🌐 全球首创 · 多模型交叉验证
10+主流模型
∞验证深度
0裁判模型

让多个 AI
互相辩论、验证
达成共识

一次提问，Claude、GPT-4、Gemini、豆包等多个顶级 AI 同时独立作答。
随后每个 AI 读取其他所有人的回答，指出分歧，质疑错误，更新立场。
如此循环，直到算法检测到分歧消除——最终答案由数学合并，而非任何单一 AI 决定。

PolyMind — 交叉验证进行中
● LIVE
量子纠缠可以用于即时通信吗？
Round 1 · 并发初始回答
Claude
✓ 完成
量子纠缠不能传递信息。测量结果是随机的，无法控制远端粒子的状态，因此不违反相对论的因果律限制…
GPT-4
✓ 完成
同意核心结论。补充：EPR 悖论已被 Bell 不等式实验明确证伪，不存在任何超光速信息信道…
Gemini
✓ 完成
两者观点基本一致，可进一步补充 QKD 与即时通信的本质区别…
收敛度
78%
✓ 已收敛
CONSENSUS
量子纠缠无法实现即时通信。测量结果随机，信息无法被编码传递。Bell 实验确认了非定域关联，但不违反光速限制。量子密钥分发（QKD）利用的是通信安全性，而非速度优势。
⬆ 以上为真实验证流程模拟 · 实际使用你自己的 API Key · 服务器不经手任何请求
为什么需要 PolyMind
单个 AI 的回答，
你真的能信任吗？

大模型会自信地给出错误答案。它们受训练数据偏见影响，在复杂问题上各有盲点。单独使用任何一个模型，你永远无法知道它是否在某个关键点上出错了。

PolyMind 的核心理念来自科学验证方法：真理经得起质疑，共识需要多方认证。我们让 AI 像科学家一样互相审查，直到分歧收敛为经过充分验证的结论。

🎯
更准确
多模型交叉审查，错误更难逃脱
🔍
更透明
完整展示每轮分歧和验证过程
⚖️
更公正
无裁判模型，纯算法合并结论
❌
传统方式
问一个 AI → 得到一个答案 → 无法验证
没有交叉检验，错误无从发现
模型自信但可能是错的
→
✅
PolyMind 方式
多个 AI 独立作答 → 互相审视 → 分歧量化
错误在交叉验证中暴露和纠正
共识由算法合并，可信度更高
工作原理
四步，从一问到共识

全程自动，你只需要提问。

01
⚡
并发提问
你的问题同时发送给 Claude、GPT-4、Gemini、豆包等，各自独立作答，无互相影响，确保初始答案的多样性。
02
🔄
交叉投喂
每个 AI 读取其他所有模型的完整回答。指出事实性分歧，质疑不准确之处，更新自己的立场。
03
📊
收敛检测
TF-IDF + Jaccard 算法实时计算所有答案的语义重叠率。分歧未消除则触发下一轮；达到阈值则自动停止。
04
🧮
算法合并
最终答案由代码生成：按句子覆盖率排序，去重，按逻辑顺序拼接。不让任何 AI 做裁判，数学决定输出。
核心特性
不只是"多模型对比"

竞品只是并排展示答案，PolyMind 让 AI 互相质疑直到达成共识。

动态收敛判断
不固定轮次。算法检测到分歧消除就自动停止，避免无意义重复；分歧未解就继续，直到真正达成共识。
vs 竞品：竞品固定 1 轮
API Key 完全本地
密钥只存在你的设备上，经 Base64 编码保存在 LocalStorage。PolyMind 服务器不经手任何密钥或 API 请求。
隐私设计，非营销话术
纯代码算法合并
最终答案不让任何 AI 做裁判。TF-IDF 加权信息量 + Jaccard 跨模型覆盖率，纯数学决定哪些句子进入最终结论。
vs 竞品：竞品用 AI 做裁判
对话记忆追问
同一会话内持续追问，每次提问自动带上前几轮的问题和结论摘要，模型知道你的完整上下文。
会话历史无缝延续
10+ 主流模型预设
Claude、ChatGPT、Gemini、豆包、千问、DeepSeek、文心一言、混元、Kimi、智谱 GLM。也可添加任何 OpenAI 兼容接口。
随时增减，灵活配置
导出与分享（Pro）
将完整验证过程导出为 Markdown 文档，包含每轮每个模型的回答、分歧分析、收敛图表、最终共识。或生成只读分享链接。
Pro 专属功能
产品对比
PolyMind 与竞品的差距
功能 PolyMind MultipleChat ChatPlayground Poe
多模型并发回答✓✓✓✓
AI 互相交叉审视✓ 自动多轮单轮✗✗
动态收敛检测✓ 算法判断✗ 固定流程✗✗
无裁判算法合并✓ 纯代码✗ AI 裁判✗ AI 裁判✗
API Key 本地存储✓部分✗✗
对话记忆追问✓部分✗✓
分歧可视化✓ 收敛图表部分✗✗
中文本地化✓ 中/英/日✗✗部分
用户评价
他们怎么说
★★★★★
「用了 PolyMind 之后才发现，之前单独问 GPT-4 的很多回答其实是有问题的。三个模型互相质疑之后，答案明显更准确了。」
张
张明远
独立研究员
★★★★★
「做技术决策前我必须用 PolyMind 验证一下。Claude 和 GPT-4 在架构选型上经常有分歧，这种分歧本身就很有价值。」
李
李晓雯
高级工程师
★★★★★
「医学信息验证用这个特别放心。多个模型互相纠错，比单独问一个要可靠得多。而且 API Key 本地存储，数据安全。」
王
王建国
医疗从业者
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  • 每日 5 次验证
  • 最多 2 个模型参与
  • 最多 3 轮验证
  • 历史记录云端保存
  • 不支持导出报告
  • 不支持分享链接
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  • 最多 5 个席位
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💡 所有方案均可随时取消订阅 · 不满意 7 天内全额退款 · 支持微信/支付宝/PayPal/信用卡
常见问题
你可能想知道
PolyMind 会保存我的 API Key 吗？+
不会。你的 API Key 只保存在你自己设备的浏览器 LocalStorage 中，经过 Base64 编码存储。PolyMind 的服务器完全不经手任何密钥或 AI 请求。所有 API 调用都由你的浏览器直接发往各 AI 服务商。
我需要有多个 AI 的付费账号才能使用吗？+
是的，你需要在各 AI 服务商（OpenAI、Anthropic、Google 等）注册并获取 API Key。好消息是，大多数服务商都提供免费额度，用于测试和轻量使用完全够用。PolyMind 本身的订阅费用与 AI 调用费用完全分离。
验证过程会消耗多少 Token？+
每次验证的 Token 消耗取决于问题复杂度、参与模型数量和实际轮次。通常一次 3 轮、3 个模型的验证大约消耗 2000-4000 个 Token（每个模型每轮约 200-400 Token）。你可以在设置中调整最大轮次来控制成本。
和 MultipleChat、ChatPlayground 有什么区别？+
竞品主要是"并排展示"多个模型的回答，最多做一轮简单汇总，且通常用 AI 本身来"裁判"得出最终答案。PolyMind 的核心差异在于：多轮交叉投喂（每个 AI 读取其他所有人的回答并质疑）、动态收敛检测（算法判断何时停止）、纯代码算法合并（不让任何 AI 做裁判）。
为什么最终答案不让 AI 来总结？+
这是 PolyMind 的核心设计理念。如果用一个 AI 来总结其他 AI 的答案，那个 AI 实际上就成了最终裁判——这违背了多模型验证的初衷。PolyMind 使用 TF-IDF + Jaccard 算法从所有答案中提取高覆盖率、高信息量的句子，按逻辑顺序重组，确保最终答案真正反映多方共识而非某个模型的主观判断。
我的历史记录保存在哪里？+
你的问题、验证过程、共识结果等对话数据保存在我们的云端数据库（Supabase）中，与你的账号绑定。API Key 不会上传，只存在你的设备上。你可以随时在账号设置中删除所有数据。
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不再盲目信任单个 AI。让多个顶级模型互相质疑、验证，给你一个真正经得起检验的结论。

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API 模型配置
密钥仅保存在本设备，不上传服务器
API Key 由浏览器直接发往各 AI 服务商，PolyMind 服务器不经手
使用统计
模型使用
账号信息
危险操作
验证行为设置
最大验证轮次
轮次越多越深入，消耗 Token 也越多。建议 3–5 轮。
5
收敛阈值（语义重叠率）
达到此值后停止迭代，越高要求越严格。
42%
自动命名会话
用问题前 28 字自动命名历史记录
完成后折叠旧轮次
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