本文介紹Realtime ComputeFlink版AI服務（內建模型）的功能、使用方式及限制。
功能概述
Flink AI服務（內建模型）是Realtime ComputeFlink版的託管式AI模型調用能力。您無需配置 API-Key 、私網串連，即可在 Flink 作業中通過私網調用內建模型，實現流式 AI 推理與向量化、語音合成、語音辨識、圖片產生、視頻產生、排序。
核心優勢
特性 | 說明 |
開箱即用 | 無需配置API-Key、Endpoint或私網串連。 |
按用量計費 | 支援按 Token、時間長度、圖片張數多種計費方式，成本清晰可控。 |
多模型支援 | 內建多款主流大模型，覆蓋文本產生、多模態理解、語音合成、語音辨識、圖片產生、視頻產生、向量、排序等情境。 |
全地區覆蓋 | 支援國內及海外多地區，跨地區訪問自動打通。 |
功能架構
開通與關閉
開通條件
登入Realtime Compute管理主控台，在 Flink AI 服務介面，單擊 立即開通 。
需由主帳號、或被授予AliyunBSSOrderAccess及AliyunStreamFullAccess許可權的子帳號開通。
每個地區獨立開通，開通後該地區下所有工作空間均可使用。
採用隨用隨付模式，開通不產生費用，僅在實際調用時計費，詳情請參見AI服務計費（隨用隨付）。
關閉服務
在AI服務頁面單擊關閉服務，確認以下事項：
關閉後本地區所有作業將無法使用內建模型服務。
關閉前需確認所有作業均未依賴內建模型。
服務保護
為避免意外關閉服務造成的業務意外中斷，使用者可通過控制台開啟服務保護。
開啟後，系統將拒絕所有通過控制台、API或CLI發起的手動釋放請求。此功能僅在 Flink AI 隨用隨付模式下支援，且僅針對手動釋放操作，在以下由系統自動觸發的釋放情境中不會生效：
帳號欠費導致服務關閉。
因違反雲平台安全規則被強制釋放。
支援地區
Flink AI服務開服地區 | 地區代碼 | Endpoint 地區 | 推理執行地區 |
華北2（北京） | cn-beijing | 華北2（北京） | 中國內地（動態調度） |
華北3（張家口） | cn-zhangjiakou | ||
華東2（上海） | cn-shanghai | ||
華東1（杭州） | cn-hangzhou | ||
華南1（深圳） | cn-shenzhen | ||
西南1（成都） | cn-chengdu | ||
新加坡 | ap-southeast-1 | 新加坡 | 中國內地以外地區（動態調度） |
中國香港 | cn-hongkong | ||
馬來西亞（吉隆坡） | ap-southeast-3 | ||
印尼（雅加達） | ap-southeast-5 | ||
日本（東京） | ap-northeast-1 | ||
韓國（首爾） | ap-northeast-2 | ||
泰國（曼穀） | ap-southeast-7 | ||
阿聯酋（杜拜） | me-east-1 | ||
墨西哥 | na-south-1 | ||
美國（維吉尼亞） | us-east-1 | ||
美國（矽谷） | us-west-1 |
地區決定了資料接入與推理執行的物理位置，請根據資料合規要求選擇對應地區開通。
Endpoint地區：決定存取點和資料存放區位置；
推理執行地區：決定推理執行位置，在一定範圍內動態調度。
選擇中國內地以外地區時，業務資料將跨境傳輸至新加坡地區，並根據需要動態調度至中國內地以外的推理服務節點進行計算。請自行確保相關資料跨境傳輸行為符合所適用的法律法規及監管政策要求，包括但不限於：傳輸的資料中不含任何所適用法律限制或禁止跨境傳輸的內容、已完成必要的審批或備案程式、已充分履行告知義務並取得必要同意。
內建模型列表
模型分類 | 模型 | 模型能力 | 支援地區 |
千問 | qwen3.8-max | 文本產生、推理模型、視覺理解 | 全部 |
qwen3.7-max | 文本產生、推理模型 | 全部 | |
qwen3.7-plus | 文本產生、推理模型、視覺理解 | 全部 | |
qwen3.6-plus | 文本產生、推理模型、視覺理解 | 全部 | |
qwen3.5-plus | 文本產生、推理模型、視覺理解 | 全部 | |
qwen3.7-flash | 文本產生、推理模型、視覺理解 | 全部 | |
qwen3.6-flash | 文本產生、推理模型、視覺理解 | 全部 | |
qwen3.5-flash | 文本產生、推理模型、視覺理解 | 全部 | |
qwen3.5-omni-plus | 文本產生、推理模型、多模態理解 | 全部 | |
qwen3.5-omni-flash | 文本產生、推理模型、多模態理解 | 全部 | |
qwen3.5-ocr | OCR識別 | 中國內地 | |
qwen-vl-ocr | OCR識別 | 全部 | |
qwen-mt-plus | 翻譯 | 全部 | |
qwen-mt-flash | 翻譯 | 全部 | |
DeepSeek | deepseek-v4-flash-0731 | 文本產生、推理模型 | 全部 |
deepseek-v4-pro | 文本產生、推理模型 | 全部 | |
GLM | glm-5.2 | 文本產生、推理模型 | 全部 |
Embedding | qwen3.7-text-embedding | 文本向量化 | 中國內地 |
text-embedding-v4 | 文本向量化 | 全部 | |
qwen3-vl-embedding | 多模態向量化 | 中國內地 | |
Rerank | qwen3-rerank | 文本排序 | 全部 |
qwen3-vl-rerank | 多模態排序 | 中國內地 | |
Qwen-Audio-TTS | qwen-audio-3.0-tts-plus | 語音合成（文本轉語音） | 全部 |
qwen-audio-3.0-tts-flash | 語音合成（文本轉語音） | 全部 | |
CosyVoice | cosyvoice-v3.5-plus | 語音合成（文本轉語音） | 中國內地 |
cosyvoice-v3.5-flash | 語音合成（文本轉語音） | 中國內地 | |
Qwen-Audio-ASR | qwen-audio-3.0-asr-flash-filetrans | 語音辨識（語音轉文本）、語音翻譯（語音轉成指定語種的文本） | 全部 |
qwen-audio-3.0-asr-flash | 語音辨識（語音轉文本）、語音翻譯（語音轉成指定語種的文本） | 全部 | |
Fun-ASR | fun-asr | 語音辨識（語音轉文本）、語音翻譯（語音轉成指定語種的文本） | 全部 |
Qwen-Image | qwen-image-3.0 | 圖片產生與編輯 | 全部 |
qwen-image-3.0-pro | 圖片產生與編輯 | 全部 | |
HappyHorse | happyhorse-1.1-t2v | 視頻產生（文生視頻） | 全部 |
happyhorse-1.1-i2v | 視頻產生（圖生視頻） | 全部 |
使用方式
SQL
在CREATE MODEL語句中指定task和model參數，無需指定endpoint和api-key：
CREATE MODEL model_name
INPUT (column_name STRING)
OUTPUT (column_name {STRING | ARRAY<FLOAT>})
WITH (
'provider' = 'openai-compat | dashscope',
'task' = 'chat/completions | embeddings | multimodal-embedding',
'model' = '<model-name>'
);
更多使用詳情請參見模型設定。
Pyflink Dataframe
在 set_model_provider 中指定 task，在函數中指定 model，使用樣本：
pf.set_model_provider(pf.OpenAICompatProvider(task="chat/completions"))
questions = pf.from_dict({
"id": [1, 2],
"question": ["What is Flink?", "What is stream processing?"],
})
# default output column: output (STRING)
df = questions.llm.predict("question", model="qwen3.6-plus")
更多使用詳情請參見AI / LLM 函數。