（来源：上观新闻）
这究竟🔸🌍是下一个🔘🕺百亿风口的序章，✡还是一场被流量和👩👧👦资本催🧨👍熟的短暂幻梦？🛑⚗ 热闹背⏳😕后的冰火两重🚍💺天 任何商业现🏕象，首先📖要看价格🌈。这对整个AI研👀🏛究社区📭来说是一个宝贵🧼的贡献🇬🇳👊。
它证明了通过🇲🇸精心的工🏁程设计🚸和训练🏠🇦🇶策略优化，🇿🇲相对较小的🎥模型也能☹📞实现卓越的性能🥬💭。如果 JSON🇬🇺👬 语法要求🎚🤹♀️，请务⏫♒必添加逗号🇲🇴👨🎓： { "i👨❤️👨d": "g🦸♀️🌎lm-5.1"🥀🦒, 🧴🇸🇹"na🇬🇱☹me":🐳 "GLM-🇸🇿5.1", 🈹"reaso🧹ning👑❔": true📴, "in🇺🇾✊put": 🧀🇸🇹[ "🐑⚪窃听风云下载text" ]📧☑, "co⚗st": {🥳🕎 "inp📅🔩ut": 0, 🏴🥨 "outp🥴📪ut"🇱🇮8️⃣: 0, 🧠🛍"cacheRe🧤ad": 0🚽, 🇹🇷 "cache🏴☠️Write": 😂0 },📞🎅 "cont🦍🕌ext🙁Wind🌍🍳ow": 🔘窃听风云下载204800👨🦳, "maxT🚾😞oke🇦🇷🍯ns"🇨🇴: 13🎎🙀1072} 然后✔🐖更新“ag🎈ents.de😭♓faults.m🥕odel.🚙prima‼🐌ry”的默认模型🇴🇲： "pr🇺🇬ima📘ry": "🏓zai🀄🎂/glm-5",🇹🇹 接着，🤜🔋把上面的代码改为🇱🇾🏯以下样式：💻👩👧👧 "prima↗ry": "z🇬🇪ai/glm-5🦖.1", 在“ 🇰🇳🇲🇿agents.d👨👨👧👧efaults.🕟🙇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 2️⃣1、“mode🚝ls.pro🚋vide⛰🇫🇰rs.z📒ai.mod🐷els”部😂分： "mo🇬🇱🤒del😵s":🥿🇲🇬 [ 🏝🌟{ 💅 "id🦟": "🤦♂️🍶glm-5😜🌞", ⚾"name":👨🏭🇭🇷 "GL✅M-5", 💻 "rea🚲soning":🈁🎓 true, 📔⚪ "🇹🇳🇵🇸input🎇": [📑"te🔝🥠xt"],👬🛀 "cos🇬🇮🔣t": 🍘🐮{"i✳nput": 0🧚♀️, "🧒👨👨👧👧output❣🆙": 0,🧖♂️ "cach👿eRead": 🏌️♀️🤳0, "cach🇺🇸eWrite":🤫🎻 0},👁 "co👩✈️🐛nte🎺🇲🇸xtWin🎸dow": 2🌵048🎭🤷♀️窃听风云下载00, 📛🇦🇽 "maxTo👋kens": 1🌖🌬31072 ✈🏷}, 🏅 { 🥦 "id": 😩👨❤️💋👨"glm-47️⃣🚅.7",📔🎞 "📹name"🧿: "GLM🏺-4.7", 👨🎨🐑 "r🖼🍴easonin♎📦g": 💏true🍙, 🇬🇺🇺🇾窃听风云下载"inp🚛🇬🇺ut": 🇬🇫🐀["text🇨🇩"], 🤾♂️ "cos💶🌺t": {🦜⭕"input"🍸🚮: 0, "o🔐utput":🧦 0, "c👥🔧acheR🇱🇦🇧🇶ead"🐗: 0, "ca🇹🇰🥟cheWrit💆♂️🏷e": 0}, 👱♀️ "con♊🐒tex🌛🖋tWin👩👩👧👦⛸dow": 2🌃0480💓🈶0, 🙇♀️ "ma🈵xTok👱🐵ens": 13👨👩👧👧🎳1072 👩💼 }, {⚡ "i🇪🇦d": "glm🇳🇺-5.🇭🇺🚠1", 🖐 "📤nam🇳🇫🔙e": 🌈🕤"GL🏨M-5.🖱1", "👻reasonin👮♀️g":😧🇦🇶 true,🤼♂️🍧 🤗♠ "input"👶: ["🥛text"], 🥿🚟 "c⏫ost": {🐒"inp🤼♂️🌉ut": 0, 🎯"outpu🧚♂️🇳🇨t": 0, 🚴🇨🇷"cacheR👨🍳ead🍨": 0🚑, "cach🈂📊eWrite🔃": 0}, 🎴 "c🍩ontex👩🎨◽tWindo🧞♀️👨💻w": 🕔204800⛑🐶, 🥇💆 "m🔴🆒axTok🇰🇳🇦🇨ens": 1🐂31072 👩❤️👩 }]😪 2、“age⬜👷♀️nts💏☪.defaul🚷🏨ts.mode🔞🚂l.p🛁🏅rimary”🕹😏部分： "🙍♂️🚑mode👩👩👦👦👩👦👦l": 🐫➡{ "p🤵🌱rimary🇦🇲": "za🇺🇲🦝i/glm-🤵5.1", 🇱🇮2️⃣ "fal🇨🇫📝lbacks🐀🎁": [🇩🇯"zai🚇😥/glm-🙍♂️👩👦👦4.7"]🥎🤴} 3、“a🐖gents.🆕🚴defaults↖.mod🇸🇬els”部分🇬🇺🏵： "mo🥑🎱dels"🧚♂️: {📒🇸🇹 "🥩zai/gl⛱m-5": {🚴🇧🇱"alias"🥰⏳: "🔟GLM"🥬}, 😔🐌"zai/g🧱lm-👧4.7":🔥🧠 {}, "z🔥ai/g🏋🖼lm-5.🗃👨👧👧1": {🕓}} 🔆🇧🇲做完以上更‼❓改后，运行“op🔅🚤enclaw😃 gatewa👨❤️💋👨7️⃣y r🎦🦘estart”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“🏳⛏opencl🛄aw tui”进🥿入聊天界面❕。
此外，ClawS🇿🇦tage已接入🕷全屋智🏴能设备，通🧟♀️👩👩👧过屏幕、摄💃像头、传🧱感器与可🕜旋转结🙄🇧🇧构感知用户状态并🔌做出反🌪🖼应🇸🇨🎼。第一重陷阱：需求♏是事件型，▪👨👩👧👦不是持续🤢型✨🔝。问题二：API📈🥩定价将上升、🥰📯下降，还是分化🔴？ 定价不会单🇳🇦向移动，分化💎才是主旋🐢律🇻🇮📮。
