（来源：上观新闻）
这就像是⛈🇨🇺在全世界🦁最复杂🔼👧的语言环境中进行📉测试，确保🤰方法的普遍适用💐性↖🧡。如果 JSO🎉N 语法要求，⏸请务必添加🇪🇷🏟逗号： {©🏧 "id":👨🦲😆 "gl👆m-5.1"💚, "na💆♂️me"🥊: "GLM🇦🇸😗-5.1🌘", "rea🔲十万个冷笑话电影2soning":🦏 true💨, "i🎾npu🍒t": 💉🐧[ 🦘🇪🇭 "t↕▶ext" ]🏕✔, "cost💵◼": { 🆔"inp🇵🇼🥺ut": 0🆓, "o🏅🇸🇯utput🚬": 0, 🅾 "cac🗡heRead🔝": 0👨🚒, "c👥ache🍍Writ🧖♂️🦇e":🏕 0 🥿 }, 🎿🏝 "contex🇸🇽tWind🍰ow": 20🦟4800, 👩🔬💖 "maxTok🍎ens":🍎🤺 131072🦞🗡} 然后更新🖥“ag🕕ents.de🕖🚙faul🏞🏳ts.model😇💼.primar🥦📬y”的默🏡🕛认模型： "💈👊pri🇦🇶ℹmary"😔: "🔟🇸🇮zai/🌠glm🖤💯-5", 接着，🥺🚑把上面的🎚代码改为以🇩🇬🍸下样式：📂🕳 "pri👨👨👧👧mary": 📻🤴"zai🐟/glm-😀5.1", 👨⚖️在“ ag🔍🍳ents.def🎍👙aults.👨🏭models”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、“m🇸🇽🔂odel👩🦳s.p🔽rovide🔊👀rs.za🥫i.models8️⃣”部分🕳🇱🇸： "mod🦘els": [ 🐬👨⚖️ { 🙃 "🚊🏈id"💑: "glm🛡-5", 🍂 "na🚒🍀me": "G🥩🇧🇦LM-5", 🗜 "🕎reasoni🧪✋ng": tr↔🖱ue, 🐾 "input"📝Ⓜ: ["text🦁🏰"], 🎄"cos🤚🗽t": {"📐input📪": 0, "🇱🇺output"🚽🌰: 0, 🖨"cach👠🎇eRea🚿d":👩🔬💪 0,🍎 "cach🙆♂️🇨🇽eWrite🏴": 0}, ⛹️♀️🥼 "cont🤚extWi🇬🇸ndo👙w": 2048🖼🏁00, 😮 "ma🧺🥉xTo🛣ken◾s": 💛🚆13101️⃣72 🇱🇷🕳 }, 👨🚒🥟{ 🍈🅾 "🇮🇶💻id":👨🔬 "glm-🕝4.7💀", "n🧬🇳🇮ame😯": "GL🇲🇦🔖M-4.7", 💆♂️ 🔜"reaso🎬⏳ning🆚😀": 🇷🇺tru🥋💚e, ❤🏣 "input🎺": ⛽💕["text"🉐], 👨👩👦👦 "cost💹🇧🇧": {"🇸🇷input": 🇵🇭0, "o🚥🌈utput"🔕🈺: 0, 🏄♀️"cach👸eRead"😁: 0, "ca🥨🏇cheW🍭🇸🇷rite": 👢🍀0},⛸ "co🌅ntext👨💻💲Windo🕝w": 🇪🇷⛔20480🏗🤬0, 🅱 "🙅maxT👁️🗨️okens":🤽♀️🇲🇽 131072🧳 }, 😱{ "📟id": "gl🇲🇫✒m-5.♿🕜1", 🚇 "name"🇹🇱🏴☠️: "G🧩LM-5.1",🍽🧷 "r🍻⏸easoning🦃": tru🦌☢e, "i🇩🇪🕢nput"🙆: ["tex🍳t"],🤔🇦🇲 "c😹🎄ost": {"🥌🔣inp😨ut": 0📻🌿, "outpu🥼💙t": 🈵🦗0, ⤵🕛"cacheR👨💻🈺十万个冷笑话电影2ead🇻🇦": 0, "c👺acheWrit🐧◀e": 0}, 🧺🍽 "co👳ntextW❤🇿🇼indow🧂🚴♀️": 20480🤬0, "m⚠🧂axToken🧂🎈s":🇿🇦㊙ 131072 💴🇮🇩 }] 2、😑“agents😮🛡.defau👯♂️🇳🇬lts.mod🌎🙅♂️十万个冷笑话电影2el.pr👨💼imary🏉🎪”部分🧙♂️🎍： "⚗model":🎮Ⓜ { 🚖 "primar🥺y": "z📞ai/gl💐m-5🤢.1", 🍥🧸 "fallb👌acks":🎾🧧 ["🇲🇽🤩zai/g1️⃣lm-4.7"🕒💯]} 3🚼🦖、“agent🌵🚯s.d⌨efaults.🏁models”部💫分： "mod🔅els": { 🇨🇳📁 "zai/gl🏕m-5": {⭐🇹🇦"alias🦄🧕": "GL✊🗨M"}, "z🇨🇺🔨ai/glm-4💹🖨.7": {}✈👎, 💪🧚♂️"zai😾😺/glm-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 G⏮🇹🇴LM-5.1🔩 模型，您😙🥮可以在终端🦞💉运行“open➕claw 🇧🇻🌥tui”进入🦊🇼🇫聊天界面💹。
后者同样备受关😘👨👨👧👧注🐲💑。图源：官🐜🐱方供图🔪🦓 产品概况🆔：Edge💾Claw B🆚ox内置了🕵♥面壁自💜研的Agent🌨🚟框架EdgeCl🔕🌐aw、🥁常见的Ski🐦lls，以及本👩👩👧地小模型🇸🇲🌘。
算力获取🏦💸能力薄📤🧀弱是结构➕性劣势——不仅🎞影响模型训练效率🕋，也削弱以合理成👨❤️💋👨🍚本响应需🅰⛪求的能力🥈🕞。当用户输入一🚩个词元序列时，模🤬🧺型会将其映射到多🐉👈层 Tra📒◻nsforme🐼r架构中🔐👍。官方还🇺🇲🇹🇹贴心地为🔐 Grok 0️⃣联网搜索增加了可🍚选的 x_s🚙ear🇬🇪💞ch 模型🏙🍬选择器🇸🇲🥛。
