Karpathy打造LLM议会：GPT-5.1与Gemini 3 Pro最强智囊团

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从单打独斗到“众议院”模式

Karpathy坦言，他已经养成了“用LLM阅读一切”的习惯。然而，面对市面上琳琅满目的大模型，单一模型的输出往往带有局限性。为了获得更全面、更精准的见解，他没有选择依赖某一家服务商，而是通过“氛围编程”构建了一个Web应用，将目前最强的几个模型聚合在一起。

根据项目披露的信息，这个“议会”目前的成员阵容堪称豪华（注：基于参考材料中提及的模型版本）： * openai/gpt-5.1 * google/gemini-3-pro-preview * anthropic/claude-sonnet-4.5 * x-ai/grok-4

这种设计理念的核心在于：与其相信一家之言，不如让顶尖的人工智能模型们通过“辩论”和“互评”来产生最佳答案。这不仅是技术的堆叠，更是对LLM协作模式的一次重要探索。

LLM议会的运作机制：三阶段决策流

Karpathy设计的这个系统并非简单的API聚合，它引入了一套严谨的“审议流程”，模拟了人类专家委员会的决策过程。整个流程分为三个关键阶段：

首次意见征集（Stage 1）：用户的提问会被并通过OpenRouter分发给议会中的所有模型。此时，每个模型（如GPT-5.1或Claude）都会根据自己的训练数据和逻辑生成独立的回答。用户可以通过标签页视图逐个查看这些“原始意见”。

匿名互评与排名（Stage 2）：这是该项目最精彩的部分。系统会将所有模型的回答进行匿名化处理，然后发送给每一位“议员”。每个LLM都需要基于准确性与洞察力，对其他模型的回答进行审阅和排名。这种机制有效避免了模型“自卖自夸”，迫使它们客观评估内容的质量。

主席总结（Stage 3）：最后，一个被指定为“主席模型（Chairman LLM）”的超级模型会接收所有的回答内容以及排名数据。它将作为最终的决策者，综合各方优势，生成一个经过深思熟虑的最终回复呈现给用户。

这种多模型集成的构建方式，为我们提供了一种全新的AI变现思路和应用开发方向，即通过流程设计提升AI产出的可靠性。

赛博斗蛐蛐：大模型之间的“相爱相杀”

将多个模型的回答并列展示，并引入互评机制，被网友戏称为一场“赛博斗蛐蛐”。有趣的是，在Karpathy的测试中，这些顶级模型表现出了惊人的“诚实”。

例如，在一次读书总结的任务中，议会成员们一致将GPT-5.1评为表现最好、洞见最丰富的模型，而将Claude排在了后面。然而，Karpathy作为人类用户，其主观感受却与模型投票产生了偏差。他认为GPT-5.1虽然详细但略显啰嗦，反而是Gemini 3更加凝练。

这种差异揭示了一个重要的AI新闻点：模型眼中的“好答案”与人类偏好的“好答案”之间仍存在微秒的对齐空间。这也正是提示词（Prompt）工程和模型微调在未来需要持续优化的方向。

开源与未来展望

目前，Karpathy已经将该项目（LLM Council）在GitHub上开源，旨在为开发者提供灵感。虽然他声明不会提供后续维护支持，但这无疑为大模型应用开发者打开了一扇窗。

这种“议会”模式可能会演变成未来AGI系统的一种标准形态：不再是单一的全能神，而是由多个专精模型组成的协作网络。对于普通用户而言，这意味着我们离获取绝对客观、高质量的信息又近了一步。

无论您是关注OpenAI的最新进展，还是想要了解Claude与ChatGPT的实战对比，掌握这些前沿工具的使用逻辑都至关重要。想要了解更多关于人工智能、AI日报及大模型的最新趋势，请持续关注我们的更新。

参考链接： https://github.com/karpathy/llm-council