模型停用通常是为了优化服务、引入更先进的模型或整合现有资源。此举可能影响依赖特定模型的现有工作流，用户需要及时调整配置或切换到推荐的新模型，以确保服务的连续性和性能。详细的停用计划和替代方案应查阅官方发布说明。