Update app.py

app.py

@@ -16,7 +16,7 @@ if not HF_TOKEN:
     raise ValueError("请设置 HF_TOKEN 环境变量（Settings → Secrets）")
 
 # ⚠️ 关键修改：直接使用 Hugging Face 官方 Inference API
-# 无需部署 Endpoint，支持 :nscale 后缀
+# 无需部署 Endpoint，支持  后缀
 INFERENCE_API_BASE_URL = "https://api-inference.huggingface.co/v1"
 
 # 添加调试模式
@@ -127,11 +127,11 @@ def extract_json_from_response(response_text):
 # =======================
 # 工具函数：调用模型
 # =======================
-def query_model(prompt, model_name="Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507:nscale"):
+def query_model(prompt, model_name="Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507"):
     """
     通用模型调用函数。
     :param prompt: 输入提示词
-    :param model_name: 要调用的完整模型ID，例如 "Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507:nscale"
+    :param model_name: 要调用的完整模型ID，例如 "Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507"
     :return: 模型生成的文本
     """
     try:
@@ -146,16 +146,16 @@ def query_model(prompt, model_name="Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507:nscale"):
 
     # 添加模型名称验证和备用模型
     available_models = [
-        "Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507:nscale",
-        "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct:nscale",
-        "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct:nscale",
-        "mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407:nscale"
+        "Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507",
+        "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
+        "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
+        "mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407"
     ]
     
     # 如果指定的模型不在可用列表中，使用默认模型
     if model_name not in available_models:
         print(f"警告: 模型 {model_name} 不在推荐列表中，将使用默认模型")
-        model_name = "Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507:nscale"
+        model_name = "Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507"
 
     try:
         debug_print(f"正在调用模型: {model_name}")