Dify｜ModelPK 多模型同题对比

ModelPK（模型PK）是一个 Dify 高级对话工作流，思路很简单：把同一个用户问题并行发送给多个大模型，再将各自的回答汇总呈现，便于直观比较不同模型在同一问题上的表现差异，用于模型选型讨论或教学演示。

1. Start：接收用户输入；
2. gpt-4o：OpenAI 提供的 chat 模型；
3. gpt-3.5-turbo：OpenAI 提供的 chat 模型；
4. claude-3-5-sonnet：Anthropic 的 claude-3-5-sonnet-20240620；
5. claude-3-haiku：Anthropic 的 claude-3-haiku-20240307；
6. Answer：统一输出节点。

共 6 个节点、8 条连线，说明存在分支汇聚结构，即四个模型节点并行处理后再汇入回答节点。各模型节点的提示词内容未在资料中给出，待核验。

• 输入：Start 节点未声明显式输入变量，实际以对话消息形式传入问题；
• 输出：Answer 节点返回结果，多模型回答的组织与排版方式待核验；
• 环境变量：未声明。

• 需在 Dify 中分别配置 OpenAI 与 Anthropic 两家提供方的模型凭据；
• 所选模型版本较旧，提供方是否仍支持需核查；
• 国内直接访问上述提供方的可用性、费用与限流政策均待核验；
• 如需替换为其他模型，应在各 LLM 节点中手动修改。

原始入口：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows/blob/986a11833b6a13734da85a8250f875e71dcfdd8d/14_%E5%A8%B1%E4%B9%90%E6%B8%B8%E6%88%8F/ModelPK.yml

整理来源：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows

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1. 在 Dify 导入该 DSL；
2. 在模型提供方设置中补齐 OpenAI 与 Anthropic 凭据；
3. 逐一检查四个 LLM 节点绑定的模型是否可用；
4. 调整 Answer 节点的汇总逻辑，避免回答过长或混淆；
5. 用同一组固定问题试跑，人工比对输出差异。

• 并行调用四个模型会显著提高单次问答的调用成本与耗时；
• 平台与模型的适用条款需查阅产品独立条款；
• 工作流转载与再分发权限未声明，待核验；
• 本篇不含实测效果结论。