（来源：上观新闻）
超过100项修复🍔🛀覆盖了 📶What👩❤️👩📆sApp、D🎑iscord、T🥈🏯eleg👂🆙ram、飞🧾♟️书、Matri🇧🇯👩🦳x 等几乎所有主🥊👩👩👦流渠道🚨🎬，以及 Age🙏nt 核心、👩🔧记忆、工具调用等🗒关键路径🦉🇻🇦。本质上，P🇵🇭💢owe🌺🧜♀️rInf7️⃣er是一个用🎀😉于本地📱🎞部署大语言模型的🈳高速推🇵🇪💼理引擎，🧲让大语🇹🇲🇬🇼言模型🧢🇨🇼能在消🆔🍇费级PC上🥛高速运行*️⃣。如果 🎐JSO🏊📸N 语法要求，请🧘♀️⚰务必添加逗号🆓： {🧡⭕ "i🔺🤨d":⛸ "glm-🕠👆5.1",💐 "nam🇧🇾🈁e": "GLM➡-5.1",♈ "reas🕛oning":🎛 true🍒🥦, "inpu🗜t": 🎶[ 📽🏨 "text"🖕💹 ],🥄🇪🇹 "c1️⃣ost": {🕵️♀️ "i🔻nput": 🎢0, 🥾🔮 "o🈶🦍utput"🐿👄: 0, 🇳🇴 "cache💩🤯Rea😬😿d":🇨🇽 0, ⛎ "🇬🇧👩🦲cacheWr💳🚦ite":🦀⏹ 0 }, 0️⃣👸"cont☪🐮extWin🔣dow":😬 2048🇺🇦🌹00, "🤯maxTok🗓ens": 13👸1072} 然🎌后更新“age🐿6️⃣nts.de🦀🇨🇴faults🎨.model.p📂🈳rimary”👨🏭🇦🇨的默认模型：🔨 "prim❤🗃ary"👈🉐: "zai🔈⤴/glm-5🦐", 🦀接着，👨🦳把上面的代码改🚷🧝♀️为以下样式： "💚🦷pri🐤mary": "🖐zai/☠🎦glm🤽♂️-5.1"🎾, 在“ 🌖agent🧂〰s.d🍃efaul🆔ts.mod👘els”添加： 🇱🇷"zai🔇🦃/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⚓🔲、“model🇹🇻s.prov🕉iders.za🇧🇻i.mod⌚els🇳🇴”部分：🕹🏬 "m0️⃣🇸🇯odels":🇲🇳🤸♀️ [ { 🍻2️⃣ "id":🛰⛰ "glm-🤤拳霸25", 🥬⛷ "name📆": 🏷"GLM🎦🦹♀️-5", 🗯"reaso📰🥄nin🍬g": true🔣🎂, 💐"input":🏗 ["t🇧🇧🗽ext"], ☯👨🎤 "😾cost": {🇰🇼"input🇬🇼": 0, "🇧🇷outp🎁😙ut": 0,🦴🐓 "cach🎱eRead🇧🇭🧜♂️": 📐0, 🈁"cac🇦🇬heWrit🦉🍧e":👩🔧 0}, 🏀🇮🇲 "con🤰♒textWi📔🔶ndow": 📱204800,🥉 "🇬🇦maxT⭐okens":🙀 13107🧫2 }🥡, 🙈{ "i🆚d": "g🍌lm-4.7",🤫🕦 🧜♂️ "name":📃⚖ "GLM❌🦸♂️-4.7", 🇬🇫🇲🇱 "reas🔹😏oning💳♒": tru👩🏭⏩e, 🐛🐅 "in🏘⌛put"🍿: ["te✍🏳xt"], 🥖🥫 "cost":⚡🇴🇲 {"inp🍯ut": 0🇸🇮, "out🇫🇷🐹put"👨🔬: 0, "😖cacheR🌝ead": 0🍞🚗, "☮cacheWri🔚te": 0},🈹 "🇳🇬contex👨👨👧👦tWindo🐾w": 20🚟4800🗳🛌, 🇨🇰⏰ "ma🍆👩🔬xTokens"🧟♀️: 1😃31072 🈷}, { 😗 "id": ☹🇸🇷"gl💼🍒m-5.◾🍭1", 🥝🧿 "❓name": 🏟🚃"GL⬛M-5.1"📚👨🦳, ⛑"reason⚫ing": tr🌩🍮ue, 💻 "inp🇧🇴🐗ut": [™💨"text🦓🎪"], 🇧🇳 "🉑cost"🤯: {👄"input🇧🇹": 0, 🎱"outpu😡🍕t": 0🗄, "cac🇬🇳heRead"🥃: 0, "🇲🇴cacheWri🏧te"↘🚍: 0🖨}, "🦎🌈contextW🥄🛴indow": 🙊204800, 🏍 "max🌁🛌Toke🥾ns": 1😫310🗞72 }] ⌛2、“ag💄🔨ents.de🇫🇲faults.🎴🇿🇼model.pr🙇imary”部分🕝： "m🍭odel": {🧽⏭ "p📱🌛rimar🍌y":🧡 "za📼i/glm🇭🇰-5.1❓", "fa👩👩👦🇿🇼llba👩👧👦cks": 🏭🇸🇾["z🇳🇪ai/🚸🌠glm-🐪4.7"]⏫👩🏭} 3、“ag🇧🇯ents.def🕒aults.mo👨👨👧👧dels4️⃣”部分：🚵♀️▪ "mo🐴del🌉🎦s": {🚵♀️🗾 "zai/📽🦃glm-5"🛡: {"🇲🇭alias"🧖♂️: "G🦋LM"}, 🎾🕢"zai/☺glm-4✖.7": {},🖌 "zai/g🥰lm-💮👅5.1": {}♾️} 做完以上🎒更改后，运行“o😽🏠penc🧱law gate👸way re🎖star🐔t”命令重启网🔛🛅关 重启后🌂🇪🇺，您应该可以直接🎇🤐使用 GLM✍拳霸2-5.1 模型，🇺🇲您可以在终🚇🚆端运行“🦃🤙openclaw🌓 tui”进入🇦🇹聊天界面👨👧👦。
这意味着处🗝理“长文本”👀中的 🧸🐉100❕🇰🇷0 个 词🧱📷元，其🔥成本远❣高于处理😶“短文本”中👁的 1000 个🇬🇫🎸词元🌕🇫🇮。但进入🏰😇真实家庭、与用📈户同处一室、🧻🍢应对随机散落的🚍拳霸2杂物，🗄这是另一种🇰🇼💙量级的考验🍩。算力输出🈁标准化之后，需👕求增长🇨🇻📱是无限⚰🇳🇨的🇨🇫。他们开发的WAL🧼AR方法🇺🇳就像是为翻译系统💗安装了♑一套三3️⃣🤣重保险装🔴🇦🇮置，确保AI无🥤🇨🇽法再通过投🏅🇧🇬机取巧的😢方式获😚得高分🚌🍙。
