核心能力
统一接入全球主流大模型，覆盖训练、微调、评测与安全治理全流程，为企业构建可控、可扩展的模型底座。
- 多模型统一接入调度
- 训练微调与评测优化
- 企业级安全合规治理
- 模型版本管理与灰度发布
- 私有化与混合云部署
- 推理成本与算力监控看板
适用场景
适合需要统一使用多种大模型，并对模型评测、访问权限、部署环境和推理成本进行集中管理的企业技术团队。
- 多模型选型
- 围绕实际问答、内容处理或分析任务，对比模型效果与成本，建立业务所需的模型清单。
- 行业模型优化
- 在明确的数据范围和评价标准下，开展微调与评测，判断优化是否真正改善业务任务。
- 企业统一供给
- 为不同应用提供统一的模型接入与版本治理，减少各部门重复配置和分散管理。
接入与实施
开始前需要准备
- 梳理首批应用场景、模型需求和预期调用量。
- 准备可授权使用的测试样本与评价标准。
- 确认部署环境、数据边界、访问权限及预算约束。
明确选型标准
梳理任务、数据与成本约束，确定候选模型和可复核的评测方法。
建立模型底座
围绕约定范围配置模型接入、权限与版本管理，并验证业务调用链路。
评测与持续治理
跟踪回答效果、调用成本与版本变化，再依据业务反馈调整模型策略。
常见问题
MaaS 平台与直接调用单个模型有什么区别？
直接调用适合验证单一模型；MaaS 平台重点解决多模型接入、评测、版本、安全与成本的统一管理。是否需要平台，应结合应用数量和治理要求判断。
是否支持私有化或混合云部署？
产品能力包含私有化与混合云部署。具体模型可用性、算力配置及数据流转方式，需要结合目标环境和模型授权评估。
如何确定接入范围和费用？
先确认模型种类、调用规模、部署方式，以及是否包含微调和评测。根据这些条件明确实施范围与费用，避免以单一调用价格代替整体成本评估。