审查每一个答案
一个独立层读取每个模型输出并形成自己的判断——独立于产出该答案的模型。
在不可靠的 AI 输出交付之前就拦下它
问题
AI 的出错方式与软件不同。
模型给你错误答案时，会和给出正确答案一样流畅。没有堆栈跟踪，没有异常——只有自信的文字。QSI 就是那一层，告诉你哪些输出值得信赖。
标记可能出错的输出
可能出错的输出会以校准过的置信度被标出，在到达用户之前就处理掉。
默认安全放行
QSI 绝不拦截推理。一旦不确定或不可用，答案照常通过——这是管控，而非会失灵的闸门。
实际演示
看 QSI 如何抓住一个自信的错误答案。
从下面挑一个答案。QSI 会展示它的判读——高亮它最不信任的部分，附上结论与置信度，并直白地说明原因。有些答案是对的，有些则是自信地错了。
受审查的答案
电子的动量更大，因为它有质量而光子没有质量，所以在波长相同时电子必然携带更大的动量。
已标记错误。波长相同时两者动量相同——动量由波长决定，而非取决于粒子是否有质量。“电子因为有质量而更大”的推理正是破绽所在。
置信度91%
试一试
发起查询.
输入一个问题。QSI 会返回模型答案，外加一个结论和一个置信度指示——与它在生产环境中附带的可靠性判读完全一致。
与模型无关
一个跨 13+ 个模型的可靠错误检测器。
从小型开放模型到前沿系统——Kimi-K2、DeepSeek-V4、GLM-5.1、Qwen3、Gemma、Llama。QSI 以 AUC 0.86–0.96 区分正确与错误答案。
科学数学医学代码常识
前沿 开放权重AUC · 区分正确与错误答案 · 0.5 = 随机水平
架构定位
一个 sidecar，而非会失灵的闸门。
QSI 与推理并行运行，处于关键路径之外。它观察每个答案并标记有风险的那些——但一旦不确定或不可用，答案会原样通过。这是可放心投入生产的管控，不会增添新的故障点。
工作原理 → 常见问题
直截了当的解答。
什么是 LLM 质量闸门？
质量闸门是一层机制，在 AI 输出到达用户或下游系统之前先检查其可靠性。QSI 审查模型产出的每一个答案，标记可能出错的那些，放行可信的那些——让你带着安全网交付 AI，而不是寄望于每个答案都正确。
QSI 如何识别不可靠的 AI 输出？
QSI 充当独立的审查者，独立于产出答案的模型，对每个答案形成自己的判断。当某个答案看起来可能出错时，QSI 会以校准过的置信度将其标出，让你的团队和系统清楚哪些结果应当暂缓——而这一切都无需改动你的模型。
QSI 与模型无关吗？
是的。QSI 同样适用于开放权重模型和前沿模型——从小模型到最大的系统——且无需对模型本身做任何改动。它读取的是任意模型输出的可靠性，而不是某个为其专门调优过的模型。
“fail-open（安全放行）”是什么意思？
Fail-open 意味着 QSI 绝不会让你的产品宕机。它与推理并行运行，处于关键路径之外。一旦 QSI 不确定或不可用，答案会原样放行。你为系统加上一层判断，却不会增添新的故障点。
QSI 能配合 Cursor 这类编码智能体吗？
可以。当编排器把任务分发给编写代码、运行测试、修改文件的子智能体时，QSI 会独立审查每一个结果——在合并前标记那些自信却错误、需要人来把关的改动。这样你既保住了智能体的速度，又不必承袭它们的盲点。
QSI 会拖慢我的应用吗？
不会。QSI 是一个低延迟的 sidecar，与推理并行运行，而非挡在它前面。面向用户的路径绝不会受制于 QSI 是否够快、可用或确定，因此采用它只增加判断，不会给用户看到的答案增加延迟。