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@@ -56,4 +56,36 @@ def get_model_outputs(question_or_prompt, context, max_length=100):
     elif qa_model and not context:
         output_qa = "问答模型需要提供上下文才能回答问题。"
 
-    return output_text_gen, output_qa
+    return output_text_gen, output_qa
+
+
+# Arena 选项卡内容创建函数 (40分)
+def create_arena_tab():
+    with gr.Blocks() as arena_block:
+        gr.Markdown("## ⚔️ Arena: 模型实时对比")
+        gr.Markdown("在这里，您可以输入一个问题或提示词，并提供一段上下文。文本生成模型将根据问题和上下文生成文本，问答模型将从上下文中抽取答案。")
+
+        with gr.Row():
+            # 统一输入框 1: 问题/提示词
+            question_input = gr.Textbox(label="问题/提示词:", placeholder="请输入您的问题或想让模型生成的提示词...", lines=3)
+            # 统一输入框 2: 上下文 (主要用于问答模型)
+            context_input = gr.Textbox(label="上下文 (Context):", placeholder="请输入问答模型需要从中抽取答案的上下文...", lines=5)
+
+        with gr.Row():
+            # 增加生成长度控制（主要针对文本生成模型）
+            gen_length_slider = gr.Slider(minimum=20, maximum=300, value=100, step=10, label="文本生成最大长度")
+            generate_btn = gr.Button("🚀 生成并对比")
+
+        with gr.Row():
+            # 模型 1 输出 (文本生成)
+            output_text_gen = gr.Textbox(label=f"模型 1 (文本生成: {model1_name}) 输出:", interactive=False, lines=10)
+            # 模型 2 输出 (问答)
+            output_qa = gr.Textbox(label=f"模型 2 (问答: {model2_name}) 输出:", interactive=False, lines=10)
+
+        # 绑定按钮点击事件到推理函数
+        generate_btn.click(
+            fn=get_model_outputs,
+            inputs=[question_input, context_input, gen_length_slider],
+            outputs=[output_text_gen, output_qa]
+        )
+    return arena_block