Vercel deployments have not been successful since May 15th.

该报错发生在 LobeChat 通过 Vercel 自部署时,构建超过免费套餐 45 分钟上限导致 “Build Failed (timed out)”。优先排查构建耗时来源,并结合 PR #14200 中的 pnpm / @lobehub/editor 版本锁定与 sitemap 缓存修复。

该报错发生在 LobeChat 通过 Vercel 自部署时,构建超过免费套餐 45 分钟上限导致 “Build Failed (timed out)”。优先排查构建耗时来源,并结合 PR #14200 中的 pnpm / @lobehub/editor 版本锁定与 sitemap 缓存修复。

如果你在 OpenAI Python SDK 中使用 gpt-audio-mini 或 gpt-audio-mini-2025-12-15 时遇到类型检查报错、IDE 警告或序列化/校验失败,通常是 SDK 内置的 ChatModel 类型未收录该模型。优先升级 SDK 到已包含这两个模型名的版本。

在长时间运行的服务里反复调用 Async Responses 的 responses.parse() 解析 Pydantic 结构化输出(Async Responses Structured Outputs Memory leak)时,RSS 会随请求数线性增长直至 OOM。优先排查 openai/

这个报错通常出现在你对 Diffusers 的 Flux 等模型使用 torch.compile ,同时又启用了 Flash/Sage 的 varlen(变长)注意力后端时。优先排查是否用了 varlen API,以及能否切换到 static-length(定长)API 或使用定长序列推理。
![[Bug]: Qwen3.5 structured output doesn't work](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/35700-bd9ee480-768x403.jpg)
在 vLLM 上通过 OpenAI 兼容接口为 Qwen3.5 提供 structured output 时,thinking 模式下返回的 JSON 可能被 markdown 代码块包裹(如 ```json ... ```),或在启用 MTP 投机解码时违反 response_format 约束。
![[Model Support] DeepSeek-V4.1 Tracking Issue](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/56400-8f0f3572-768x403.jpg)
这是 DeepSeek-V4.1(DSv4.1)模型支持的 Tracking Issue,不是单一报错。若你在 vLLM 加载 DeepSeek-V4.1-Flash 时遇到模型无法解析(如 [Model Support] DeepSeek-V4.1 Tracking Issue )、ROCm 段错

这个报错通常出现在 Open WebUI 的 New Chat 页面已经带有临时聊天参数、但页面是通过应用内导航(例如浏览器 Back 按钮)返回而没有发生整页加载时。此时地址栏显示临时聊天参数,但临时模式没有开启,输入内容会被正常保存;优先排查临时聊天参数的读取时机是否只在布局挂载时执行。

当你通过 API 或前端发送补全请求时,如果请求体中没有携带 tool_ids ,即使在模型编辑器中已经为工作区模型配置了工具( meta.toolIds ),这次请求也会在没有任何工具的情况下静默执行。优先排查客户端是否发送了 tool_ids ,以及模型配置的工具是否被前端状态正确同步。

这个报错通常出现在 Open WebUI 内置 fetch_url 工具抓取某些网页时卡住、整个对话流程被挂起,而容器日志只看到 uvicorn 的请求行、看不到 fetch_url 内部过程的场景。优先排查的方向是:确认 fetch_url 是否使用了远程 Playwright / 浏览器后端,并

在 NVIDIA RTX 4000 Ada(cc 8.9)上用 Ollama 运行 gpt-oss:20b (MXFP4)时,短的两条消息(system + user) /api/chat 请求会触发 CUDA 图计算中的 ADD_ID failed 断言并导致 llama-server 崩溃(co