Mehrere KI-Modelle, eine geprüfte Antwort
Prüfen Sie KI-Antworten, bevor Sie sie nutzen.
Ein Modell antwortet. Andere Modelle prüfen, verifizieren und hinterfragen die Antwort. Sie sehen, was Sie bedenkenlos verwenden können.
Ihr Antwortentwurf
„Das Projekt sollte sich in 6 Jahren amortisieren. Wir können das an den Kunden schicken.“
Claude
Prüft die Logik
Gemini
Prüft die Fakten
Grok
Findet Widersprüche
Ergebnis
Noch nicht senden.
Die Amortisationsannahme hängt von einem Tarif ab, den das erste Modell falsch angewendet hat.
Einfacher Ablauf
Drei Schritte. Kein manuelles Hin- und Herspringen zwischen Tabs.
1. Vergleichen
Fragen Sie mehrere Modelle.
Sehen Sie, wo sich die Antworten unterscheiden.
2. Prüfen
Prüfen Sie die Aussagen.
Zahlen, Daten, Quellen und Annahmen werden markiert.
3. Nutzen
Senden Sie die sicherere Fassung.
Nutzen Sie die Antwort, nachdem die Schwachstellen sichtbar sind.
Vorher / nachher
Der Unterschied ist sichtbar.
Eine einzige KI-Antwort
„Sieht gut aus. Abschicken.“
Keine Quellenprüfung
Keine Widersprüche angezeigt
Fehler muss der Nutzer selbst finden
Von MultipleChat geprüfte Antwort
„Verwenden Sie es, nachdem Sie diese 3 Dinge geändert haben.“
Aussage braucht eine Quelle
Modelle uneinig beim Zeitpunkt
Endgültige Antwort enthält einen Vorbehalt
Im direkten Vergleich
Eine einzelne KI – oder ein Workspace, der seine eigene Arbeit prüft.
45 Dinge, die Sie hier tun können und die ein einzelnes Chatfenster nicht kann.
| Eine einzelne KI | MultipleChat | |
|---|---|---|
| Die Antwort erhalten | ||
| Wer antwortet | Ein Modell, ein Durchgang. | Ein Modell erstellt den Entwurf, ein zweites überarbeitet ihn, bevor Sie überhaupt etwas sehen. |
| Prüfung, bevor Sie lesen | Keine. Der erste Entwurf ist die Antwort. | Jede Kollaborationsanfrage enthält einen Überarbeitungsdurchgang durch ein zweites Modell. |
| Zusätzliche Prüfer | Keine. | Conversation und Co-operative ergänzen bis zu drei parallel arbeitende Prüfer, die jeweils substanziellen Widerspruch liefern. |
| Zwei unabhängige Antworten | In einem einzigen Chat nicht möglich. | Ensemble erzeugt eine zweite, unabhängige Antwort und führt anschließend beide zusammen. |
| Kontroverser Durchgang | Bitten Sie sie zu argumentieren, und sie streitet mit sich selbst. | Debate läuft über zwei Modelle: Position → Einwand → Verteidigung → Fazit. |
| Szenariorunden | Sie prompten jede Runde von Hand. | Simulation führt drei Runden plus eine abschließende Analyse durch. |
| Vertiefungsdurchgang | Neu prompten und hoffen. | Expert ergänzt einen Durchgang mit technischer Tiefe, Abwägungen und Begründungen. |
| KI-typisch klingenden Text umschreiben | In ein anderes Tool einfügen. | Humanize schreibt Ihren eigenen Text direkt an Ort und Stelle um. |
| Die Antwort prüfen | ||
| Kritik zu jeder Antwort | Keine. | Eine Kritikliste: sachliche Fehler, fehlender Kontext, Vereinfachungen, veraltete Informationen, bessere Alternativen. |
| Verifizierungsdurchgang | Keine. | Auto Verification prüft die fertige Antwort in einem separaten Schritt und kennzeichnet sie als Trusted, Verified oder Issues. |
| Kreuzverhör auf Abruf | Keine. | Team Reason wendet eine analytische Perspektive an – Ursachenanalyse, Stresstest, Konfliktlösung, Kontextpassung oder Mustererkennung. |
| Prompt-Qualität | Ihr Prompt wird so gesendet, wie Sie ihn eingegeben haben. | Prompt Optimizer schreibt ihn vor dem Senden um, ohne Fakten zu erfinden. |
| Die Zwischenschritte sehen | Verborgen. | AI Collab Steps zeigt den Entwurf, das Feedback der Prüfer, die Debattenrunden oder die Simulationsrunden. |
| Gesammelte Quellenangaben | Was auch immer das Modell im Text ausgibt. | Quellenangaben der Anbieter und zitierte Links, gebündelt in einem Sources-Panel. |
| Modelle | ||
| Verfügbare Modellfamilien | Eine. | ChatGPT, Claude, Gemini, Grok und Perplexity. |
| Direkter Vergleich | Mehrere Tabs öffnen und einfügen. | Compare Mode führt zwei bis vier echt parallele, unabhängige Streams aus. |
| Unabhängige Spalten | Nicht zutreffend. | Jede Spalte behält ihren eigenen Kontext und ihr eigenes Antwortfeld. |
| Modell mitten im Gespräch wechseln | Woanders neu anfangen. | Wechseln Sie das Modell, und der Server baut den Gesprächskontext neu auf. |
| Abonnements | Eines pro Anbieter. | Eine. |
| Kosten einer Multi-Modell-Anfrage | Nicht zutreffend. | Ein Credit pro Anfrage – nicht einer pro beteiligtem Modell. |
| Dateien und fertige Ergebnisse | ||
| Word-Dokumente aus dem Chat | Kopieren, einfügen, neu formatieren. | Eine .docx-Datei (plus PDF), direkt im Gespräch erstellt. |
| Tabellen aus dem Chat | Kopieren, einfügen, neu aufbauen. | Eine .xlsx-Datei mit echten Formeln, Zahlenformaten, Diagrammen und bedingter Formatierung. |
| Foliensätze aus dem Chat | Kopieren, einfügen, neu aufbauen. | Eine .pptx-Datei, erstellt anhand einer Folienspezifikation. |
| Code-Dateien | Aus dem Chatfenster herauskopieren. | Wortgetreu geschrieben, mit der richtigen Dateiendung. |
| Eine hochgeladene Tabelle bearbeiten | Nicht möglich. | 27 Sofort-Tools zum Bereinigen, für Formeln, Formatierung, Umstrukturierung und Validierung – kostenlos nach der Anmeldung. |
| Code- und Markup-Dateien bearbeiten | Hineinkopieren, zurückkopieren. | Gibt die bearbeitete Datei mit derselben Dateiendung zurück. |
| PDF zu Word | Nicht möglich. | Wortgetreue Umwandlung auf Basis der beim Hochladen erfassten OCR – ohne Zusammenfassung. |
| Gescannte PDFs | Unterschiedlich, oft unbrauchbar. | OCR mit einer Fallback-Kette aus drei Anbietern. |
| Document Studio | — | 11 Vorlagen, fünf Modi, vier Ausgabeformate: .docx, .md, .html, .pdf. |
| Presentation Studio | — | 6 Vorlagen, 8 Farbvorgaben, 6 Schriftkombinationen, 3–20 Folien. |
| Data Studio | — | Arbeitsmappen erstellen, einen Datensatz analysieren oder eine Beschreibung in Alltagssprache in eine Excel-Formel verwandeln. |
| Bilder | Ein Anbieter. | Mehrere Bildmodelle, dazu Bearbeitung und Hintergrundentfernung. |
| Kontext und Projekte | ||
| Projekt-Workspaces | Keine. | Dateien, Chats und dauerhafte Anweisungen, gebündelt pro Kunde, Mandat oder Arbeitsbereich. |
| Dauerhafte Anweisungen | In jedem Chat wiederholen. | Projektanweisungen erreichen das Modell bei jeder Nachricht in diesem Projekt. |
| Ihre Projektdateien durchsuchen | Nicht möglich. | Stichwort- und Volltextsuche über indexierte Projektdateien, auch mitten in einer Antwort abrufbar. |
| Ein hochgeladenes Dokument analysieren | Abhängig von der Größe. | Eigene Dokument- und Tabellenanalyse, aufgelöst über Dateiname oder ID. |
| Teams und Verwaltung | ||
| Lizenzen | Nur Einzelkonten. | Lizenzbasiert, atomar durchgesetzt, Einladungen verfallen nach sieben Tagen. |
| Geteilte Projekte | Nicht möglich. | Teamprojekte, die jedes aktive Mitglied lesen und bearbeiten kann. |
| Prüfpfad | Keine. | Jede Änderung im Team wird in einem Audit-Log protokolliert. |
| Abrechnung | Eine Rechnung pro Anbieter. | Eine zentrale Rechnung, anteilig berechnet bei Lizenzänderungen. |
| Ihre Daten | ||
| Zum Trainieren von Modellen verwendet | Abhängig von Anbieter und Tarif. | Niemals – weder von MultipleChat noch, dank kommerzieller Vereinbarungen, von den Anbietern. |
| Speicherung durch den Anbieter | Unterschiedlich. | Nur so lange, wie es dauert, die Antwort zu erzeugen. |
| Verschlüsselung | Unterschiedlich. | TLS bei der Übertragung, AES-256 im Ruhezustand. |
| Rechtsraum | In der Regel die USA. | Betrieben von der NLP GmbH in der Schweiz – Schweizer DSG, DSGVO, UK-DSGVO, CCPA/CPRA. |
| Enterprise-Funktionen | Nur im Enterprise-Tarif, je Anbieter. | SSO, SAML, SCIM, Audit-Logs, Datenisolation, individuelle Datenresidenz, eigene Schlüssel (BYOK). |
Testen Sie es an einer Antwort, bevor Sie sie verwenden.
Fügen Sie eine Antwort ein. Lassen Sie andere Modelle sie prüfen. Verwenden Sie die Version, die der Prüfung standhält.