DiffMind 学术多模型 AI 对比工作台
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重要的问题，同时问多个 AI

多个大模型同屏作答，共识与分歧一目了然，一键汇成一份对比报告。

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Kimi K3 Kimi K3
审稿人说我的论文创新性不足，回复信怎么写才能提高录用机会？
不要正面反驳，先承认表述不足。把贡献拆成理论、方法、数据三个维度，逐条给出增量证据，并在回复信开头用三句话重写核心贡献。
GLM-5.2 GLM-5.2
审稿人说我的论文创新性不足，回复信怎么写才能提高录用机会？
「创新性不足」多数时候是论文没讲清楚定位。建议补一段与最接近的 2-3 篇工作的正面对比，划清边界；语气保持感谢与合作，而不是辩护。
Seed 2.1 Pro Seed 2.1 Pro
审稿人说我的论文创新性不足，回复信怎么写才能提高录用机会？
先判断期刊层级是否匹配：如果贡献确实是渐进式的，可以强调应用价值与可复现性，把「创新性」重新表述为对具体问题的第一个系统解法。

一键总结 · 共识：问题多半出在贡献表述不清——重写贡献、补对比证据、保持合作语气。分歧：Kimi 主张开头三句话重述贡献，GLM 主张补齐与相近工作的正面对比，Seed 提醒先评估期刊匹配度。建议：先重写贡献表述，再补对比，逐条回应。

发送消息给所有模型… 联网搜索 提问增强
学术

审稿人说我的论文创新性不足，回复信怎么写才能提高录用机会？

Kimi K3Kimi K3

不要正面反驳，先承认表述不足。把贡献拆成理论、方法、数据三个维度，逐条给出增量证据，并在回复信开头用三句话重写核心贡献。

GLM-5.2GLM-5.2

「创新性不足」多数时候是论文没讲清楚定位。建议补一段与最接近的 2-3 篇工作的正面对比，划清边界；语气保持感谢与合作，而不是辩护。

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先判断期刊层级是否匹配：如果贡献确实是渐进式的，可以强调应用价值与可复现性，把「创新性」重新表述为对具体问题的第一个系统解法。

一键总结 · 共识：问题多半出在贡献表述不清——重写贡献、补对比证据、保持合作语气。分歧：Kimi 主张开头三句话重述贡献，GLM 主张补齐与相近工作的正面对比，Seed 提醒先评估期刊匹配度。建议：先重写贡献表述，再补对比，逐条回应。

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核心能力

从提问到结论，一个工作台

同屏对比、共识与分歧标注、一键总结——每一步都为可靠结论服务。

DiffMind 学术多模型 AI 对比工作台 学术 · 一次提问 · 1/4
审稿人说我的论文创新性不足，回复信怎么写才能提高录用机会？
Kimi K3
GLM-5.2
Seed 2.1 Pro
Kimi K3

不要正面反驳，先承认表述不足。把贡献拆成理论、方法、数据三个维度，逐条给出增量证据，并在回复信开头用三句话重写核心贡献。

GLM-5.2

「创新性不足」多数时候是论文没讲清楚定位。建议补一段与最接近的 2-3 篇工作的正面对比，划清边界；语气保持感谢与合作，而不是辩护。

Seed 2.1 Pro

先判断期刊层级是否匹配：如果贡献确实是渐进式的，可以强调应用价值与可复现性，把「创新性」重新表述为对具体问题的第一个系统解法。

共识 分歧
Kimi K3

不要正面反驳，先承认表述不足。把贡献拆成理论、方法、数据三个维度，逐条给出增量证据，并在回复信开头用三句话重写核心贡献。

GLM-5.2

「创新性不足」多数时候是论文没讲清楚定位。建议补一段与最接近的 2-3 篇工作的正面对比，划清边界；语气保持感谢与合作，而不是辩护。

Seed 2.1 Pro

先判断期刊层级是否匹配：如果贡献确实是渐进式的，可以强调应用价值与可复现性，把「创新性」重新表述为对具体问题的第一个系统解法。

对比报告
共识

「创新性不足」多源于贡献表述不清——重写贡献、补对比证据，比反驳更有效。

分歧

策略侧重不同：Kimi 重表述、GLM 重正面对比、Seed 建议先评估期刊匹配。

建议

开头三句话重述核心贡献，补充与最接近工作的对比，逐条回应并保持合作语气。

01

一次提问，发给多个模型

一个输入框，问题同时抵达多个大模型。每个窗格都是独立会话，可以单独换模型、单独追问，无需开多个标签页来回复制。

02

同屏作答，差异一眼可见

回答并排呈现，风格与立场的差异无需来回切换就能看见。支持 1 / 2 / 3 / 4 / 6 窗格自由布局，重要的问题可以让更多模型作答。

03

共识与分歧，直接标注在答案上

多个模型一致的结论更可信，各执一词的地方值得追问。DiffMind 把共识与分歧直接标注在答案上，对比一眼可见——这是名字里 Diff 的含义。

04

一键总结，结论直接带走

所有回答自动汇成一份对比报告：共识加固、分歧标出、附可参考的下一步建议。从提问到结论，不离开这一个界面。

审稿人说我的论文创新性不足，回复信怎么写才能提高录用机会？
1

一次提问，发给多个模型

一个输入框，问题同时抵达多个大模型。每个窗格都是独立会话，可以单独换模型、单独追问，无需开多个标签页来回复制。

2

同屏作答，差异一眼可见

回答并排呈现，风格与立场的差异无需来回切换就能看见。支持 1 / 2 / 3 / 4 / 6 窗格自由布局，重要的问题可以让更多模型作答。

共识 分歧
3

共识与分歧，直接标注在答案上

多个模型一致的结论更可信，各执一词的地方值得追问。DiffMind 把共识与分歧直接标注在答案上，对比一眼可见——这是名字里 Diff 的含义。

对比报告
共识 「创新性不足」多源于贡献表述不清——重写贡献、补对比证据，比反驳更有效。
分歧 策略侧重不同：Kimi 重表述、GLM 重正面对比、Seed 建议先评估期刊匹配。
建议 开头三句话重述核心贡献，补充与最接近工作的对比，逐条回应并保持合作语气。
4

一键总结，结论直接带走

所有回答自动汇成一份对比报告：共识加固、分歧标出、附可参考的下一步建议。从提问到结论，不离开这一个界面。

用自己的问题试试

更多能力

知识库 · 提示词库 · 图像生成

PDF产品调研.pdf已引用
XLS竞品分析.xlsx已引用

知识库

文件上传一次，多轮对话反复引用，不用每次重新粘贴。文件与对话数据均存储于境内服务器。

论文润色 商业计划书评估 短视频脚本 SWOT 分析 提问增强

提示词库

四类常见场景的预置模板，选中即自动补全提问，不知道怎么问的时候直接套用。

给新品咖啡液做一张小红书封面图

图像生成

多个图像模型同屏出图，横向比一比再挑最合适的一版。生成的图片会带 AI 生成内容标识。

谁在用

为需要深度思考的人而做

凡是需要高质量结论的工作，都值得多问几个 AI。

学生

课程作业思路梳理、文献综述框架搭建、复习提纲整理。

帮我梳理这篇课程论文的论证思路

科研工作者

审稿意见应对思路、研究方向横向对比、申报材料结构打磨。

这段文献综述遗漏了哪些关键研究方向？

自媒体创作者

选题发散、脚本多版本对照、标题与文案比稿。

为新品写 3 种风格的小红书推广文案

创业者与管理者

方案多角度推演、风险点交叉核对、内部沟通材料起草。

从三个角度推演这份增长方案的风险点

分析师与咨询顾问

公开资料梳理、行业信息交叉验证、汇报框架搭建。

交叉核对这份行业报告里的关键数据

产品与运营

需求评审前的视角扩充、竞品信息整理、活动文案比稿。

对比这两版功能方案的用户体验风险

用户评价

他们这样用 DiffMind

以前理不清论文思路，要在好几个 AI 之间来回切。现在一句话扔进去，几套思路同时铺开，我自己挑最合适的那条往下写。

吴思琪在读研究生

有时候重要的不是答案，而是看到不同的思考路径。遇事不决，我会先让几个模型各说一遍。

苏承宇创业者

写脚本最怕写着写着只剩一种思路。同屏几版一比，灵感就回来了。

方雨薇内容创作者

让它们都上来比一比，几版摆在一起，我选起来心里有数多了。

刘泽宇文案编辑

同一个问题，几个模型的侧重点完全不一样，省了我自己反复追问的功夫。

陈嘉用户运营

用了一周，现在开需求评审前一定跑一遍。不是为了更快，是视野打开了。

李维产品经理

以上为真实用户反馈，应用户要求部分使用化名，均已获授权展示。

FAQ

常见问题

DiffMind 是面向学术研究的多模型 AI 对比工作台，把国内主流大模型聚合在一起，帮你在同一个界面里提问、对比、验证并沉淀结论。

单个模型只能给你一个视角。DiffMind 在一个界面同时调用多个国产大模型，同屏对比答案并一键总结，让你既看到共识、也看到分歧，再自己做判断。

不同模型的训练数据与擅长领域不同，面对同一个问题，侧重点常常不一样。对比可以帮你发现偏差、看见更多角度，减少只听一家之言带来的误判。

目前聚合 Kimi、GLM、Seed、DeepSeek、Qwen、Hunyuan、MiniMax、MiMo、Seedream 等国产大模型系列，并随各厂商新版本发布持续更新。

提问增强会把模糊的问题自动补充成模型更容易答好的版本；一键总结会把多个模型对同一问题的回答汇成一份对比报告，标注共识与分歧，并附上可参考的建议。

面向学生、科研工作者、创作者、创业者、分析师、产品与运营等需要多角度思考的人群，不需要任何 AI 使用基础。

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