Multi-Model-Ansatz: Microsoft Copilot lässt dich verschiedene KI-Modelle beim selben Prompt einsetzen

Die AI Answering Machine Perplexity verzückte AI User im Februar mit der Möglichkeit, gleich drei KI-Modelle gleichzeitig für die Suche einzusetzen. Mithilfe des sogenannten Model Council können User die umfassenden Fähigkeiten verschiedener KI-Instanzen für sich nutzen und die Erkenntnisse gegeneinander abgleichen. Ein Model Council führt jetzt auch Microsoft für den Bereich M365 Copilot ein, um facettenreiche Reports zu generieren, die Insights aus mehreren Modellen heranziehen. Für den Deep Research-Kontext im M365 Copilot gibt es zusätzlich das Multi-Model-System Critique.

3 KI-Modelle gleichzeitig für die Suche nutzen mit Perplexitys Model Council

Was Model Council und Critique für M365 Copilot zu bieten haben

Kein Geringerer als Microsoft CEO Satya Nadella hat auf Threads die neuen Multi-Model-Optionen für den Bereich M365 Copilot vorgestellt. Der M365 Copilot ist als Allround-KI mit dem Intelligenz-Layer Work IQ in 365-Dienste wie Word, Excel, Teams und dergleichen mehr integriert. Du kannst dich mit konkreten Prompts an das KI-Tool wenden, um deine Prozesse zu optimieren. Diese können von der Datenvisualisierung über die Textverbesserung bis hin zur Visual-Kreation reichen. Auch die Recherche kann M365 Copilot für dich übernehmen. Und dabei unterstützen neuerdings die Funktionen Model Council und Critique.

Das Model Council bietet vergleichbare Reports mit unterschiedlichen Schwerpunkten

Mit dem Model Council kannst du einen Prompt zeitgleich über je eins der neuesten Modelle von OpenAI und von Anthropic laufen lassen. Dazu musst du nur das Model Council im Model Picker anwählen.

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Daraufhin erstellen beide KI-Modelle jeweils einen vollständigen Standalone Report. Dabei können verschiedene Zitate, Fakten oder inhaltliche Schwerpunkte zutage treten, wie Gaurav Anand im Blog Post erklärt. Anschließend ermittelt ein Bewertungsmodell die Überschneidungen und Unterschiede und listet sie für die User von Researcher – Microsoft 365 auf. In der Übersicht mit einer Zusammenfassung finden diese dann die konkreten Vorteile der einzelnen Modelle abgebildet.

Critique lässt Modelle zusammenarbeiten und sich gegenseitig prüfen und ergänzen

Das Multi-Model-System für Deep Research Critique wiederum eignet sich besonders für komplexe Rechercheaufgaben.

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Dabei werden die Phasen der Generierung des Reports und der Evaluierung der Ergebnisse getrennt. Ein Model, zum Beispiel von OpenAI, plant den Report und erstellt eine erste Version. Ein anderes, dann von Anthropic, setzt die Recherche um und Finetuning ein, agiert quasi wie eine prüfende Instanz mit Expertise. Dabei wird zum Beispiel darauf geachtet, ob Behauptungen mit Quellen untermauert sind, ob der Report komplett ist und ob die Quellen und Erläuterungen überhaupt eine belastbare Autorität besitzen. Gaurav Anand erklärt:

[…] Our evaluations show that this architecture exceeds traditional single model approaches and delivers best in class deep research quality. This design provides clear optionality across generator and reviewer roles, with the ability to support and expand these roles over time as the system evolves.

Die Ergebnisse des Critique Features sind laut DRACO Benchmark für die Qualität von Deep Research – basierend auf OpenAIs GPT-5.2 als LLM Judge – besser als jene vergleichbarer Deep Research Tools wie Perplexity Deep Research, Gemini Deep Research und OpenAI Deep Research.

Die Multi-Model-Ansätze für M365 Copilot werden jetzt im Frontier-Programm von Microsoft bereitgestellt. Noch mehr Informationen dazu findest du im Blog Post des Unternehmens. Derweil können User von Microsofts 365 Apps inzwischen auch eine Copilot Cowork-Funktion nutzen, um mehrere Aufgaben an die zugrunde liegende KI zu delegieren.

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Copilot Cowork:

Diese Microsoft 365 Tasks kannst du jetzt an die KI delegieren