技术 · 大模型
01
个模型已验证
Yandex、Sber、Qwen、MTS
02
种调用模式
tool calling 与标准提示词
03
厂商绑定
模型是参数，不是地基
模型由你选
02模型
在真实模型上验证过
不是跑分，是真实对话。 平台已在俄罗斯的云端模型和开源模型上通过验证 — 包括在封闭内网中的运行。
/01
YandexGPT
Yandex 的云端模型 — 在俄罗斯境内快速起步。
/02
GigaChat
Sber 的模型 — 已在平台的真实对话中验证。
/03
Qwen
开源模型 — 放云上，或者完全放进你的边界。
/04
Cotype · MTS
MTS 的企业模型 — 已在实战场景中验证。
/05
你的大模型
藏在你 API 之后的企业模型 — 平台会接上它。
/06
改配置即可切换
换一个模型是改一个配置项，不是立一个项目。
03架构
一层之下，任意模型
对话、RAG 和技能对接的是模型层，而不是某一家厂商。 所以对平台来说，云端模型和企业模型是平等的。
云端大模型
YandexGPT · GigaChat · Qwen
企业自有大模型
你的边界 · 你的 API
Function calling
模型调用工具
提示词模式
面向不支持 tool calling 的模型
模型层
04 · 两种模式
按模型选模式
会调函数 — 很好。不会 — 照样能用。 平台自动适配模式：新模型走 tool calling，其余走提示词模式。
Function calling
标准提示词
云端模型
企业自有大模型
换模型无需迁移
一个配置参数
05数据
速度不取决于厂商
流式输出把体验拉平。 无论这层背后是哪个模型，回答都在一秒内开始往对话里打字。
01
首个 token
回答立刻开始打进对话
02
个模型已验证
Yandex、Sber、Qwen、MTS
03
种调用模式
tool calling 与标准提示词
04
厂商绑定
模型是参数，不是地基
首个 token · 毫秒 · 按模型
最大值典型值
06模型住在哪
模型
接上你自己的模型
先用云端的 — 之后再换成自己的。 平台不会察觉差别：知识库、技能和对话都原地不动。
需求
告诉我们你的需求
按类型的作品集按年份
各类型项目逐年增长
MVP重构AI运维合计
MVP、重构、AI 与运维——累计
优势概览
工作室在关键维度上的画像
速度、质量、透明、工程
项目阶段随时间
调研、设计与研发相互交叠
并行推进——不是瀑布