（来源：上观新闻）
scaleX40🇦🇶🇪🇪可广泛适配🇪🇨六大核心应用🥦🇻🇬场景：大模型训练🍍🕴、智算中心🔩建设、企🇸🇮❔业级推理、高🥬校科研攻💿关、研发测试🐲哈利波特2国语版环境搭🦜建及行业解决方案🆖🧡落地🎎💥。如果 JS📬ON 语法要🇸🇭🥝求，请务🧑必添加逗号： 🇲🇱{ "id":🦴 "gl🥫m-5.🔦1", 🕺🍓"na😅me": "G🧚♂️LM-5.🥈1", "re📛🇹🇻asoning🗜": 🦂🇨🇰true, ⁉ "inp⏫ut": [🇲🇴🎂 "tex♌t" 🌠🌵], "cos📤😙t": { 😙 "inpu⚾♻t": 0☪, "ou🐚🔕tput"🐒🍎: 0,🚗🍹哈利波特2国语版 "😻🈂cac🕵📊heRe📆🧞♀️ad":🧪🛹 0, 🤐💈 "cac🏫👩heWrite"🎓: 0 🍁 }, 🇲🇪 "cont🇬🇬extWindo🇫🇮w": 20🇽🇰🕑4800, ⚾ "m⛹️♀️哈利波特2国语版axTokens🕖": 🐛😜13107✂2} 然🈷🥍后更新“age⚽👏nts.d🇦🇨efaults🏴☠️👨👨👧👧.mode🅰🇱🇹l.p👗🗞rimar♉🙎♂️y”的默🔛🤜认模型： "🖥🇧🇹prima🙋ry": "🎡zai/🐞glm-5",🥓💈 接着，把上面的♻🐃代码改为🧘♂️以下样💎🏨式： 🌊🈶"prima👧ry": "za🚢i/glm👩💻💇♂️-5.🇺🇬💟1", 🇲🇹↔在“ agen⚛ts.defa🙅3️⃣ults.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、🌞🧷“mod🈁els.p☃😢rovid🧫ers.zai🇧🇧.models”🚫🚍部分： "🥡models"🙆: [ 🔫♠{ 🇧🇮 "id🖕": "glm❇🔭-5", ➰🇧🇱 "name"🍢♠: "GLM👦🇱🇻-5", 🐎😝 "🥃reason🆑ing":🧤⛎ tr🦌🇬🇩ue, 🙋♂️🇰🇷 "inpu🎟t":👼 ["text⚽🥀"], 🌶🗺 "c🧝♂️💫ost": {"👏🔬input🍥": 0,🎇🇬🇵 "output👨🦰🐐": 0,🏝🕣 "cache🧟♂️Read"😎😾: 0,🌸😏 "cache❌Write"🚮😜: 0}📆, "🕞conte➖xtWi👗ndoℹw": 20💖4800,💊🔛 "max🎛🔁Tokens":↪ 1310♾️🐇72 🚩 },🥓 { 🧛♀️🧞♂️ "id": 🔠"glm-4🥔.7",😟 "🥼🏐name": "🍎GLM-4.📕7", 🦙 "re📑🍂asonin🇪🇺🐳g": tru🔌🇱🇹哈利波特2国语版e, "🧽📁input": 🤛😸["tex㊙t"], 🆕"co💓🍾st":🎆 {"inpu🍈🚙t": 0,🕤 "output🕵️♀️📀": 0,🏐2️⃣ "c🦜👆acheRead🇹🇹": 0,🌧 "cache🇧🇳Write":🛠 0}, ⏳ 🎤🧳"context🎨Windo🗻♌w": 20🎀4800,🔍 "🇨🇻maxToken👯s": 131🈯🏴072 }, 🙎♂️ { 🦅🐗 "id🍨🇨🇱": 🇧🇳"glm-🏅☁5.1🇲🇿🌶", "💤name"🥚🇮🇴: "GLM-5🇧🇼.1",🏗🎯 🚁🐀"reas🙅♂️🍰oning🧲": tr🌁🥿ue, "👑🇬🇹input"🌫: ["te📐xt"],🌐🚉 "🌽🧛♂️cost🏫💚": {"in🍹put":🧪🚵♀️ 0,🔅 "o🚣♀️🤑utput😨🎥": 0, 📀🌦"cacheR🚶〰ead": 0👨👩👧🕷, "c🇬🇭acheWri🇾🇹te"👨👨👦👦: 0}🇹🇭🇾🇪, 🔊 "contex◻tWi🍽🔊ndow"🦀🏟: 204😌👁️🗨️800, 🥇哈利波特2国语版 "max🔠🏠Tokens":🛵💭 131072 🔯 }] 🗜🎬2、“🚂🤾♂️agents.d👟👝efaults🏉.mode🇰🇵l.pri🇬🇲🥩mary”部分：🎥🕯 "model👱🙏": {🧞♂️ "pr💿👨👧imar😿y": "🐦🇪🇹zai/g🇳🇪lm-5.1"🏛🈚, "f🥉🥤allbac👗😨ks"🌍🇻🇬: ["🇪🇦zai/gl🚸m-4.7"]🈴🇵🇳} 3、⚡🚱“agents🐎.default🚘🌞s.model🇧🇾💯s”部分🇬🇭🈂： "mod👇els":🔕🛠 { "za🏜i/gl⏱🔎m-5": {"🐼alia🇰🇮🎽s": "GLM🧡🔏"}, "za👩✈️i/glm-4🔲🏓.7":🏊♀️👗 {}, "z🇫🇰🖨ai/gl🧪🎏m-5.1": 〽{}} 做完以🇹🇿😴上更改后，运行🥏👨❤️💋👨“opencla⭐w g⬆ateway 🤼♀️🚧res🌂tart🤗📞”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“op🇱🇾encl🧙♀️🆖aw t⏫🇻🇬ui”🧶进入聊天界面🚒。
ICP🆘C世界总决赛的👣表现同样🐺令人瞩目，模🦕型成功解决了12🇦🇹道题目中📅⛔的10道🦊🍫，获得第🚵♀️💻四名的金🌓🗿牌成绩🧖♀️🌈。
研究中提出🇵🇬🥒的"瀑布式强化学👅🙋习"框架也📷🏈为多技能AI系统🏁的训练提供了新👩🦱📌哈利波特2国语版的范式🔢🍕。在所有测试🦷的1414个语🕊言方向上，🇸🇴使用WAL🇧🇾AR方法训练的👩❤️👩🥤模型都表现🇬🇩出了显著的🇲🇸改进👨👦👦。
