多模型共識系統：llm-discussion（⚠️ meow.coder 第 3 篇）

基本資訊

作者: meow.coder（⚠️ 有爭議記錄）
來源: Threads
發布時間: 2026-03-07 05:02（15 小時前）
觀看數: 981
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原文連結: Threads

⚠️ 作者記錄

meow.coder 歷史文章:

#160: MetalRT M4 Max LLM 速度（⚠️ 社群質疑錯誤多、數據不合理）
#164: CloakPipe LLM 隱私代理（⚠️ 待驗證）
#175: llm-discussion 多模型共識（本文）

評估: 本文介紹開源工具，暫無明顯爭議，但需留意作者可靠性

核心問題

「單一 AI 給的答案不一定對，很多人習慣同時問 Claude、ChatGPT、Gemini 然後自己綜合判斷。但手動複製貼上真的很煩。」

解決方案：llm-discussion

核心功能

讓三個 LLM 同時回答問題，然後互相討論產出共識

「就像問一群朋友的意見，而不是只聽一個人說。」

技術細節

規模

325 行 Python

架構

Flask web UI
基本 Python 腳本

機制

三個 LLM 同時回答問題
互相討論
可設定討論輪數
每一輪都會把上一輪的回答餵回去
讓模型檢視或修正自己的答案
產出共識報告

有趣發現

「三個 AI 在討論時『禮貌到不行』，互相稱讚、客氣程度超過人類。」

共識報告

內容

不只是綜合意見，還會列出:

同意點
不同意點

價值

「知道 AI 們『不同意什麼』比知道它們『同意什麼』更有價值。」

範例: 問維他命或宇宙學問題，三個模型可能在細節上有不同看法，這些分歧反而能讓你看到問題的複雜度

成本

API 費用

Claude 和 ChatGPT: 幾分錢等級

Gemini: 目前還有免費額度

結論: 成本很低

擴展性

容易加入更多模型:

Deepseek
Llama
Mistral

隱私

所有對話紀錄都存在本地

風險: 極低

核心哲學

多模型共識模式

「這種『多模型共識』模式可能是 AI 時代的標配。就像重大決策不會只聽一個顧問的意見，依賴單一 AI 本身就是風險。讓多個模型互相檢視、補充、質疑，答案品質會更穩定。」

核心問題

「問題是：當三個 AI 都同意但都錯的時候，我們要怎麼發現？」

關鍵洞察

1️⃣ 單一 AI 的風險

問題: 答案不一定對

傳統做法: 手動問多個 AI，自己綜合

痛點: 複製貼上很煩

💡 教訓: 依賴單一 AI 本身就是風險

2️⃣ 互相討論的價值

機制: LLM 之間互相討論

效果: 產出共識

比喻: 像問一群朋友的意見

💡 教訓: 集體智慧比個人智慧穩定

3️⃣ 「不同意什麼」比「同意什麼」更有價值

原因: 分歧能讓你看到問題的複雜度

範例: 維他命或宇宙學問題的細節差異

💡 教訓: 多樣性比一致性更重要

4️⃣ AI 的超人類禮貌

現象: 互相稱讚、客氣程度超過人類

有趣: AI 的社交行為

💡 教訓: AI 的訓練偏向禮貌

5️⃣ 325 行的簡潔性

規模: 325 行 Python

架構: Flask + 基本腳本

擴展: 容易加入更多模型

💡 教訓: 簡單工具也能解決實際問題

6️⃣ 本地存儲的隱私優勢

方式: 所有對話紀錄存在本地

風險: 極低

💡 教訓: 隱私保護可以很簡單

7️⃣ 「三個都錯」的盲點

問題: 當三個 AI 都同意但都錯的時候，我們要怎麼發現？

核心風險: 集體盲點

💡 教訓: 多模型共識不是萬能的

技術背景