卡帕西大模型横评方法太好玩了！四大AI匿名参赛评分，最强出乎意料（

1.卡帕西亚号模型

卡帕西又来发布趣味编程项目了～这次直接整了一个“大模型议会”（LLM Council）web app界面看起来和ChatGPT的聊天形式别无二致，但实际上当用户输入问题后，系统会通过OpenRouter调起多个大模型开会商议。

2.卡帕是不是bci成员

有意思的是，它们不仅会一起答题，而且还会互相评分、排序，最终将由主席模型给出一个统一答案。

3.卡帕介绍

卡帕西刚把这个应用的安装部署教程分享出来，就立马被不少网友码住：

4.卡帕zd

更有甚者表示，或许以后模型自己评价模型本身就能变成一种新的“自动benchmark”：

5.卡帕archive

畅销书《Python机器学习》作者也很看好这个思路：

6.卡帕知乎

LLM议会怎么玩具体来说，卡帕西的这个LLM议会系统，主要可分为三步流程：Step 1：让多个模型同时回答一个问题首先使用中间层OpenRouter同时调用多个大模型，包括：GPT-5.1Gemini 3 Pro Preview。

7.卡卡西 帕克

Claude Sonnet 4.5Grok-4然后在同一问题下逐个收集它们的回复，并以标签视图的形式展示，以便用户进行检查Step 2：所有模型进行匿名互评这时，每个LLM都会收到其他LLM的回复为避免偏袒，对它们的身份都做了匿名化处理。

8.卡帕 kappa

然后要求模型根据准确性和洞察力对其他模型的回答质量进行评估，需要给出评分和详细理由Step 3：主席模型汇总最终回答LLM委员会将指定一名主席，将所有模型的回复汇总，并形成一个最终的答案，再转交给用户于是通过这个过程，就能直接对比不同模型，在处理同一个问题时的风格差异，而且能够直观地看到模型之间互相评价的过程。

9.卡帕现在

这套系统，其实是延续了卡帕西最近分享的用LLM分阶段深度阅读的项目。

10.卡帕西亚号

PS：在GitHub上也收获了1.8k Stars。

该项目将传统的阅读流程重塑为与LLM协作的流程，通常阅读一篇文章内容也分为三个阶段：1、先人工自己通读一次，获得整体感知和直觉理解2、然后将内容交给大模型处理，让它理解重难点、提取结构、总结内容等3、对文章细节进行

深度追问，例如“为什么作者这里会这样写？”最终就是将写作对象从人类读者转变为LLM读者，让LLM作为中介理解内容，再个性化翻译给不同的读者听当将大模型议会融入其中后，大模型们的商议结果也很有意思卡帕西发现，。

大模型一致认为最强、最有洞见的答案来自GPT-5.1，而Claude被公认为最弱，Gemini 3和Grok-4则排名位于中间但显然他对这个答案并不认同，在卡帕西的个人主观评价中，GPT-5.1内容丰富但是结构不够紧凑；Gemini 3答案更简洁凝练、信息处理得更好；而Claude答案过于简略。

此外，令人出乎意料的是，模型几乎很少出现明显的偏见，它们通常会愿意承认自己的答案不如另一个模型好总的来说，卡帕西认为虽然模型内部自评不一定与人类主观一致，但类似的多模型集成或许将成为一个巨大的可探索空间，甚至可能成为未来LLM产品的一个突破点。