多模型测试
多模型测试用于比较同一条 Prompt 在不同模型、模型平台或参数下的表现。它适合做 Prompt 调优，而不是只凭一次回答判断质量。
适用场景
- 比较 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 等模型的输出差异。
- 验证某条 Prompt 是否只对单一模型有效。
- 调整 temperature、上下文、格式约束后观察输出稳定性。
- 为生产流程选择成本、速度和质量更均衡的模型。
基本流程
- 在设置里配置模型平台和 API Key。
- 打开一条 Prompt。
- 填写变量。
- 选择要对比的模型。
- 运行测试并比较结果。
看什么指标
| 指标 | 说明 |
|---|---|
| 正确性 | 是否完成任务，有无事实错误 |
| 稳定性 | 多次运行是否容易跑偏 |
| 格式遵循 | 是否严格按要求输出 JSON、表格或步骤 |
| 成本 | 单次调用成本是否可接受 |
| 响应速度 | 是否适合你的实际使用场景 |
调优建议
- 先固定变量输入，再比较模型。
- 一次只改一个因素：模型、参数或 Prompt 内容。
- 对结构化输出增加明确的格式约束。
- 对高风险任务保留人工检查步骤。
安全提示
多模型测试会把 Prompt 内容发送给你选择的模型平台。涉及敏感数据时，请先脱敏，或使用本地模型 / 可信私有部署。