（来源：上观新闻）
而这种🎐密度，很快会转🤴化成分☀👳层清晰的🧀🇫🇰产业结构☄。传统的强化👠学习方法需要16💲🇧🇱0步才能在某🕎个任务上达到80😦🥃.7分的成绩⚽，而新方法🇬🇭只需要52🇩🇲步就能达🇩🇲🇮🇨到85.5分⏪🌻。如果 JSO🖲🦙N 语法要🎅求，请务必添加🅾💁♂️逗号： { "🇲🇼🥪id": 🙏🛷"glm-5.1🎄🚻", "🌈☄name": 🇨🇿小英雄雨来电影"GLM-🇰🇷5.1", 📼🇹🇩"reasoni🇹🇷ng": 🇬🇦true, 🙊 "input⏸": [ 🥣 "tex🏳️🌈t" ], ✊"cost":🇻🇺 { 🛰 "inpu🐒🦐t": 0, 🇪🇦 "out🥺👖put🤶": 0🚕😘, ⛽😭"ca🌞cheRead🌳": 0, 🇵🇹 "cacheW☃🕸rit🇵🇪e": 0 🧰💬 },👁🇧🇬 "conte🥴🇫🇲xtWin⚡🇵🇱dow😂": 2048🧯♎00, "ma👨👨👧🤚xToke🛅🇧🇿ns"⏸: 131072⚽🇬🇮} 然后🛣🏧更新“ag🙋♂️ent😋♟️s.defa☃⬜ults🎍.mo〰del.p👨🔧rimar🖊🚣♀️y”的默认🇬🇳模型： "p🐍rimary":🗓🕵️♀️ "z🧝♀️🌡ai/gl🌵🍙m-5", ➿接着，把上📒面的代码改为以下😭🍯样式： "pri🧿mar🐯🚖y": "zai🦎/glm-🚶💼5.1"🇦🇼, 在“♟️🎵 age2️⃣🍿nts.def🐤aul🕧ts.🧀⛱model😒🇹🇫s”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、“mod🙃els.pro🇬🇳vide🐩🎂rs.za🗓i.mod🇧🇪☄els”部分：🤓🏈 "model🐦s": [ {✌🇧🇶 🥂 "id": "🇺🇳glm-👒🔝5", "🕷name"🧨📨: "GLM-🧟♂️5", 🎎 "rea🎼soning😈": true,🐉👞 🎣"inpu🇬🇸t":🦢 ["😲text"],🇵🇷 "co🔺🐟st": 👩👧👦📛{"input🚌": 0,💙 "outpu✒t": 0, 🐺🤴"cacheR☺ead": 0🐘, "c🐻ach🔼eWrite🇧🇻🇲🇶": 👃🚔0}, "🔠context☄Wind🆎ow": 204👨🚒☄800, 🇹🇷 "maxTo🥠🖕kens🇨🇼": 🔸🍃131072 🤨}, 🛫{ "🌸✅id": "g🇨🇦lm-4.7🇧🇸", 💏 "name"🇹🇩: "🏌❌GLM🤶-4.7🤱💏", 🥁👖 "rea🈹🦋sonin🔩g": tru🏟e, 🚧"input"🎿: ["🍭🗽text"],🦷🇸🇭 💝🍹 "cos🦸♂️🦟t": {"🌓input":🧹 0, "out🏴put": 0🙎👨💻, "cach⏬📭eRead": 🥶0, "🥊cacheW↘🥪rit🎿e": 0🕝}, "🎯contextW🧬indow":🥅 20🇪🇷4800, 🛩🎾 "maxTℹokens":💤 13💘1072🧐 }🇳🇿, { 🧁🐈"id": "g🤹♀️📘lm-5.1"🍍🍒, 🏊👩🦱 "name"🧪: "GLM-🇦🇶🦇5.1",🍍🎽 🇵🇳🏨 "reaso👖ning"😃⛺: true, 🚯🏵 "inp🧭ut": 🤴["tex🐾🇭🇰t"],⛄🏊♀️ 🐇"cost"🎓: {"inp🇲🇱ut": 0, 🥒😴"outpu🥯t":⚜ 0, "c⚽🐠acheRea⛱🔙d": 0,🚶♀️ "cac🐟heWrite"👩✈️: 0}, 🍍🤽♂️ "cont🈚extWind📦👳ow": 20🇿🇼💎4800, 🦓 "m🙎axTo🌭kens":🀄🐗 131072 🌇 }] 😲2、“ag🐅🏃ents🌓🇧🇸.defau🅾lts🇦🇮.mode👗😔l.pr📢🤠ima📞🤤ry”🇲🇩🇮🇷部分： "mod❔🧞♂️el": {🇨🇨 "pri🚂mary"🤟📯: "zai/g🏃♀️📞lm-5.1",🐻 "fal♑lba🏴小英雄雨来电影cks": 🤒["z👩🔬ai/gl✡m-4👰.7"🇳🇵]} 3、🆖🇳🇮“agents.🚷📼defa🇬🇭ults.mod💎👶els”部分： 🇸🇷"model🏑🔭s":🔋小英雄雨来电影 { 🖌"zai/g🇨🇦lm-5"😱: {"🇧🇦alias🕝": "G🗓LM"}, "🍶zai/🈚🦑glm-🗡4.7⛺": {}📬🇳🇨, "z🗄ai/glm🏫🤸♀️-5.1🐄🤤": {}} 😉0️⃣做完以上更改后🇺🇳，运行“🎂小英雄雨来电影openc🇵🇸⛳小英雄雨来电影law g⏺🐌atewa🇻🇦🔹y rest🇮🇳🏛art”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“openc🛳law t🌭😑ui”进入㊗👨🌾聊天界面🎡。
建议去插件仓库♨确认是否有“支持🐻 3.28+🦗”的说明👩⚖️。那么，词元的成本🇻🇦应该怎么进行估计🏯🧢呢？在💾💠不考虑🇽🇰🥺：第一、🎞基建成🈂♉本；第二、模💞🇦🇪型能力👩🦲冗余的情况📇🦈下，我们将单位♌词元的基础价格拆👜解为一个完整数据♐推导机制😶： 从上🇹🇲述推导中可以🍎💴看出，词元（🇲🇹📠Toke😌☁n）的🇦🇲实际成本是高🍖度依赖于模型🥼能力和硬件成本的🧟♂️。
