Day One Ready
几分钟内即可搭建面向生产环境的AI推理平台，开箱即具备模型服务、调度、弹性伸缩、可观测性和运维等核心能力。提供直观的统一WebUI面板，无需复杂的底层调优即可轻松接管集群。
自动弹性伸缩 (Auto-Scaling)ENABLED: 4-32 Pods
基于服务质量的动态限流算法TTFT < 10s, OPTS > 20
先进推理服务架构新模型首日高性能部署广泛异构算力统一纳管性能持续自演进
模域 ModelSphere生产级算力部署与推理优化开源平台
让大模型推理从“能跑”到“生产好用”，让每张 GPU 化身高效 Token 产线。
基于 Kubernetes 构建，将模型部署、缓存感知路由、按 SLO 弹性伸缩、全维可观测性、挂起故障秒级自愈与 AutoTune 闭环组织成一套工业级推理调度系统，帮助开发者在复杂异构算力上稳定承载大规模生产流量。
上层应用生态
标准化 API 接入，支持各类 Agent 框架。
模域 ModelSphere 核心底座
工业级路由调度、SLO 弹缩、零感知断流自愈与推理引擎编排。
下层多元异构算力
统一拓扑算力纳管，消除芯片生态壁垒与厂商绑定。
系统分层架构与算力调度拓扑全栈分层调度协同流
Architectural Pillars
四大核心技术：直击大模型落地深水区
为生产级严肃工程而生。模域将前沿学术成果与大规模线上运维沉淀收敛为标准化的平台体系。
Any Accelerator
通过统一的平台无缝运行在多种异构AI硬件之上。原生兼容通用GPU，并深度基于EngineX适配华为昇腾、天数智芯、摩尔线程、海光等加速芯片，实现混合节点的统一纳管。
华为昇腾天数智芯摩尔线程海光 DCU...
Zero-Day Ready
紧跟快速演进的模型生态，通过我们的推理性能优化社区，第一时间完成新模型适配和调优，让最新大模型能够快速导入、配置并部署到生产环境。
即日认证模型库100% 官方适配通过
DeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Flash-0731Qwen3.8-2.4T-A95BKimi-K3MiniMax-M3GLM-5.3-Flash
AutoTune Inside
持续集成最新的推理优化能力，通过内置AutoTune根据模型、硬件和真实业务负载自动调优，在延迟、吞吐和资源效率之间持续获得更优表现。
相对吞吐（优化后=100%）较基准提升约285%
常规基准产能26%
优化后产能100% 满血
CORE MECHANISM 01 · FAULT TOLERANCE
Hang-Watcher 旁路秒级探活：
独立旁路探针实时监听引擎的 Token Emit 时间戳，若单 Token 生成等待时长超过动态阈值（如 150ms 超出 P99.9），立即将节点判定为 Hang 状态并下发熔断。
Token 上下文状态重放：
网关层实时缓存当前流式对话已吐出的 Token 1~N，并在检测到节点异常时，自动向健康节点发起包含历史 Token 的接续 Prefill 请求。
客户端 SSE 无感知透明接力：
客户端浏览器或 API Client 的长连接永不中断，直接在 Token N+1 处无缝追加输出，前端对话 UI 毫无卡死与重试刷新感。
Resumption SLA: < 200ms
Zero-Drop Guarantee
TOKEN RESUMPTION SEQUENCE ENGINE
E2E TIME: 168ms FAILOVER01正常流式推理阶段
STREAMING客户端保持 SSE 长连接；网关将请求分流至 模型服务 A；服务依次生成并吐出 Token 1 → 2 → 3 → 4 → 5。
Client SSE:[Tok 1][Tok 2][Tok 3][Tok 4][Tok 5] ...
02突发故障 & 旁路探针捕获
HANG DETECTED (140ms)模型服务 A 遭遇 GPU 显存死锁或 CUDA Illegal Memory Access，生成中断。Hang-Watcher 探针在 140ms 内检测到 Token Emit 超时，通知网关切断与 A 的通道。
03携带上下文无缝切换健康节点
RE-ROUTING聚合调度网关截取已吐出的 Token 1~5，结合 L3 KV Cache 共享句柄，瞬间重定向发送至健康备用节点 模型服务 B。
04断点接续与透明推流
SEAMLESS RESUME模型服务 B 极速计算并接续生成 Token 6 → 7 → 8... 网关直接追加注入原 SSE 流，客户端用户界面毫无感知，零丢字体验。
Client SSE Resumed:[1-5 Done][Tok 6][Tok 7][Tok 8]
CORE MECHANISM 02 · QOS & DYNAMIC SCALING
服务质量保障与 SLO 动态弹性伸缩
告别单一粗暴的 TPM/RPM 静态限流，建立基于首字延迟 (TTFT) 与每秒产出 (OTPS) 的生产级实时反馈调控。
QoS 动态限流 (TTFT / OTPS)
静态限流无法感知 Prefill 算力饱和引发的排队雪崩。ModelSphere 动态监测首字延迟。当 TTFT 突破阈值时，网关在毫秒级返回携带 Retry-After: 120ms 的智能 429 退避，避免集群被拖死。
kimi-k3-nginx-ingress-0
TTFT: 68.6s (Degraded)OTPS: 42.4 tok/s
TTFT (ms) OTPS (tok/s)
Threshold: 10,000ms00:00:00429 Dynamic Throttle Event (Triggered at 00:02:15)00:05:00
Mitigation Action429 Auto-Backoff
Retry-After120ms Dynamic
Recovery Latency< 350ms Stable
SLO 弹性扩缩容 (K8s HPA/EDA)
随并发需求毫秒级调整推理 Pod 副本；非高峰期高优模型借用闲置芯片，使集群整体 GPU 利用率从行业平均 45% 大幅跃升至 85% 以上，且缩容时保证就绪请求排空再释放。
glm-5.2-prod-pool Scale TraceCurrent: 16 Replicas (Active)
16 PodsPeak Burst: 18,200 QPS
12 PodsMidday Load
8 PodsNight Idle Base
Scale-Up< 1.2s Warm
Graceful DrainZero Drop
Hardware SharingB300 + 昇腾
CORE MECHANISM 03 · CONTINUOUS SELF-EVOLUTION
Tuning-Agent 性能持续优化
告别繁冗的人工基准盲测。ModelSphere 将线上真实请求、低谷空闲算力、网格化超参搜索与零停机灰度上线串联成全自动化演进飞轮。
演进范式跃迁
从“人工盲测”跨越到“自主演进”
用空闲算力持续榨干硬件潜能，让 LLM 推理服务越用越快。
采样更准
静态数据集测试 → 7 天滑动窗口真实流量特征蓄水
成本更低
占用生产资源压测 → 夜间低峰期闲置算力并发网格搜索
交付更稳
停机重启更新参数 → 冠军方案自动验证，生产环境零停机热加载
1线上推理服务
稳定运行稳定运行，持续提供高质量低时延高可用服务
NODE-01
NODE-02
NODE-03
5自动化上线
生产灰度最优配置自动部署，零丢流热加载
Config Push100%
Rolling Deploy
持续性能优化闭环
AUTOTUNE ENGINE2收集流量数据
特征蓄水构建滑动窗口数据集与前缀拓扑
Window7 Days
Prompt Profiler
4产出并验证配置
真实负载基于真实负载比选出冠军推理方案
★
+48.6%SLO P99<200ms
3利用空闲算力调优
低峰搜索夜间低峰期并发搜索更优推理超参
02:00~06:00Night Tuning
Chunk/TP18 Sets
Empirical Telemetry
透明可复现的真实实测
公开完整的基准输入输出分布、硬件拓扑与权衡代价，每一次调优收益皆可复核。
Verified on MLPerf & LLMBench harness
| 模型与架构 | 硬件环境 | 负载场景 (Prompt+Output) | 吞吐对比 (Default vs Tuned) | 性能飞跃 | 调优技术与代价说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| MiMo-V2.5 | 8 × NVIDIA H100 | 50k + 1.5k (长上下文) | 13,900 → 30,600 tok/s | +119.9% | 并发 4→26; TTFT 4.81s→7.66s (符合 SLO ≤ 8s); GPQA 精度微降 3.03% (显式折中) |
| DeepSeek-V4.1-Flash | 8 × NVIDIA H100 | 50k + 1.5k / 8k + 1k | 长文大幅跃升 / 常用平稳 | +89.5% / +5.0% | 客观体现“负载改变收益改变”，AutoTune 针对超长上下文自适应调整 Chunk 分块 |
| Qwen3.6-35B-A3B | 2 × NVIDIA H800 | Agentic (c=8 并发多轮) | 6,200 → 8,016 tok/s | +29.3% | SGLang + FlashAttention-3 + FP8 + Chunked Prefill 32768 + extra_buffer 深度融合 |
| GLM-5.3 (NVFP4) | 4 × NVIDIA B300 | 全量生产仿真混合集 | 基线对比 → 最高峰值 | +195.3% | AutoTune 搜索至最优 TP4 单节点拓扑，集成 modelopt_fp4 极致内核 |