那这样一个混合模型有什么好处呢？当用户输入一个问题时，会进行意图识别，优先匹配擅长这块领域的大模型进行回答。
目前来看并没有一个大模型敢说自己在各个领域全方面领先，哪怕强如 GPT-4O 和 Claude3.5 也不行。而这样集各家之所长的“大模型”，可以说基本全方面达到最优，集成了国内大部分头部模型。
这其中最关键的问题就是：怎么知道哪个大模型在哪块领域擅长？于是 360 用自己过去积累的用户真实数据，找了几千万条问题，划分成 4000 个类别，对这些模型进行测试。
包括写作、代码生成、翻译、比一比、诗词赏析、知识问答等，决策出各个分类下的最强大模型。
最终它得出了各个模型擅长的领域如下：
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360 智脑：擅长搜索、总结、思维导图，生成速度超快； -
豆包：擅长创意写作、逻辑推理、知识问答等方向; -
DeepSeek：对代码和图表具有强大的理解能力; -
MiniMax：适合沉浸式角色扮演体验，引入超多虚拟角色; -
通义千问：以电商、法律垂类的知识库和翻译能力著称; -
Kimi：20W字超长记忆，擅长各种专业领域知识; -
零一万物：办公首选，适合会议纪要、周报等场景; -
文心一言：适合内容创作、对比判断类知识问答领域; -
讯飞星火：逻辑推理、翻译能力突出，擅长教育方向; -
商量-商汤：擅长医疗、编程等专业的垂直方向; -
智谱清言：擅长多模态场景，模型推理训练等； -
百小应：通用医疗增强大模型，AI医疗向专家；
相当于普通人的测试结果来说，360 测量得出的结果肯定更加准确。
有一个场景，之前单问某个模型，回答一直很傻逼。就是让它生成一个笑话，看看单个模型回答的结果：
看看 Kimi、文心一言、通义千问生成的笑话，是真的不好笑啊，属实有点尬。
而通过混合模型生成的效果明显就好上不少，看生成结果里显示是调用的豆包模型。
这就是混合模型的强大，生成的结果起码在国内应该是最优的，而对于使用者来说可以将它只当做是单个模型使用。
当然如果你想自己指定某个模型回答也是可以的，在这个网页上你可以随意切换模型，不需要登录到各个模型的官网上。
现在体验比较不好的一点是：不支持文件上传。因为 CoE 混合模型本身不具备文件读取的能力，就无法识别要调用哪个模型，这个需要 360 进一步优化了。
