图1：MaaS(Model as a Service)标准体系

随着越来越多的模型服务发布，用户和企业对模型服务的使用逐步走向常态化，服务的质量能否得到保障成为企业和用户关注的核心问题，服务的稳定性、可靠性等均是服务可否规模使用的基础。除此以外，MaaS服务的费用计算、输入数据及推理内容的权责归属，均成为服务提供方和应用方关注的重点。

在此背景下第一部分《模型服务协议要求》面向服务供应方建立了衡量模型服务质量的标准规范，明确了一套判断模型服务是否达标的度量衡，包括模型服务可用性、可靠性、计费灵活性、内容隐私、用户权益保障等方面，旨在解决如何衡量模型服务质量的问题。

ChatGPT爆火后各类大模型喷涌爆发，Hugging Face 8个月内AI模型数从10万涨至30万，浩如烟海的模型却给用户和企业带来如何选择的难题，同时模型服务提供方也在积极探索如何在激烈的模型竞争中提高自身的下载量。而用户缺乏对模型训练数据、适用场景、测试结果等信息的掌握，成为阻碍模型规模化使用的关键点。据斯坦福大学研究发现，详细的模型说明文档和完备的模型卡片能够显著增进用户对模型了解进而提升下载量。

在此背景下，第二部分《模型库技术要求》面向模型服务供应方建立了一套模型库建设标准，一是对模型信息和模型卡片的披露进行规范，消除用户和模型之间的信息差，帮助用户高效选择和使用模型，提高模型的使用效率，双向促进模型服务快速发展；二是规范模型资产管理，帮助用户和企业高效运营各自的模型资产，实现资源配置效率最大化。标准内容主要包括模型丰富度、模型卡片详尽度、模型资产管理的等方面，为企业建设模型库和用户选型提供全方位的参考。

中国人工智能产业发展联盟(AIIA)模型服务组(MaaS工作组)将与各参编单位持续推进MaaS系列标准编制工作，并组织各参编单位参与相关产业沙龙和学术研讨会，欢迎产学研各界专家加入，共同建立MaaS产业规范，推动大模型高效落地。目前第一部分模型服务协议要求和第二部分模型库正在紧张编制中，预计将于3月份完成征求意见稿编制，参编请联系：

齐老师 15501080011（微信同号）

qijing1@caict.ac.cn

秦老师 13488684897（微信同号）

qinsisi@caict.ac.cn