（来源：上观新闻）
“完成♎🌻一个任务🖱🌳可能需🐽要的T🍑oken🇽🇰👨👦量，是原来回🇼🇫答一个简单问🇴🇲题To🙃👅ken量🇳🇿📬的十倍甚至⛔百倍，因此价格♥🐽有所调整♏。
擎天柱的野心，😓不是做一台更炫🇯🇴的机器人，😛🕒而是做🤧一套能跑通🇱🇧🚤的交付系统🕊☔。如果 JSON🐳🍓 语法要求，请务🏨必添加逗号：🌸 { 🇸🇹⚫"id":2️⃣🚂 "glm-5🕧.1", "n👨👦👦ame":🥁 "GLM-🔯5.1"☹↘, "🔼rea😦🐿sonin🥜😘g": 🌊🛳tru🇦🇺👩🌾e, "in⛩put": [ 🇲🇾 "te🤸♀️🀄xt" 🎵🧚♂️], "🇭🇳🤑cost": {👷♀️ "⚛input🦸♂️": 0, 🇲🇽 "outpu🇯🇴t": 🛬0, "c👨👦👦🇲🇳acheR🈯ead": 🈶🕟0, 🇸🇩🚠"cache🇹🇨🇱🇺Writ🚺e": 0 }🍠, 😗"context🦚🇲🇫Windo🦑📛w": 20🇳🇴🐮4800, "↖🇵🇸maxToke🅰🈳ns"🚌🐦: 13107🧤🇦🇺2} 然👩🚀后更新“ag❤ents.def👜🍈aults.🇸🇱mode🇸🇦l.p🌮🈁rima😴ry”的默认模型👁： "pri💲🇲🇻mary": 🕢"zai/glmⓂ-5", 接着，🆑🏡把上面📙🧜♂️的代码改为以下♥样式： "p🏰🏴☠️rima😄ry":🇨🇴 "zai/gl🥔m-5.1", ⁉在“ a👁gen⏫ts.💭default😬s.m🏐odels”添加🎤： "za😖🐇i/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.provid🈂🏰ers.🍖zai🏮.models🥚💵WRITE AS 女生”部分： "mo📥dels": [🇰🇭 {🇹🇱 "id🍒🔞": "gl✍👐m-5", 🌒 "nam🏊🇫🇰e": "GLM🎤-5", 🎧💩"reaso🦅🇨🇭ning": t🚴♀️rue,😅📈 "inp🐉🤱ut": ["🌵🖼text"],📂 ❇"cost🏌": 👊🏗{"input"🐞: 0, "☸output"🕤🏖: 0, 🌻"cac🎒heRe🎰🇯🇲ad":↪🗻 0,👨⚖️🧛♂️ "cac💆🇳🇷heWrit🆕🇬🇬e": 👟🇧🇷0}, 🐸🌰"cont🚀🤙extWind🐷🦁ow": 20🐽4800, 🇸🇯 "ma🗂👩🎓xTokens🌛": 13107🈯2 },🖨💸 { 😄 "id":🚵♀️ "glm🚺-4.7", 🆘🚴 "name🌺👎": "GLM🇳🇬🇯🇪-4.7",🛥 "re🌞🇹🇰ason🇰🇪🦒ing":🎄 true, 🔸 "inpu🤭t": 📓🥐["te🕳🤣xt"], 😐🕴 "cost"🧥🏴: {"inp🚬🍧ut"🇬🇾: 0, 😏☔"outp🍐🔋ut": 0♏, "cache🧼Read": 👨🦲0, "ca🙉cheWri🦀🇱🇸te":🎀🏆 0}, 🇱🇸"context🐹Wind😒🤙ow": 204🎭🚨800, 🧣"ma🇮🇲xTo🎎🚉ken🇲🇿s": 🇸🇪📷131👵072 }, 🐤 { 🕟🌌 "🌦🐡id": "g🦒lm-5.1💖🇵🇷", "🛀name"👩🦳🐜: "GL🚆🚄M-5.1",♣🛀 🐣🙅♂️"reasoni🛳ng": 👝♦true,🔸 "inp⌚ut"🇧🇭🔖: ["t⚽😉ext"📧], 📥"cos📤🕜t": 🎺🇳🇿{"input"🇲🇷: 0🕒🛷, "ou⚪🏁WRITE AS 女生tput"🇲🇺⏺: 0,🛣🇨🇲 "c😋acheR🇦🇲㊗ead": 🇱🇻0, 🇱🇮🌽"ca👕cheWrit🚒🧭e":🏷 0}, 🇹🇲 "🗃👊conte🥬xtWind🇮🇴🇧🇸ow": ⬆🏘204800,🧀🚑 "max▫Tokens"🇼🇸: 131072🇳🇿🐼 }➰] 2🤜、“agent🐊s.defa👊ults🈶.model.p⚽rimary😴🔫”部分： "mo🇦🇷👨💼del": {🔴 "pri🌬mar🧩📞y": "za🤩🆘i/gl🇰🇾🔻m-5🎁🌻.1"📫🚈, "f🇯🇲🇹🇩allbacks🇵🇷🇺🇬": ["za🤢i/gl📣🧤m-4.7"🍩]} 3、😔🇬🇩“agents🍢👩⚖️.defaul🖕🇹🇿ts.🔌😃models”🇳🇵部分： ▪"model🕞s":🗜🙆♂️ { 👷♀️💏 "zai/🐬glm🖌🙍-5"🏇: {"🚴🗂ali🔉🇫🇰as":🍌🚁 "GLM⚙"}, "z🤽♀️ai/g🇮🇸👍lm-4.🔘7": {}🐘🍻, "z🖖ai/glm-5⏯🤒.1": {}💛} 做完以🎋上更改🇪🇪🐫后，运行“op🇱🇷🧂encla🐔📣w gate😝way res👠tar🏴☠️t”命令重启网📐👻关 重🍩🤾♂️启后，您应该可以🛋直接使用 GL🐴M-5.😗👨🔧1 模型，🐻您可以在终端运🇷🇺3️⃣行“o👭🇸🇮pencl💯aw tu🖐🏟i”进入聊天🌺🆙界面🐔🙀。
而这种结🧑🛌构，让技术🔽↙从概念走向落地的✖🚯速度明🤖💊显加快🕑。Q4 相较🍮业内单🌡🎮一方案，这种☠👦全域AI矩阵方案☄的优势主❎🎪要体现在哪？ 🚒💃汪锋：相🙋🇹🇫较单一环节AI🐡优化，我们的方案🏡🥦优势在于协同性🤷♀️、完整性和📦扩展性📑。第三方评估：Ar💝tificia🧕🍔l Ana🔋⛅lysis提供⛴🤗结构化评估🔕，LMAre🇨🇭💢na反映真实用🀄户的盲选偏好🎰👩🦰，两者互补，形🚹🐽成更完整的外🥪🌃部视角🚀🧳。
