并行多模型查询
同时将一次查询发送给 Perplexity 上可用的三个模型,减少手动比较回复的需要。
Model Council 是 Perplexity 推出的多模型研究功能,会将同一查询发送给多个 AI 模型并返回一个综合答案。博客文章称,其设计目的是帮助用户比较各模型输出,而无需逐个手动检查每个模型。
当在 Perplexity 主界面中选择 Model Council 时,查询会同时在 Perplexity 上可用的三个模型中运行,例如 Claude Opus 4.6、GPT 5.2 和 Gemini 3.0。随后,一个综合模型会审阅结果,尽可能解决冲突,并突出显示模型之间一致或不同的地方。
同时将一次查询发送给 Perplexity 上可用的三个模型,减少手动比较回复的需要。
使用综合模型审阅输出,并生成一个合并后的答案。
展示模型输出的共识与分歧,帮助读者判断置信度并发现不确定性。
允许用户直接在 Perplexity 主界面中选择 Model Council,而无需在多个独立工具之间切换。
支持研究和决策工作流,在这些场景中,不同模型的优势可以从同一问题中呈现不同角度。
使用 Model Council 比较多个模型对股票、市场或其他财务敏感话题的观点,因为单一答案可能会遗漏重要细微差别。
在评估重大购买、职业选择或战略取舍时使用它,以便一次获得多种推理思路。
在需要来自不同模型优势的多样化建议时,用它来生成礼物、旅行计划或内容创意。
在准确性很重要且你想知道多个模型是否得出相同答案时,用它来交叉核对事实或主张。
Model Council 目前适用于 Perplexity Max 网页订阅用户,移动端支持即将推出。
该功能会将同一查询发送给 Perplexity 上可用的三个模型,然后使用一个综合模型把输出整合为一个答案。
Perplexity 表示,Model Council 适用于准确性和视角都很重要的场景,包括研究、复杂决策、创意头脑风暴和事实核验。
来源说明 Model Council 在 Perplexity 主界面中运行;未描述单独的设置流程或额外配置步骤。