——————|—————|——————————|————-| Для многооборотных агентских задач (τ²-Bench и Terminal Bench 2) включите режим «Сохраненного мышления». Для оценки τ^2-Bench мы добавили дополнительный запрос к взаимодействию с пользователем в сфере розничной торговли и телекоммуникаций, чтобы избежать режимов сбоя, вызванных неправильным завершением взаимодействия пользователями. Для домена «Авиакомпания» мы применили исправления домена, предложенные в отчете о выпуске Claude Opus 4.5. Для локального развертывания GLM-4.7-Flash поддерживает платформы вывода, включая vLLM и SGLang. Подробные инструкции по развертыванию доступны в официальном репозитории Github. vLLM и SGLang поддерживают GLM-4.7-Flash только в своих основных ветках. + Установите поддерживаемые версии SGLang и Transformers (рекомендуется использовать uv): + Для графических процессоров Blackwell включите —attention-backend triton —speculative-draft-attention-backend triton в команду запуска SGLang. Если вы найдете нашу работу полезной в своих исследованиях, пожалуйста, рассмотрите возможность цитирования следующей статьи: «`bibtex @misc{5team2025glm45agentreasoningcoding, title={GLM-4.5: Базовые модели агентов, рассуждений и кодирования (ARC)},author={GLM Team and Aohan Zeng and Xin Lv and Qinkai…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: Olafangensan
Теги: gguf, heretic, uncensored, decensored, abliterated, autoquant, en, zh
Лайков: 7 | Загрузок: 281
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
