所有选定模型发送，并实时流式传输它们的响应。
3
垂直比较
响应垂直堆叠在共享卡片中 — 每个都有自己的头像、模型标签和操作按钮。滚动比较推理、风格和准确性。
4
Fork 或继续
找到最佳答案了吗？将该响应 fork 到独立的对话分支，继续与该模型聊天。其他分支始终只需点击一下。
你可以做什么
同时比较最多 3 个模型
同时对不同模型运行相同的提示词。了解每个模型如何解读你的问题。
Fork 到独立分支
选择最佳响应并将其 fork 为独立对话。使用分支标签在分支间导航。
流式传输时排队后续问题
不必等待模型完成。输入下一条消息，所有响应完成后即会发送。
保存喜爱的模型组合
将常用模型组合固定到收藏栏，在任何新对话中一键访问。
用不同模型重试
对一个响应不满意？点击重试-切换，将该槽位换成新模型，而不丢失其余内容。
混合模型和 Persona
将任何模型与 Persona 的系统提示词组合。比较同一 Persona 在不同模型上的表现。
与搜索、Persona 等组合
多模型可与网络搜索、Persona、记忆和知识库附件配合使用 — 每个参与者独立解析其上下文。
最适合
比较不同模型如何编写代码 — 在多个模型上测试相同的算法提示词，看哪个实现最简洁。
对重要决策获取第二意见 — 让多个模型评估商业计划、法律问题或技术架构。
寻找写作的最佳语气 — 并排查看不同模型如何处理创意写作、电子邮件或营销文案。
学习和研究 — 比较复杂主题的解释，找到最清晰、最准确的答案。
测试提示词工程 — 了解你精心设计的提示词在不同模型架构上的表现。