背景
现在国内外拥有上百个大语言模型，在AI业务中，我们需要在其中选择一个合适业务模型，就需要对这些模型进行测试。手工去测试这么多模型效率一定不高，今天就介绍两个提高测评模型效率的工具 ChatHub和ChatAll。
介绍
ChatHub和ChatAll都是all-in-one的方式，集成了市面上主流的大语言模型，可以同时和多个模型对话。
ChatHub
ChatHub是一个国外的项目，它能通过chrome的插件，直接在浏览器上运行。运行后的界面长这样：
这里可以选择多个模型，然后发送消息后，多个模型同时产生回复。
支持的模型种类
支持国外主流模型和开源的模型，也支持自定义接口来扩展本地模型。
ChatAll
ChatAll是国内的项目，github上可以直接下载安装包，支持linux、maxOS、windows，下载地址是下载地址 。下载后打开界面长这样：
在下面选中对应的模型，对话框里就能直接开始对话。有些模型需要登录后才能使用，会弹出一个登录页面。登录后，估计是把cookie给拿过去了，直接去调用对应模型的web接口。有些模型没有web页面，就要通过open api的方式访问，就需要输入对应api的key。
代理支持
国内无法访问ChatGPT，工具里也支持设置代理。
对话总结
在得到多个模型得到回答后，还支持对它们的内容进行总结输出。勾选输出框里的√，然后点击上面的sumarize按钮。
生成总结出的内容：
总体来说，ChatAll比Chathub好用，因为纯免费。也存在一些缺陷，好多模型对话都出问题了。
思考
ChatHub和ChatAll在形式上，帮我们节约了很多模型对接和对话选型的时间。但是选择模型不仅仅是产生对话数据，需要对比评分，最后是看综合得分才会选择某个模型。如果这两个工具能把评价的流程也加入进行，那么就可以在一个工具上，完成模型的选型工作了。