- 场景描述：maas服务中的deepseekv4.1flash回复会陷入重复，导致了严重的token、TPM损耗，导致任务时间和成本上升 建议方案：补偿代金卷 场景描述：maas服务中的deepseekv4.1flash回复会陷入重复，导致了严重的token、TPM损耗，导致任务时间和成本上升 建议方案：补偿代金卷
- 场景描述：MaaS模型即服务的模型的消耗只能通过token消耗来反推金额计算，有时计算的金额与实际消耗的金额不一致，希望能看到独立详细的token与金额消耗 建议方案：希望MaaS模型即服务能看到各个apikey的具体token用量金额消耗 场景描述：MaaS模型即服务的模型的消耗只能通过token消耗来反推金额计算，有时计算的金额与实际消耗的金额不一致，希望能看到独立详细的token与金额消耗 建议方案：希望MaaS模型即服务能看到各个apikey的具体token用量金额消耗
- 场景描述：近期在用deep seek harness调用华为云平台的 DeepSeek 模型（deepseek-v4.1-flash）时，发现上下文缓存命中率极低。在多轮对话和长文本任务中，缓存命中率长期维持在较低水平（如截图所示，1.3M token下缓存命中仅42%），导致推理成本大幅增加。[图片][图片][图片] 建议方案：请技术团队协助分析，当前 42% 的低命中率，是我调用方式的问题，还是平台侧缓存路由策略导致的？麻烦提供针对deep seek harness的官方最佳实践。 场景描述：近期在用deep seek harness调用华为云平台的 DeepSeek 模型（deepseek-v4.1-flash）时，发现上下文缓存命中率极低。在多轮对话和长文本任务中，缓存命中率长期维持在较低水平（如截图所示，1.3M token下缓存命中仅42%），导致推理成本大幅增加。[图片][图片][图片] 建议方案：请技术团队协助分析，当前 42% 的低命中率，是我调用方式的问题，还是平台侧缓存路由策略导致的？麻烦提供针对deep seek harness的官方最佳实践。
- 场景描述：当前大模型广场（MaaS）的模型卡片仅以一段自然语言描述模型特点（如"适配高复杂度 Agent 任务""面向长任务时代的旗舰模型"），缺少开发者选型所需的关键参数：上下文窗口长度、输入/输出 token 单价、吞吐与首 token 延迟、支持模态（文本/图像/音频/视频）、是否支持 function calling / 流式输出 / fine-tune、上下文缓存、知识截止时间、SLA 等级等。开发者要在 openPangu-2.0-Pro、GLM-5.2、Kimi K2.6 等模型间做决策，只能逐个点进详情页或在线体验去摸索，对比成本高，容易因信息不全而选错模型，也增加了 MaaS 的接入摩擦。建议方案：在模型卡片上补充结构化标签：用统一字段展示「上下文长度 / 输入单价 / 输出单价 / 模态 / function calling / 流式 / 微调 / 缓存」等核心参数，并以图标快速标识能力支持情况。新增「模型对比」功能：支持勾选多个模型生成横向对比表，按任意列排序、筛选，并高亮差异项；对比结果支持分享链接与导出。新增「价格计算器」：输入预估的输入/输出 token 量与并发量，实时估算各模型月度成本，并给出最低成本与最优性价比推荐。新增「按场景推荐」：针对代码生成、长文档问答、Agent 任务、多模态理解等典型场景，给出推荐模型与理由，降低非专家用户的选型门槛。在每个模型详情页补充「能力基准测试」数据（如公开榜单得分、华为云内部评测指标）与「最佳实践/示例代码」入口，形成从选型到接入的闭环。对模型版本迭代提供 changelog 与能力变更对比，并在卡片上标注「新能力/即将下线」状态，便于存量用户及时迁移。 场景描述：当前大模型广场（MaaS）的模型卡片仅以一段自然语言描述模型特点（如"适配高复杂度 Agent 任务""面向长任务时代的旗舰模型"），缺少开发者选型所需的关键参数：上下文窗口长度、输入/输出 token 单价、吞吐与首 token 延迟、支持模态（文本/图像/音频/视频）、是否支持 function calling / 流式输出 / fine-tune、上下文缓存、知识截止时间、SLA 等级等。开发者要在 openPangu-2.0-Pro、GLM-5.2、Kimi K2.6 等模型间做决策，只能逐个点进详情页或在线体验去摸索，对比成本高，容易因信息不全而选错模型，也增加了 MaaS 的接入摩擦。建议方案：在模型卡片上补充结构化标签：用统一字段展示「上下文长度 / 输入单价 / 输出单价 / 模态 / function calling / 流式 / 微调 / 缓存」等核心参数，并以图标快速标识能力支持情况。新增「模型对比」功能：支持勾选多个模型生成横向对比表，按任意列排序、筛选，并高亮差异项；对比结果支持分享链接与导出。新增「价格计算器」：输入预估的输入/输出 token 量与并发量，实时估算各模型月度成本，并给出最低成本与最优性价比推荐。新增「按场景推荐」：针对代码生成、长文档问答、Agent 任务、多模态理解等典型场景，给出推荐模型与理由，降低非专家用户的选型门槛。在每个模型详情页补充「能力基准测试」数据（如公开榜单得分、华为云内部评测指标）与「最佳实践/示例代码」入口，形成从选型到接入的闭环。对模型版本迭代提供 changelog 与能力变更对比，并在卡片上标注「新能力/即将下线」状态，便于存量用户及时迁移。
- 问题描述 (Description) 希望OfficeAce上线华为云相关专家，参考腾讯增加能学习云相关知识的专家。目前想了解华为公司云相关知识都看不了，因为用户公司有购买华为公司公有云上的相关云产品，希望支持该功能。 使用场景 (Usage Scenario) 用户公司购买了华为公有云上的相关云产品，想了解华为公司云相关知识但目前无法查看。 期望能力 (Expected Capability) 参考腾讯的做法，在OfficeAce中上线能够学习华为云相关知识的专家，让购买了华为云公有云产品的用户能够查看和学习华为云相关知识。 声音来源 (Voice Source) 企业微信 问题描述 (Description) 希望OfficeAce上线华为云相关专家，参考腾讯增加能学习云相关知识的专家。目前想了解华为公司云相关知识都看不了，因为用户公司有购买华为公司公有云上的相关云产品，希望支持该功能。 使用场景 (Usage Scenario) 用户公司购买了华为公有云上的相关云产品，想了解华为公司云相关知识但目前无法查看。 期望能力 (Expected Capability) 参考腾讯的做法，在OfficeAce中上线能够学习华为云相关知识的专家，让购买了华为云公有云产品的用户能够查看和学习华为云相关知识。 声音来源 (Voice Source) 企业微信
- 场景描述：我想订阅Token Plan 打开了套餐概览 模型只有 GLM-5.1 Kimi-K2.6 DeepSeek-V4-Flash 建议方案：更新模型啊 最新的（kimik3 glm5.3 glm5.3flash qwen 3.8man qwen3.8flash）如果上不了的话 上glm5.2 deepseekv4flash正式版 也行啊 GLM-5.1 Kimi-K2.6 DeepSeek-V4-Flash 这些模型都是26年上半年发布的 现在ai更新这么快 能不能更上模型更新速度 场景描述：我想订阅Token Plan 打开了套餐概览 模型只有 GLM-5.1 Kimi-K2.6 DeepSeek-V4-Flash 建议方案：更新模型啊 最新的（kimik3 glm5.3 glm5.3flash qwen 3.8man qwen3.8flash）如果上不了的话 上glm5.2 deepseekv4flash正式版 也行啊 GLM-5.1 Kimi-K2.6 DeepSeek-V4-Flash 这些模型都是26年上半年发布的 现在ai更新这么快 能不能更上模型更新速度
- 问题描述 (Description) 建议将WorksWarm（蜂群办公智能体）的功能整合进OfficeAce。WorksWarm的蜂群办公智能体协作模式创意很好，希望能将其多智能体协同办公能力融入OfficeAce产品中。参考链接：https://openjiuwen.com/workswarm 使用场景 (Usage Scenario) 用户使用产品时 期望能力 (Expected Capability) 将WorksWarm蜂群办公智能体的多智能体协同功能整合到OfficeAce中，提升办公智能化水平。 声音来源 (Voice Source) 企业微信 问题描述 (Description) 建议将WorksWarm（蜂群办公智能体）的功能整合进OfficeAce。WorksWarm的蜂群办公智能体协作模式创意很好，希望能将其多智能体协同办公能力融入OfficeAce产品中。参考链接：https://openjiuwen.com/workswarm 使用场景 (Usage Scenario) 用户使用产品时 期望能力 (Expected Capability) 将WorksWarm蜂群办公智能体的多智能体协同功能整合到OfficeAce中，提升办公智能化水平。 声音来源 (Voice Source) 企业微信
- 问题描述 (Description) 建议在Maas Token Plan增加GLM5.2，GLM5.2资源好，希望支持。 使用场景 (Usage Scenario) 用户使用MaaS时 期望能力 (Expected Capability) 在Maas Token Plan增加GLM5.2，GLM5.2资源好，希望支持 声音来源 (Voice Source) 企业微信 问题描述 (Description) 建议在Maas Token Plan增加GLM5.2，GLM5.2资源好，希望支持。 使用场景 (Usage Scenario) 用户使用MaaS时 期望能力 (Expected Capability) 在Maas Token Plan增加GLM5.2，GLM5.2资源好，希望支持 声音来源 (Voice Source) 企业微信
- 问题描述 (Description) 建议Maas Token Plan增加GLM5.2规格，GLM5.2资源好，但目前不支持该规格，不合适。 使用场景 (Usage Scenario) 用户使用MaaS时 期望能力 (Expected Capability) Maas Token Plan增加GLM5.2规格，GLM5.2资源好，但目前不支持该规格，不合适 声音来源 (Voice Source) 企业微信 问题描述 (Description) 建议Maas Token Plan增加GLM5.2规格，GLM5.2资源好，但目前不支持该规格，不合适。 使用场景 (Usage Scenario) 用户使用MaaS时 期望能力 (Expected Capability) Maas Token Plan增加GLM5.2规格，GLM5.2资源好，但目前不支持该规格，不合适 声音来源 (Voice Source) 企业微信
- 问题描述 (Description) 建议Maas Token Plan增加5.2规格，5.2资源好，但目前不支持该规格，不合适。 使用场景 (Usage Scenario) 用户使用MaaS时 期望能力 (Expected Capability) Maas Token Plan增加5.2规格，5.2资源好，但目前不支持该规格，不合适 声音来源 (Voice Source) 企业微信 问题描述 (Description) 建议Maas Token Plan增加5.2规格，5.2资源好，但目前不支持该规格，不合适。 使用场景 (Usage Scenario) 用户使用MaaS时 期望能力 (Expected Capability) Maas Token Plan增加5.2规格，5.2资源好，但目前不支持该规格，不合适 声音来源 (Voice Source) 企业微信
- 描述问题 (Description) 开发者反馈什么时候更新GLM5.3和GLM5.3 flash模型 声音来源 (Voice Source) welink开发者助手 描述问题 (Description) 开发者反馈什么时候更新GLM5.3和GLM5.3 flash模型 声音来源 (Voice Source) welink开发者助手
- 场景描述：token plan计费规则有个不合理的地方，token plan本意为订阅制获取服务，但是按照token计价有个问题，就是大模型大部分token是消耗在缓存上了，但是缓存计价是相对便宜的，如果token plan是直接扣除缓存的token，这样不就是把低价的token卖到高价吗 建议方案：建议在token plan计费规则上加上缓存的命中减免机制 场景描述：token plan计费规则有个不合理的地方，token plan本意为订阅制获取服务，但是按照token计价有个问题，就是大模型大部分token是消耗在缓存上了，但是缓存计价是相对便宜的，如果token plan是直接扣除缓存的token，这样不就是把低价的token卖到高价吗 建议方案：建议在token plan计费规则上加上缓存的命中减免机制
- 场景描述：Token Plan 目前提供的 DeepSeek 系列模型版本明显滞后，而 DeepSeek 新版本已经发布较长时间。在 AI 编程和 Agent 场景中，模型版本对代码能力、工具调用、上下文处理和整体效果影响较大，长期无法使用较新的模型会直接降低 Token Plan 的使用价值。建议方案：希望能够尽快更新 DeepSeek 系列模型，并建立更加及时的模型同步机制。 场景描述：Token Plan 目前提供的 DeepSeek 系列模型版本明显滞后，而 DeepSeek 新版本已经发布较长时间。在 AI 编程和 Agent 场景中，模型版本对代码能力、工具调用、上下文处理和整体效果影响较大，长期无法使用较新的模型会直接降低 Token Plan 的使用价值。建议方案：希望能够尽快更新 DeepSeek 系列模型，并建立更加及时的模型同步机制。
- 场景描述：[图片]maas服务的glm5.2支持1M上下文但接入zcode报错：Prompt length exceeds: the prompt length 201038 must less than the maximum input length 196608这个错误提示明确说明模型允许的最大输入长度限制（196,608 tokens），并没有1M。[图片] 场景描述：[图片]maas服务的glm5.2支持1M上下文但接入zcode报错：Prompt length exceeds: the prompt length 201038 must less than the maximum input length 196608这个错误提示明确说明模型允许的最大输入长度限制（196,608 tokens），并没有1M。[图片]
- 场景描述：界面左侧绿色框位置无历史对话记录 建议方案：建议增加历史对话记录，以便用户查找历史对话记录[图片] 场景描述：界面左侧绿色框位置无历史对话记录 建议方案：建议增加历史对话记录，以便用户查找历史对话记录[图片]
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