fix(model): 修复重启后进入对话模型回变为默认模型

对话级隔离后存在四处模型覆盖/错存路径：
1. 对话级 terminal 绑定加载用 restore_model=False，重启后新建的
   对话级 terminal 丢失对话保存的模型 -> 绑定加载恢复模型
2. /api/model 把工作区级 terminal 的陈旧 current_conversation_id
   当目标保存，模型写到错误对话或丢失（且用陈旧 history 全量保存
   有覆盖新消息风险）-> 仅当请求显式携带 conversation_id 且与
   terminal 当前对话一致时才持久化
3. 前端切换模型不携带 conversation_id -> handleModelSelect 带上
4. _apply_workspace_personalization_preferences 把 session 全局模型
   /个性化默认模型覆盖到对话级 terminal -> 对话级 terminal 跳过，
   其模型由绑定加载权威确定

core/web_terminal.py

@@ -35,7 +35,11 @@ class WebTerminal(MainTerminal):
         对话级 terminal（_bound_conversation_id 非空）：加载绑定的对话；
         加载失败不 fallback 到“最近对话”（避免串对话），保持无对话状态，
         由任务执行链路的 ensure_conversation_loaded 显式处理。
-        工作区级 terminal（未绑定）：保持原有“最近对话”行为。
+        对话级 terminal 只服务绑定对话，必须恢复该对话保存的模型
+        （restore_model=True），否则重启后新建的对话级 terminal 会用默认
+        模型跑任务/回写 metadata，把用户切换的模型覆盖掉。
+        工作区级 terminal（未绑定）：保持原有“最近对话”行为，且刻意不恢复
+        模型（restore_model=False），避免 /new 页面显示旧对话的模型。
         """
         if self.context_manager.current_conversation_id:
             return
@@ -44,7 +48,7 @@ class WebTerminal(MainTerminal):
         if bound_id:
             if not str(bound_id).startswith("conv_"):
                 bound_id = f"conv_{bound_id}"
-            result = self.load_conversation(bound_id, restore_model=False)
+            result = self.load_conversation(bound_id, restore_model=True)
             if result.get("success"):
                 print(f"[WebTerminal] 已加载绑定对话: {bound_id}")
             else:

server/chat/settings.py

@@ -164,23 +164,38 @@ def update_model(terminal: WebTerminal, workspace: UserWorkspace, username: str)
         session["run_mode"] = terminal.run_mode
         session["thinking_mode"] = terminal.thinking_mode
 
-        # 更新当前对话元数据
+        # 更新对话元数据：仅当请求显式携带 conversation_id 时持久化。
+        # 对话级隔离后，未带 conversation_id 时拿到的是工作区级 terminal，
+        # 其 current_conversation_id 可能是陈旧对话（安全导航/切换后），
+        # 盲目保存会把模型写到错误对话，或用陈旧 history 覆盖新消息。
+        # /new 页面（无 conversation_id）不持久化，新对话在首个任务时
+        # 由前端随任务传入的 model_key 落盘。
+        requested_cid = str(data.get("conversation_id") or "").strip()
+        if requested_cid and not requested_cid.startswith("conv_"):
+            requested_cid = f"conv_{requested_cid}"
         ctx = terminal.context_manager
-        if ctx.current_conversation_id:
+        current_cid = getattr(ctx, "current_conversation_id", None)
-            try:
+        if requested_cid and current_cid:
-                ctx.conversation_manager.save_conversation(
+            if current_cid == requested_cid:
-                    conversation_id=ctx.current_conversation_id,
+                try:
-                    messages=ctx.conversation_history,
+                    ctx.conversation_manager.save_conversation(
-                    project_path=str(ctx.project_path),
+                        conversation_id=current_cid,
-                    todo_list=ctx.todo_list,
+                        messages=ctx.conversation_history,
-                    thinking_mode=terminal.thinking_mode,
+                        project_path=str(ctx.project_path),
-                    run_mode=terminal.run_mode,
+                        todo_list=ctx.todo_list,
-                    model_key=terminal.model_key,
+                        thinking_mode=terminal.thinking_mode,
-                    has_images=getattr(ctx, "has_images", False),
+                        run_mode=terminal.run_mode,
-                    has_videos=getattr(ctx, "has_videos", False)
+                        model_key=terminal.model_key,
+                        has_images=getattr(ctx, "has_images", False),
+                        has_videos=getattr(ctx, "has_videos", False)
+                    )
+                except Exception as exc:
+                    print(f"[API] 保存模型到对话失败: {exc}")
+            else:
+                print(
+                    f"[API] 跳过模型保存：请求对话 {requested_cid} "
+                    f"与 terminal 当前对话 {current_cid} 不一致"
                 )
-            except Exception as exc:
-                print(f"[API] 保存模型到对话失败: {exc}")
 
         status = terminal.get_status()
         socketio.emit('status_update', status, room=f"user_{username}")

server/context.py

@@ -122,16 +122,28 @@ def _apply_workspace_personalization_preferences(terminal: WebTerminal, workspac
             if isinstance(raw_session_model, str) and raw_session_model.strip():
                 session_model = raw_session_model.strip()
 
+        # 对话级 terminal（_bound_conversation_id）的模型由绑定加载权威恢复
+        # （对话文件 metadata.model_key），session 级模型是全局的最后选择，
+        # 不能覆盖到某个具体对话的 terminal 上，否则重启后进入对话会被
+        # session 里的其它模型回写（模型回变默认的 bug）。
+        is_conversation_bound = bool(getattr(terminal, "_bound_conversation_id", None))
+
         # default_model 是“新会话初始偏好”，不能在每次 /api/status、任务创建、
         # 加载资源时覆盖用户已经在当前会话里手动切换的模型。
-        if session_model and session_model != getattr(terminal, "model_key", None):
+        if (
+            session_model
+            and not is_conversation_bound
+            and session_model != getattr(terminal, "model_key", None)
+        ):
             try:
                 terminal.set_model(session_model)
             except Exception as exc:
                 debug_log(f"[Personalization] 恢复会话模型失败: {session_model} ({exc})")
 
-        apply_default_model = not bool(session_model) and not bool(
+        apply_default_model = (
-            getattr(terminal, "_workspace_default_model_applied", False)
+            not is_conversation_bound
+            and not bool(session_model)
+            and not bool(getattr(terminal, "_workspace_default_model_applied", False))
         )
         terminal.apply_personalization_preferences(config, apply_default_model=apply_default_model)
         if apply_default_model:

static/src/app/methods/ui/model.ts

@@ -72,10 +72,16 @@ export const modelMethods = {
     }
     const prev = this.currentModelKey;
     try {
+      // 携带当前对话 id：对话级隔离后，后端需要把模型设置到该对话专属的
+      // 对话级 terminal 并保存到正确的对话文件，避免写到工作区级 terminal
+      // 的陈旧对话（否则重启后模型回变为默认）。
       const resp = await fetch('/api/model', {
         method: 'POST',
         headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-        body: JSON.stringify({ model_key: key })
+        body: JSON.stringify({
+          model_key: key,
+          conversation_id: this.currentConversationId || undefined
+        })
       });
       const payload = await resp.json();
       if (!resp.ok || !payload.success) {