多模型协作：Deepseek R1思考再调大模型？

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哈喽，我是树酱。最近探索到一种新的大模型调用思路，基于Deepseek的think，也就是用deepseek的推理来生成promp，然后再调用其他模型。让没有推理能力的模型也可以思考。

上述是ChatWise作者提出来的一个实验性方式。ChatWise这是一个独立开发者开发的软件，界面简介，功能强大，支持多平台，支持几乎所有大语言模型的调用。

ChatWise 在0.7版本推出了实验性的功能，给任何 model 加上 DeepSeek R1 的思考过程，只需在信息前加上 @think。

原理是先通过调用 DeepSeek R1, 把 max tokens 设置为 1， 再把思考过程发送给当前模型实现的。

下图是通过DeepSeek think + GPT 4o的演示界面

当然这种方式也引起争议，有的用户觉得有点本末倒置，还不如直接用R1回答

甚至觉得增强的只是抄作业能力，而不是推理能力。

当然也有用户觉得是一种创新，你觉得呢？

最后简单介绍下chatWise其他功能点。

ChatWise

ChatWise 支持任何 LLM 模型，包括 GPT-4、Claude、Gemini 等。

而且生成的结果具备渲染成 HTML/React/图表/文档等

支持有效的网络搜索（使用 Tavily 的搜索 API 或本地浏览器免费获取实时信息）

虽然是独立开发者，没有大团队的资源和人力，但项目的整体更新速度也挺快的。?

你可以对比一下上一篇提到的cherry studio，它们都是桌面端AI对话客户端，关键在于选择适合自己的 链接：最好用的AI对话客户端神器！