Bayze v0.14新增五种多模型协作模式
AI 总结
Bayze 开发者称，v0.14 将原有的“草稿—评审—修订”流程扩展为五种多模型协作模式，包括瀑布复核、并行评选、MoA 聚合、修订升级和辩论。开发者表示，六轮真实测试共修复七个缺陷，涵盖上下文丢失、令牌与字符限制冲突、立场锚定及编造量化依据等问题。报告同时强调，多模型执行本身并不等于效果更好，并列出了各模式的实测成本。
深度见解
这次测试记录展示了多模型编排中的实际工程问题，说明任务匹配、确定性校验、明确立场和审慎对待模型论据的重要性。
上一篇文章里，Bayze 还只是一个「草稿→评审→修订」的瀑布工作流引擎。三个月迭代到 v0.14，它已经有了五种多 AI 协作模式——而这五种模式里最有趣的 debate（辩论），是被六轮真实测试硬生生磨出来的。这篇文章记录全部过程，包括每一次翻车。
一、为什么「多模型」不等于「效果更好」
先泼冷水。我们把所有主流协作模式各跑了真实任务，结论浓缩成一张表：
| 模式 | 机制 | 实测成本 | 什么时候真的有用 |
|---|---|---|---|
| waterfall 复核 | A 起草→B 结构化评审→按需修订 | ~$0.001/次 | 高质量档位的默认选择 |
| parallel + 评委 | N 模型并行答→评委按硬约束选优 | $0.0013/次 | 带硬约束的任务（字数/格式） |
| MoA 聚合 | N 模型答→强模型合成一份 | $0.006/次 | 开放生成（无长度上限） |
| 修订循环+升级 | 评审打回→循环修订→用尽换强模型 | $0.002/次升级 | 初稿不稳的复杂任务 |
| debate 辩论 | 双方交锋 K 轮→裁决者终审 | $0.02-0.04/次 | 分析/决策/风险评估 |
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