流畅性优化实践方案
当同时调用多个大模型时，可采用以下性能优化策略：
- 分批加载：在设置中启用”Sequential Loading”模式（实验性功能），逐个展现模型响应
- 模型优选：避免同时选择多个70B参数以上的大模型，混合搭配中小模型
- hardware acceleration：在Chrome浏览器启用GPU加速（chrome://flags/#enable-gpu-rasterization）
- network optimization：部署时配置HTTP/2协议，减少API请求头开销
监测方法：浏览器开发者工具中观察Network标签页的Waterfall图表，识别响应最慢的模型API端点。建议企业用户考虑本地化部署模型网关。
This answer comes from the articleOpen-Fiesta: an open source tool for chatting with multiple AI macromodels at onceThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何防止多模型响应导致的界面卡顿现象？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil