关于取消微调 API 和对现有模型的支持的询问

尊敬的Black Forest Labs 团队， 我希望这封邮件能让您一切安好。 我们一直是BFL 的微调功能的积极使用者，尤其是在我们产品中实现个性化艺术风格方面。 随着时间的推移，我们已经创建了近 500 个微调模型，这些模型现在成为我们服务产品的核心支柱。 鉴于您最近宣布，自 2025 年 10 月 31 日起，微调 API（以及相关端点）将被淘汰（如您的发行说明中所示） docs.bfl.ai，我对这对我们业务的潜在影响深感担忧。 为了确保我们能够做好相应的计划，我非常感谢您对以下几个关键点的澄清： 1. 该决定的理由 可以分享一下决定停止支持微调的主要原因和考虑因素（技术、产品、安全、成本、战略等）吗？ 该决定是否是由内部限制（基础设施成本、模型维护、滥用风险）引起的，还是产品/技术方向的转变？ BFL 在做出此项淘汰决定之前，是否对用户影响/风险进行了内部评估？ 2. 模型定制/微调功能的未来 尽管公告中提到“微调功能将被停止”，且“没有可用的迁移路径”（https://docs.bfl.ai/release-notes），但是否有可能 BFL 在未来架构中重新引入微调的一个变体（例如通过适配器、LoRA、模块化风格层或插件模块）？ 你是否有计划提供更轻量级、风格调整或概念微调功能（而不是全面微调）作为替代方案？ 如果计划推出新的定制路径，是否会为现有用户提供迁移或过渡路径？ 3. 已经训练/已付费模型的支持 对于我们或其他用户在 2025 年 10 月 31 日之前已经创建的（并已付费）所有微调模型，在该日期之后它们是否仍然可用于推理？ 如果是，是否存在任何限制（例如受限的 API 端点、淘汰的接口或区域限制）？ 如果它们将不再受支持，BFL 是否会提供任何补偿、过渡访问或迁移帮助？ BFL 是否会关闭微调模型的推理端点，如果是，关闭的时间表/时间表是什么？ 4. 客户的过渡/缓解策略 对于严重依赖微调模型的客户（例如我们自己），BFL 是否计划提供宽限期、遗留支持计划或扩展访问计划，以减少中断风险？ 是否有可能通过定制协议或企业级支持来保持关键客户的连续性？ BFL 是否会考虑在可行的情况下，根据许可/知识产权政策，允许将模型参数/权重导出或转移到其他平台？