（来源：上观新闻）
最直观⛈🇹🇯的一层，是📓人和公司🇨🇰⚱。如果 JSON 🔓🎳语法要求，请务必🍠👩👩👧👦添加逗号：🎸🛁 { "◾id": "g📏lm-5.1",👨🎨 "📷nam🇳🇱e": "⚖GLM👝-5.1",💸 "🧝♂️🇳🇵reasonin😼g": tru🗼👩👩👧e, "i📖⛴nput"🔁🎦: [ 📲 "⭕🗳text"🐞🐰 ], "c😴ost": 🐾👨🏭{ "in🦉⛸put": 0,😑 🏖🦠 "o⬛🇺🇸utput": ⚗💫0, 👪 "cac👹heRea♏d": 0, 📅 "ca🍊cheWri🍜te": 0 💢㊙}, 🦛"cont🛀extWind😃ow": 2🐌04800, 🔚 "max🐣🐚Toke👨🦱📱ns": 131🍟🇰🇷072} 然后更🚮新“agen🇧🇷ts.👩🦲def🇨🇰aults.m🍉🚱odel🚁.prima🦞ry”的默♊认模型： "pr🥗imary":🌤 "zai/gl🇰🇬m-5"🏴💘, 接😕🕸着，把上面的代🌛码改为以下样式：🧻🧖♂️ "primar🌿y": "za🦖😄i/g❗lm-🇫🇲5.1", 🐑🛴在“ age🌉nts.defa❣🐈ult🚥🤨s.m👠🤷♂️ode😇🧞♂️ls”添加：🇳🇷 "z😂ai/g🔂lm-5.1🎷": {}🐮 第二步：更新配💄1️⃣置参考🚉 以下是参🧮💍考代码🔢🥍，用于展示更新🇬🇩后的配置应该是什👨🦰😝么样子 1、🌀“models🚩.pro🐓戴拿奥特曼星光战士国语viders.🥌🇯🇲zai🇲🇦🙏.models🐂🌌”部分🤷♀️： "mode👓ls"🌸🇨🇾: [ { 🎽 "i😩d": "⚛glm-5🇻🇪", 🐖🍂 "name"😤: "GL🧘♀️✔M-5"🐢🎚, "re🐝aso📖ning💃": 🇦🇨true, 🔩 "🏫🐓inpu📙🇩🇬t": ["t🇦🇿ext"], 🐴 "🥦🤷♂️cost":👧 {"i▪💿nput": 🇸🇴0, "outp🇲🇩🇬🇷ut"👨👨👧👧♿: 0, "🐽cache🇭🇰🌐Read": 0🇰🇬, "cac🦋heWr🇦🇬ite":📘 0},🐤 "🤚🕕contex🤭🐌tWi🇸🇦ndo🇹🇴w": ♌20480🇬🇪🇱🇹0, "m🇼🇫🤞axToke🕌🍵ns"👻🚽: 1310🚖🏴72 }, 📋{ ↕🐥"id🇲🇲": "g🏖🦑lm-4.7",🧛♀️ "n🇬🇫😐ame": "G⌛LM-4👇.7", 🚚🚿"reasoni🐖🌛ng"🛀: true,🍯 "2️⃣🧁input":🆖 ["text🍷😝"], 😆 "cost"📑🏫: {"inpu💬t": 0, 🕺🔞"out🛠🍹put": 🚭0, "c🔵📖acheRead🇻🇬": 0, "🥊cacheWri👤te"🇨🇭: 0🤡🛵}, 😚 "co👨🚒nte⚫xtWin🏰🇲🇻dow":💤 204800🍁🔩, "ma🤼♀️🍤xTokens🀄": 13107🎁👔2 },🔸 { 🗝👨👩👦👦 "id"🐺📪: "gl4️⃣m-5.🏡1",🥼👹 "n🏫ame": "🚰GLM-5.😅🇿🇼1", "🥾⏯rea📸son👨🏭ing"🇸🇰: t🐌rue, 😼🖤"input":🌗 ["te♻🌘xt"], 🥔 "🚂⛑cost🐢👌": {"🏴🔏inp🇧🇫🦹♂️ut": 💋0, "ou🎱🚑tpu🔁📟t": 🌘0, "cach❕🇰🇲eRead":🇺🇿🧘♂️ 0, "cac🦄heW↙rite": 0💴}, "👩🚀😟contex👨👨👧👧tWind👩🍳😕ow": 🙋♂️🦙204800🍻, "ma🇱🇷🚼xTo🏚kens✍": 1310⛄🐢72 💻🥑}] 2、“a🇩🇲👨👩👦👦gents.🇮🇪🐅def🥾aults.mo🤳⛲del.pri📥💼mary”部分：🇵🇪 "model"🔴🇬🇵: { "p🙂rimary":🇪🇪 "za🚹i/glm-⏭🌽5.1🎚", 🏊"fall🗓⏸戴拿奥特曼星光战士国语backs👛🔑": ["🤼♀️🍉zai📜/glm-💥4.7"😤📵]} 3、🥍🇰🇷“agents🚍.defau❎lts.mode👨💼✨ls”部分🔝🏔： "mod😕🚵♀️戴拿奥特曼星光战士国语els😏": { "🇪🇺✒zai/g🆗lm-5": {🇮🇩🍌"ali🥛as": "GL✝M"}, "z💠🇰🇮ai/gl🏓m-4.7":🌾😒 {}, "z👃ai/🇸🇽🇩🇿glm-🇳🇫5.1"🥇⛓: {}🤲🇦🇨} 做🇲🇹完以上更改😴🍴后，运行“op🍠encla🐱w gatewa🎄y resta⏩rt”命令重启网🐼◀关 重启🇸🇭后，您应该可以直👩🎨🧓接使用 🇲🇭👨👧GLM-5.🚵♀️👩1 模型，您🇩🇿可以在终端运行🏚🇨🇿“open🈚claw t🤺ui”进入⛲🍷聊天界面🚻。
值得注意的👦是，有8道♎🦟题目是在前🐋100次尝试🇹🇿🧷内就解决了，🐿🦹♂️显示出模型在程⏏序设计⭐方面的高🤫🇺🇦效性🧛♂️。全球用户数👵触及约🇳🇵🗂百万峰值🧟♂️戴拿奥特曼星光战士国语后便持续🚄下滑，此后数月👳🎼萎缩至不足🔉🌼50万，据数🇱🇧据分析机构Sim🧺🇮🇶ilarwe🍇b的数据，年底🌸😎前使用量🇧🇸📝便已趋于停滞📡🔊。
超大规模千卡/万🇳🇫卡级超📃节点，是支撑万亿🏸参数大模🕠🐘型训练等尖端场😍景的核心力📂🧀量；而AI商业化🤷♂️🔉要实现规模化落地🍅🇮🇳，更离🉐🔥不开适🇸🇹配中小企业实🦸♂️🤼♂️际需求的🚖🧽普惠化算力—🌺🏩—二者互为补🤔👩💻充、缺一不可🇵🇭。这个路😻😾径和自动驾🚯驶的演进逻辑一🛂样——从辅助执🚽🏟行到自主🇦🇶决策🔸🇸🇦。
