MaaS 平台打通从模型管理到 MLOps 的 AI 工程化全链路，统一纳管大语言、多模态与领域模型，支持私有化 / 混合云 / 公有云的一键部署与热更新，并与言数、TokenOps、智能体平台深度集成。
统一纳管大语言、多模态与领域模型，支持私有化 / 混合云 / 公有云一键部署与热更新，为上层应用提供稳定、低延迟、高并发的模型服务底座。
以「模型注册 — 版本控制 — API 网关 — 弹性部署 — MLOps」的工程化链路为主轴，屏蔽底层算力与框架差异，并与言数、TokenOps、智能体平台协同，共同构成 AI 底座。
模型注册、版本控制与全生命周期管理。
标准化网关，RESTful 与流式响应，自动生成文档与 SDK。
多模式部署、热更新不停服、弹性扩缩容。
标注、训练、评估、发布、监控运维全流程自动化。
分层解构 MaaS 平台 的能力组成与集成关系 —— 自下而上 · 接入 → 能力 → 应用。
模型网关暴露 RESTful / 流式 API 与多语言 SDK，统一接入。
模型注册、版本控制、一键部署与 MLOps 全流程工程化。
提供模型服务市场、训练评估流水线与监控运维。
统一模型 API 支撑多业务系统调用。
与言数联动，分析任务自动调用模型。
为智能体平台提供模型与推理能力。
平台下十余个委办局各自采购、各自部署模型服务，算力与镜像大量重复，版本混乱、升级难以统一。
多个 AI 应用重复建设模型服务，资源利用率低；一次安全补丁需要逐个系统手动更新。
以 MaaS 统一注册纳管 50+ 模型，通过标准化 API 网关对外服务，热更新不停服。
成效 · 模型复用率大幅提升，新应用上线周期缩短 60%，安全与版本由平台统一管控。
平台同时运行文本、影像、语音多模态模型，流量呈现明显的昼夜峰谷。
多模态模型私有化部署复杂，高峰期并发上不去，低谷期算力又闲置浪费。
MaaS 一键部署 + 弹性扩缩，按负载自动调度 GPU，并与智能体平台联动。
成效 · 推理延迟稳定 <200ms，支撑千级智能体并发，算力成本随流量弹性优化。