（来源：上观新闻）
为了让🇪🇷硬件跟🚛得上模型👚🇵🇬，自变量坚持1️⃣软硬一体同步迭🍹🔽代，不仅🍗🍾做模型，🍈🌡也做本体——机🥤🇸🇷器人的硬件结构与🅾算法深度适配，核🧭心零部👨👩👧👦🇸🇳件全面自研🇰🇭🛢。这就不🛶对了，谷歌这🐿样的做法👩🎓🧙♀️，算不🍰算是把↗人家底细都摸透🌝🎯了，却在胜🇲🇴利结算的时候决🇰🇲口不提别人干了📀🕘啥呢？ 🗿🎍光掩盖来源还不算🇳🇫🔴，谷歌🕕的 T🍨urb🇻🇪o Q🏫uant 团队甚✴至无视既定的🖱🇬🇾数学证🏩明，直接在🗑📻论文里空口白牙地🇬🇬硬踩高博士的理⛺论🧜♀️🌌。如果 JSON 💩语法要求🇹🇬，请务必添加逗号🆑😱： { "id0️⃣": "g🌦lm-👨🏫5.1"🗼🚡, "nam🏎e": "G🌟🥮LM-☸🌠5.1🚮🎰", "re🔸ason🚻ing": tr🤗🔮ue, "i👬nput":🐉👨👩👧 [ "t💂⚖ext" 💪], "🏕cost"🙀👌: { "🍿input🧳🇫🇮": 0, 👵🇳🇺 "outp🖨ut"♎🧓: 0, 💷"ca💯cheR😴🥄ead📑": 0,🐯🦀 "c👀📏acheWri🇲🇰te"👀🖱: 0 },👩⚖️ "cont🍦🔌extWindo👨👦👦w": 🚒🤮204🧗♂️800📀, 🐭"maxTo🤾♀️💏kens"🔜: 13107👅2} 然🍄7️⃣后更新“a🤩🇭🇰gen🆖💂♀️ts.d⛱😆efaults.🎾model.pr👨👩👧👧imar🚡y”的默认🇬🇼模型： 💑"pri♻📂mary"🐯: "za🦕😩i/glm-5👏", 接着，把上👨👨👦👦🔅面的代码改为❌🥥以下样式😪🈶： "🇸🇱primary"🌁: "zai/g↗🛒lm-5.💕🇩🇰1", 在“🛌 agent🙅s.defau9️⃣免费看水蜜桃爱如潮水带你飞IOSlts.mod🤥els↪🚴”添加：⛄ "z🇸🇲🍽ai/glm-🥦😜5.1":👚🛰 {} 第🛒🚗二步：更新配置参🌈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、“mo🤪dels.🇹🇱🏴☠️pro🍩🦁viders.🇻🇦🛶zai.mo📰dels”部👅分： 🐉"mod🇦🇱📲els": [ 👩🏫 { "i🐕d": "g🎢🍸lm-5🐮🇹🇴", "n⛰ame🏡": "G✒🍬LM-5"👩🚒, "r🚘easoning🦡": t🇦🇼🍡rue, 🌻 "input🧖♀️": 👨👨👧👧🇸🇦["te🙆🥧xt"], 🍗 "cost":⚾🇹🇦 {"🔞input"🦕🥧: 0⛹️♀️🤞, "out🖨💼put": 0,🥫 "cacheR🇪🇺🇪🇷ead": 0🆗, "cache😇🇲🇲Wri🍜🔀te": 🔺0}, "🇧🇿🦅conte☝🆗xtWind👮♀️💤ow": 🍉🌫204800🇸🇬💣, 🦔👸"maxToke🦸♀️🤤ns": 🤸♀️🔉131072🔘👢 }, {🇧🇳❣ 0️⃣"id": "g🧲lm-⛔🎮4.7", 🇫🇮🗓 "nam🎫e": "G💛🔷LM-4.7"⛹, "r🏳🇱🇹eas👱♀️🖌oning":🇰🇿 tr🌂🍸ue,👨🍳🌸 🎴🇲🇹 "inpu🇺🇾🔋t": ["te👨🦳✂xt"], 🇸🇴 "cost🅾📑": {"i🎬🌽nput"🔏💥: 0, "o👩👩👧👧utput": 🇳🇫0, "cach🔂👱eRead"🎳🇺🇦: 0🇲🇵🚝, "cac👒heWri🧔te":😹🇻🇬 0}, 🇸🇯免费看水蜜桃爱如潮水带你飞IOS "cont🕛extWi🤷♀️🇷🇴ndow"〰: 2048🍚00, 2️⃣ "max⬆🇰🇬Tokens🔱🤲": 131😕👺072 }👩🏫🆗, ↔📚{ "🇰🇷🥎id"🐞: "g👿🧝♂️lm-🦁5.1",🇸🇻🔬 ❓🥎"name":💬◼ "G⌚🛄LM-⚾🔐5.1", ⌨ "re⚔🇵🇫ason🇪🇭😼ing": 👩👧👧🚿true, 🍮 "inpu👃t": ["t🧴💹ext"🆔🦸♀️], 🇬🇲 "cost🎭🍾": {"in👤put": 0,😔 "output🍷": 0, 🐗"cacheRe🎚ad": 0,🆓 "cac🍀heWri🏪te": 0🌕}, 📓"cont🔢extWind🕌👑ow":🗳 20🌓4800, ◽ "m✡😒axT🔂🇰🇲okens😂🇸🇻": 1310🔠🕤72 🙋👏 }] ↩2、“🍰agents.🎡👆defaul🇵🇹🏰ts.🇦🇪🇰🇳model.♦🇨🇳pri🎬🏄♀️mary📚🆙”部分： "mo🤠del"👡📓: {1️⃣ "🚍prim🦹♀️ary"👨✈️: "zai/g🇳🇪lm-5.1",🇲🇼🥼 "fallb🔑💇♂️acks🇸🇳": ["za🥞🙋♂️i/glm🥦-4.7"🥠📖免费看水蜜桃爱如潮水带你飞IOS]} 3、“ag🏭ents🍱.defa🇹🇯🥽ults.mo✴🇬🇮dels”🚉🙆部分： "mo🥁dels":🌁 { 🇨🇬"za🕡i/glm-5🍷": {"al🧛♂️ias":🎴📠 "GLM"},💊⏏ "zai/🆙glm-4.7🇨🇮": {}, 🥬👨🏭 "zai/⚔glm-5.1🎳": {}}🍐🇲🇾 做完以上💤🥩更改后，🍧🛳运行“op🌽⛅enclaw g👟🇦🇷ate🎣way 📡res🧗♀️tart”命令重🧧🇵🇪启网关 🤲🧶重启后👬🔆，您应该可以直📴😚接使用 G🇫🇮🧜♂️LM-5.🧖♂️1 模型，您可🥿以在终端运行“o🔬🔞pencla💕w t🐶🏁ui”进入聊🇧🇷⛲天界面🇱🇦🐘。
然而NVID🐺🍚IA的研究🇨🇷◀团队却打破了这🇪🇦🇱🇰个常规认知，他💹们开发🔑☀的Nem🦐↙otr✅on-C🇪🇪asca🎥de 2模🇲🇷型虽然只🏐🚁有30亿个激活🗞参数，但在数🏗♻学推理能力👢上却能与那些拥🤣免费看水蜜桃爱如潮水带你飞IOS有数百亿参数的🧛♀️🇬🇾"巨无霸👵"模型相提并🈶论🍋📩。不过若🔱🍶只停留在🇳🇦AI模型，海淀🍿的故事还不算特👳♀️别😱。这种模式存在三🥠😈大致命🏦短板：一🎓是通信损🐫耗大，长距离线🍣↩缆传输⚰带来信号衰减，端🇸🇰👿到端延迟🎸居高不下，多卡🥫协同效率🇧🇯大幅折损🧽；二是部署运维难🎥，数百根线缆梳🚵♀️理、调试、🐼🌇故障排⛹️♀️♦查耗时🥛极长，后🍳期扩容难度🇲🇱🎏极大；🇼🇸🏴三是散热与❄🔜空间浪费，线缆🇬🇬🔙堆积阻🇨🇲碍风道🇹🇫循环，提升散🕜🌿热压力，🧪同时占用大量机👋🥊柜空间💋🌙，降低算📗🥐力密度⛳。
