导语：
国内视频模型与大模型的密集发布，让 AI 能力正式进入业务主线。Seedance 2.0、Kling 3.0 与 GLM-5 的出现，要求工程体系把多模态评测、成本预算与合规审计嵌入交付流程。云原生平台与 GitOps 依旧是治理基础，但必须叠加“模型治理”层。
1. 软件工程的新挑战
- 模型能力升级导致输出波动，需要评测基线保障稳定性。
- 多模态任务成本更高，预算与配额必须进入发布流程。
- 供应链复杂化，模型与工具版本管理成为关键。
2. 平台工程的角色
- 提供统一的模型调用平台与审计入口。
- 提供标准化评测流程与可视化看板。
- 将模型能力变成可复用的内部服务。
3. 评测门禁与发布流程
- 模型升级必须通过评测集验证。
- 关键业务场景必须有人审与复核。
- 评测结果与发布决策绑定，避免“跳过流程”。
4. 参考价值的具体操作流程
- 盘点模型调用场景与业务优先级。
- 建立模型版本台账与责任人制度。
- 设计统一评测集，形成稳定性基线。
- 将评测与人审嵌入发布门禁。
- 引入成本预算与配额机制。
- 建立 GitOps 审计链路，确保变更可回滚。
- 复盘评测结果与故障数据，持续优化。
5. 关键指标建议
- 评测通过率与回归失败率。
- 模型升级周期与复核时长。
- 生成任务单位成本与预算达成率。
- 发布失败率与回滚次数。
6. 落地检查清单
- 是否具备统一的模型接入与审计平台？
- 是否建立跨模型评测基线？
- 是否将成本与风险纳入发布门禁？
- 是否形成持续复盘与改进机制？
7. 组织与文化落地
- 平台工程需要“产品思维”，对内提供清晰服务与 SLA。
- 研发团队需接受标准化交付路径，减少碎片化实现。
- 通过指标与复盘形成团队共识。
8. 交付物模板建议
- 模型接入与评测基线文档。
- 发布门禁与审计记录。
- 成本与质量月报。
9. 结语
多模态能力的价值来自工程化交付。只有把平台、评测与审计三者结合，才能在快速迭代中保持稳定。
10. 常见误区与对策
- 误区：模型上线缺少统一评测，导致效果波动。
- 对策：建立跨团队评测基线与门禁。
- 误区：成本不透明，难以持续投入。
- 对策：建立成本预算与归属机制。
11. 关键指标建议
- 评测通过率与回归失败率。
- 发布失败率与回滚次数。
- 成本预算达成率与波动。
12. 补充建议
- 对关键场景建立“模型变更审批”流程，防止无序升级。
- 将评测结果与发布节奏绑定，避免跳过门禁。
13. 运营建议
- 建议设定模型升级窗口，避免多团队同时升级带来不稳定。
- 对关键业务设立“发布观察期”，快速回滚异常模型版本。
补充：在多模型并行阶段建议设立“评测委员会”，负责统一评测标准与发布节奏。
补充：建议对跨团队的模型使用建立统一合同与 SLA，确保责任清晰。
建议把 SLA 与成本条款写入内部平台协议。
并在平台层提供“模型发布日历”，减少冲突升级。
模型发布冲突应触发自动告警与审批延后。
保持版本公告透明化。
并确保版本回滚流程可执行。
保持审批链路完整。
