01
智能模型编排
理解并拆解任务，评估不同模型的能力、成本与适用性，动态选择、组合或切换最合适的调用路径。
返回产品体系
Tezign Model Hub
企业 AI 的模型大脑
以特赞发散推理模型为智能调度核心，理解并拆解任务，评估可用模型，自动选择或组合最优调用路径，同时统一管理质量、Token、成本、权限与合规。
统一接入多种模型
动态选择最优组合
集中治理质量与成本
核心能力
把模型选择，变成持续运行的企业能力。
Model Hub 将模型接入、智能编排、质量评估、AI FinOps 与合规治理放在同一个运行层中。
02
全模型统一接入
统一连接商业基础模型、国内外模型、开源模型、企业自有模型与私有化部署模型。
03
质量评估与可观测
持续观察模型调用、响应质量、任务效果与异常状态，让模型表现能够被比较、追踪和改进。
04
Token 与成本管理
按模型、应用、智能体、部门或任务查看 Token 与成本，并通过预算、策略和模型选择持续优化。
05
企业级合规治理
统一管理模型目录、使用权限、调用策略、数据边界与审计记录，让规模化使用始终处于企业治理之内。
发散推理驱动
每一次调用，都从理解任务开始。
发散推理模型不只参与 Agent 与 Context 的编排，也持续判断基础模型应该如何被选择、组合和治理。
理解任务
识别目标、上下文、风险、质量要求与成本边界。
评估模型
比较可用模型的能力、表现、时延、成本与合规条件。
选择与组合
为任务选择单一模型或多模型协同路径，并根据结果持续调整。
企业采用
适配企业已有的模型、系统与部署边界。
Model Hub 可以独立采购和部署，也可以作为 Tezign GEA 或企业现有智能体与 AI 应用的模型能力底座。
开放的模型生态
支持商业、开源、自有与私有化模型，根据业务和风险条件灵活配置。
规模化成本效率
通过集中采购、统一调度和精细化 Token 管理，持续优化模型使用成本。
合规与采购支持
发散推理模型已完成相关备案；符合具体地区政策和采购条件时，可为企业申请政策支持提供基础。
关键问题
投入业务之前，先把它说清楚。
01
Model Hub 与普通模型网关有什么区别？
Model Hub 不只统一模型接口。它以发散推理模型为智能调度核心，理解和拆解任务，评估可用模型，并根据质量、成本与策略选择、组合或切换模型，同时保留统一的治理与可观测能力。
02
Model Hub 可以接入哪些模型？
Model Hub 支持商业基础模型、国内外模型、开源模型、企业自有模型与私有化部署模型。实际可接入范围与部署方式取决于企业的系统环境、授权和数据边界。
03
Model Hub 与 Tezign GEA 是什么关系？
两者都是可以独立采购的企业产品。Model Hub 为模型接入、选择、编排和治理提供基础能力；Tezign GEA 是面向企业业务持续行动的智能体系统，也可以使用 Model Hub 作为模型能力底座。
04
Model Hub 如何帮助企业控制 Token 与成本？
企业可以按模型、应用、智能体、部门或任务观察 Token 与成本，并结合预算、调用策略与模型选择持续优化。集中采购和统一调度也可以提升规模化使用模型时的成本效率。