From 53c035864b5120e715d52a088bdcfeb6c226a3ef Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: nkh0472 <67589323+nkh0472@users.noreply.github.com> Date: Tue, 19 May 2026 12:34:31 +0800 Subject: [PATCH 1/6] Update chat.json --- zh-CN/chat.json | 44 +++++++++++++++++++++++++------------------- 1 file changed, 25 insertions(+), 19 deletions(-) diff --git a/zh-CN/chat.json b/zh-CN/chat.json index eb991101..c7182b8b 100644 --- a/zh-CN/chat.json +++ b/zh-CN/chat.json @@ -24,10 +24,10 @@ "unnamedChat": "未命名聊天", "emptyFolder": "文件夹为空", - "tokenCount": "token数", - "messageTokenCount": "输入token数", - "tokenCount/hint": "消息中的token数量。使用当前选定模型的分词器计算。\n\n需要加载模型。", - "messageTokenCount/hint": "消息中的token数量。使用当前选定模型的分词器计算。\n\n**不包括**附件中的token估计值。", + "tokenCount": "词元数", + "messageTokenCount": "输入词元数", + "tokenCount/hint": "消息中的词元数。使用当前选定模型的分词器计算。\n\n需要加载模型。", + "messageTokenCount/hint": "消息中的词元数量。使用当前选定模型的分词器计算。\n\n**不包括**附件中的词元估计值。", "notes": "对话笔记", "notes/add/first": "添加笔记", @@ -60,6 +60,8 @@ "actions/loadLastModel": "重新加载上次使用的模型", "actions/loadLastModel/tooltip": "点击以加载上次与该聊天一起使用的模型：\n\n{{lastModel}}", "actions/loadLastModel/error": "加载上次使用的模型失败。", + "actions/clearLastUsedModel": "清除上次使用的模型", + "actions/clearLastUsedModel/error": "清除上次使用的模型失败。", "actions/continueCurrentModel": "使用当前模型", "actions/continueCurrentModel/tooltip": "当前模型：{{currentModel}}", "actions/changeToLastUsedModel": "加载 {{lastModel}}", @@ -76,10 +78,10 @@ "editMessageConfirm/keepEditing": "继续编辑", "editMessageConfirm/save": "保存", "editMessageConfirm/discard": "放弃更改", - "tokenCount/totalNotAvailable": "token：{{current}}", - "tokenCount/totalAvailable": "token：{{current}}/{{total}}", + "tokenCount/totalNotAvailable": "词元：{{current}}", + "tokenCount/totalAvailable": "词元：{{current}}/{{total}}", "tokenCount/totalAvailablePercentage": "上下文已满 {{percentage}}%", - "tokenCount/contextOverflow": "未经处理的上下文大于模型的最大token限制。根据您的上下文溢出策略，上下文可能会被截断，或者消息可能不会被发送。", + "tokenCount/contextOverflow": "未经处理的上下文大于模型的最大词元限制。根据您的上下文溢出策略，上下文可能会被截断，或者消息可能不会被发送。", "modelLoader/manualLoadParams/label": "手动选择模型加载参数", "modelLoader/manualLoadParams/hint/before": "(或按住", "modelLoader/manualLoadParams/hint/after": ")", @@ -128,10 +130,10 @@ "style/viewMode/plaintext": "纯文本", "style/viewMode/monospace": "等宽字体", - "speculativeDecodingVisualization/toggle": "可视化已采纳的草稿token", - "speculativeDecodingVisualization/fromDraftModel_one": "已采纳的草稿token", - "speculativeDecodingVisualization/fromDraftModel_other": "已采纳的草稿token", - "speculativeDecodingVisualization/cannotChangeViewMode": "可视化草稿token时无法切换显示模式。", + "speculativeDecodingVisualization/toggle": "可视化已采纳的草稿词元", + "speculativeDecodingVisualization/fromDraftModel_one": "已采纳的草稿词元", + "speculativeDecodingVisualization/fromDraftModel_other": "已采纳的草稿词元", + "speculativeDecodingVisualization/cannotChangeViewMode": "可视化草稿词元时无法切换显示模式。", "style/fontSize/label": "字体大小", "style/fontSize/medium": "默认", @@ -154,7 +156,7 @@ "expandTooltip": "展开调试信息块" } }, - + 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<67589323+nkh0472@users.noreply.github.com> Date: Tue, 19 May 2026 12:38:40 +0800 Subject: [PATCH 2/6] Update config.json --- zh-CN/config.json | 91 ++++++++++++++++++++++++++--------------------- 1 file changed, 50 insertions(+), 41 deletions(-) diff --git a/zh-CN/config.json b/zh-CN/config.json index 48a45d2f..e77051e4 100644 --- a/zh-CN/config.json +++ b/zh-CN/config.json @@ -46,11 +46,11 @@ "llm.prediction.systemPrompt/addInstructions": "添加说明", "llm.prediction.temperature/title": "温度", "llm.prediction.temperature/subTitle": "引入多少随机性。0 将始终产生相同的结果,而较高值将增加创造性和变化。", - "llm.prediction.temperature/info": "来自 llama.cpp 帮助文档：\"默认值为 <{{dynamicValue}}>，它在随机性和确定性之间提供了平衡。极端情况下，温度为 0 会始终选择最可能的下一个token，导致每次运行的输出相同\"", + "llm.prediction.temperature/info": "来自 llama.cpp 帮助文档：\"默认值为 <{{dynamicValue}}>，它在随机性和确定性之间提供了平衡。极端情况下，温度为 0 会始终选择最可能的下一个词元，导致每次运行的输出相同\"", "llm.prediction.llama.sampling/title": "采样", "llm.prediction.topKSampling/title": "Top K 采样", - "llm.prediction.topKSampling/subTitle": "将下一个token限制为模型预测的前 k 个最可能的token。作用类似于温度", - "llm.prediction.topKSampling/info": "来自 llama.cpp 帮助文档：\n\nTop-k 采样是一种仅从模型预测的前 k 个最可能的token中选择下一个token的文本生成方法。\n\n它有助于减少生成低概率或无意义token的风险，但也可能限制输出的多样性。\n\n更高的 top-k 值（例如，100）将考虑更多token，从而生成更多样化的文本，而较低的值（例如，10）将专注于最可能的token，生成更保守的文本。\n\n• 默认值为 <{{dynamicValue}}>", + "llm.prediction.topKSampling/subTitle": "将下一个词元限制为模型预测的前 k 个最可能的词元。作用类似于温度", + "llm.prediction.topKSampling/info": "来自 llama.cpp 帮助文档：\n\nTop-k 采样是一种仅从模型预测的前 k 个最可能的词元中选择下一个词元的文本生成方法。\n\n它有助于减少生成低概率或无意义词元的风险，但也可能限制输出的多样性。\n\n更高的 top-k 值（例如，100）将考虑更多词元，从而生成更多样化的文本，而较低的值（例如，10）将专注于最可能的词元，生成更保守的文本。\n\n• 默认值为 <{{dynamicValue}}>", "llm.prediction.llama.cpuThreads/title": "CPU 线程", "llm.prediction.llama.cpuThreads/subTitle": "推理期间使用的 CPU 线程数", "llm.prediction.llama.cpuThreads/info": "计算期间要使用的线程数。增加线程数并不总是与更好的性能相关联。默认值为 <{{dynamicValue}}>。", @@ -60,17 +60,17 @@ "llm.prediction.maxPredictedTokens/inputLabel": "最大响应长度（token）", "llm.prediction.maxPredictedTokens/wordEstimate": "约 {{maxWords}} 词", "llm.prediction.repeatPenalty/title": "重复惩罚", - "llm.prediction.repeatPenalty/subTitle": "多大程度上避免重复相同的token", + "llm.prediction.repeatPenalty/subTitle": "多大程度上避免重复相同的词元", "llm.prediction.repeatPenalty/info": "来自 llama.cpp 帮助文档：\"有助于防止模型生成重复或单调的文本。\n\n更高的值(例如,1.5)将更强烈地惩罚重复,而更低的值(例如,0.9)将更为宽容。\" • 默认值为 <{{dynamicValue}}>", "llm.prediction.minPSampling/title": "最小 P 采样", - "llm.prediction.minPSampling/subTitle": "token被选为输出的最低基本概率", - "llm.prediction.minPSampling/info": "来自 llama.cpp 帮助文档：\n\n相对于最可能token的概率，token被视为考虑的最低概率。必须在 [0, 1] 范围内。\n\n• 默认值为 <{{dynamicValue}}>", + "llm.prediction.minPSampling/subTitle": "词元被选为输出的最低基本概率", + "llm.prediction.minPSampling/info": "来自 llama.cpp 帮助文档：\n\n相对于最可能词元的概率，词元被视为考虑的最低概率。必须在 [0, 1] 范围内。\n\n• 默认值为 <{{dynamicValue}}>", "llm.prediction.topPSampling/title": "Top P 采样", - "llm.prediction.topPSampling/subTitle": "可能的下一个token的最小累积概率。作用类似于温度", - "llm.prediction.topPSampling/info": "来自 llama.cpp 帮助文档：\n\nTop-p 采样，也称为核心采样，是另一种文本生成方法，从累积概率至少为 p 的token子集中选择下一个token。\n\n这种方法通过同时考虑token的概率和要从中采样的token数量，在多样性和质量之间提供了平衡。\n\n更高的 top-p 值（例如，0.95）将导致更多样化的文本，而较低的值（例如，0.5）将生成更集中和保守的文本。必须在 (0, 1] 范围内。\n\n• 默认值为 <{{dynamicValue}}>", + "llm.prediction.topPSampling/subTitle": "可能的下一个词元的最小累积概率。作用类似于温度", + "llm.prediction.topPSampling/info": "来自 llama.cpp 帮助文档：\n\nTop-p 采样，也称为核心采样，是另一种文本生成方法，从累积概率至少为 p 的词元子集中选择下一个词元。\n\n这种方法通过同时考虑词元的概率和要从中采样的词元数量，在多样性和质量之间提供了平衡。\n\n更高的 top-p 值（例如，0.95）将导致更多样化的文本，而较低的值（例如，0.5）将生成更集中和保守的文本。必须在 (0, 1] 范围内。\n\n• 默认值为 <{{dynamicValue}}>", "llm.prediction.stopStrings/title": "停止字符串", - "llm.prediction.stopStrings/subTitle": "应该停止模型生成更多token的字符串", - "llm.prediction.stopStrings/info": "遇到特定字符串时将停止模型生成更多token", + "llm.prediction.stopStrings/subTitle": "应该停止模型生成更多词元的字符串", + "llm.prediction.stopStrings/info": "遇到特定字符串时将停止模型生成更多词元", "llm.prediction.stopStrings/placeholder": "输入一个字符串并按 ⏎", "llm.prediction.contextOverflowPolicy/title": "上下文溢出", "llm.prediction.contextOverflowPolicy/subTitle": "当对话超出模型处理能力时,模型应该如何表现", @@ -80,23 +80,23 @@ "llm.prediction.llama.tailFreeSampling/title": "尾部自由采样", "llm.prediction.llama.locallyTypicalSampling/title": "局部典型采样", "llm.prediction.llama.xtcProbability/title": "XTC 采样概率", - "llm.prediction.llama.xtcProbability/subTitle": "XTC（排除顶选）采样器将在每个生成token时以该概率激活。XTC 采样有助于提升创造力，减少陈词滥调", - "llm.prediction.llama.xtcProbability/info": "XTC（排除顶选）采样将以该概率在每个token生成时激活。XTC 采样通常可以提升创造力并减少陈词滥调", + "llm.prediction.llama.xtcProbability/subTitle": "XTC（排除顶选）采样器将在每个生成词元时以该概率激活。XTC 采样有助于提升创造力，减少陈词滥调", + "llm.prediction.llama.xtcProbability/info": "XTC（排除顶选）采样将以该概率在每个词元生成时激活。XTC 采样通常可以提升创造力并减少陈词滥调", "llm.prediction.llama.xtcThreshold/title": "XTC 采样阈值", - "llm.prediction.llama.xtcThreshold/subTitle": "XTC（排除顶选）阈值。在 `xtc-probability` 概率下，查找概率介于 `xtc-threshold` 和 0.5 之间的token，并仅保留其中概率最低的一个", - "llm.prediction.llama.xtcThreshold/info": "XTC（排除顶选）阈值。在 `xtc-probability` 概率下，查找概率介于 `xtc-threshold` 和 0.5 之间的所有token，仅保留概率最低的一个，其余全部移除", + "llm.prediction.llama.xtcThreshold/subTitle": "XTC（排除顶选）阈值。在 `xtc-probability` 概率下，查找概率介于 `xtc-threshold` 和 0.5 之间的词元，并仅保留其中概率最低的一个", + "llm.prediction.llama.xtcThreshold/info": "XTC（排除顶选）阈值。在 `xtc-probability` 概率下，查找概率介于 `xtc-threshold` 和 0.5 之间的所有词元，仅保留概率最低的一个，其余全部移除", "llm.prediction.mlx.topKSampling/title": "Top K 采样", - "llm.prediction.mlx.topKSampling/subTitle": "将下一个token限制为概率最高的前 k 个token。作用类似于温度", - "llm.prediction.mlx.topKSampling/info": "仅从概率最高的前 k 个token中选择下一个token，作用类似于温度", + "llm.prediction.mlx.topKSampling/subTitle": "将下一个词元限制为概率最高的前 k 个词元。作用类似于温度", + "llm.prediction.mlx.topKSampling/info": "仅从概率最高的前 k 个词元中选择下一个词元，作用类似于温度", "llm.prediction.onnx.topKSampling/title": "Top K 采样", - "llm.prediction.onnx.topKSampling/subTitle": "将下一个token限制为前 k 个最可能的token。作用类似于温度", - "llm.prediction.onnx.topKSampling/info": "来自 ONNX 文档：\n\n保留最高概率词汇表token的数量以进行 top-k 过滤\n\n• 默认情况下此过滤器关闭", + "llm.prediction.onnx.topKSampling/subTitle": "将下一个词元限制为前 k 个最可能的词元。作用类似于温度", + "llm.prediction.onnx.topKSampling/info": "来自 ONNX 文档：\n\n保留最高概率词汇表词元的数量以进行 top-k 过滤\n\n• 默认情况下此过滤器关闭", "llm.prediction.onnx.repeatPenalty/title": "重复惩罚", - "llm.prediction.onnx.repeatPenalty/subTitle": "多大程度上避免重复相同的token", + "llm.prediction.onnx.repeatPenalty/subTitle": "多大程度上避免重复相同的词元", "llm.prediction.onnx.repeatPenalty/info": "更高的值阻止模型重复自身", "llm.prediction.onnx.topPSampling/title": "Top P 采样", - "llm.prediction.onnx.topPSampling/subTitle": "可能的下一个token的最小累积概率。作用类似于温度", - "llm.prediction.onnx.topPSampling/info": "来自 ONNX 文档：\n\n仅保留累积概率达到或超过 TopP 的最可能token用于生成\n\n• 默认情况下此过滤器关闭", + "llm.prediction.onnx.topPSampling/subTitle": "可能的下一个词元的最小累积概率。作用类似于温度", + "llm.prediction.onnx.topPSampling/info": "来自 ONNX 文档：\n\n仅保留累积概率达到或超过 TopP 的最可能词元用于生成\n\n• 默认情况下此过滤器关闭", "llm.prediction.seed/title": "种子", "llm.prediction.structured/title": "结构化输出", "llm.prediction.structured/info": "结构化输出", @@ -106,14 +106,14 @@ "llm.prediction.tools/serverPageDescriptionAddon": "通过服务端 API 调用时，请将其作为 `tools` 字段传入请求体", "llm.prediction.promptTemplate/title": "提示模板", "llm.prediction.promptTemplate/subTitle": "聊天中消息发送给模型的格式。更改此设置可能会引入意外行为 - 确保您知道自己在做什么！", - "llm.prediction.speculativeDecoding.numDraftTokensExact/title": "草稿生成token数", - "llm.prediction.speculativeDecoding.numDraftTokensExact/subTitle": "每生成一个主模型token，草稿模型生成的token数量。平衡计算量与收益，选择合适的数值", + "llm.prediction.speculativeDecoding.numDraftTokensExact/title": "草稿生成词元数", + "llm.prediction.speculativeDecoding.numDraftTokensExact/subTitle": "每生成一个主模型词元，草稿模型生成的词元数量。平衡计算量与收益，选择合适的数值", "llm.prediction.speculativeDecoding.minContinueDraftingProbability/title": "草稿概率阈值", - "llm.prediction.speculativeDecoding.minContinueDraftingProbability/subTitle": "仅当token概率高于该阈值时才继续草稿。值越高风险越低，收益也越低", + "llm.prediction.speculativeDecoding.minContinueDraftingProbability/subTitle": "仅当词元概率高于该阈值时才继续草稿。值越高风险越低，收益也越低", "llm.prediction.speculativeDecoding.minDraftLengthToConsider/title": "最小草稿长度", "llm.prediction.speculativeDecoding.minDraftLengthToConsider/subTitle": "草稿长度低于该值将被主模型忽略。值越高风险越低，收益也越低", "llm.prediction.speculativeDecoding.maxTokensToDraft/title": "最大草稿长度", - "llm.prediction.speculativeDecoding.maxTokensToDraft/subTitle": "草稿中允许的最大token数。如果所有token概率都高于阈值，则为上限。值越低风险越低，收益也越低", + "llm.prediction.speculativeDecoding.maxTokensToDraft/subTitle": "草稿中允许的最大词元数。如果所有词元概率都高于阈值，则为上限。值越低风险越低，收益也越低", "llm.prediction.speculativeDecoding.draftModel/title": "草稿模型", "llm.prediction.reasoning.parsing/title": "推理过程解析方式", "llm.prediction.reasoning.parsing/subTitle": "控制模型输出中推理过程的解析方式", @@ -131,17 +131,24 @@ "load.gpuStrictVramCap.customSubTitleOn": "开启：系统将限制模型权重的卸载仅限于专用 GPU 内存及 RAM 。上下文仍可能使用共享内存", "load.gpuStrictVramCap.customGpuOffloadWarning": "模型的卸载仅限于专用 GPU 内存。实际卸载的层数可能会有所不同", "load.allGpusDisabledWarning": "所有 GPU 目前均被禁用。请启用至少一个以进行卸载", + "load.gpuStrictVramCap.customSubTitleOff": "关闭：如果专用 GPU 内存已满，允许将模型权重卸载到共享内存", + "load.gpuStrictVramCap.customSubTitleOn": "开启：系统将限制模型权重仅卸载到专用 GPU 内存和 RAM。上下文仍可能使用共享内存", + "load.gpuStrictVramCap.customGpuOffloadWarning": "模型卸载限制在专用 GPU 内存内。实际卸载的层数可能不同", + "load.allGpusDisabledWarning": "当前所有 GPU 均已禁用。请至少启用一个以进行卸载", "llm.load.contextLength/title": "上下文长度", - "llm.load.contextLength/subTitle": "模型可以一次性关注的token最大数量。请参阅“推理参数”下的“对话溢出”选项以获取更多管理方式", - "llm.load.contextLength/info": "指定模型一次可以考虑的最大token数量，影响其处理过程中保留的上下文量", + "llm.load.contextLength/subTitle": "模型可以一次性关注的词元最大数量。请参阅“推理参数”下的“对话溢出”选项以获取更多管理方式", + "llm.load.contextLength/info": "指定模型一次可以考虑的最大词元数量，影响其处理过程中保留的上下文量", "llm.load.contextLength/warning": "设置较高的上下文长度值会对内存使用产生显著影响", "llm.load.seed/title": "种子", "llm.load.seed/subTitle": "用于文本生成的随机数生成器的种子。-1 表示随机", "llm.load.seed/info": "随机种子：设置随机数生成的种子以确保可重复的结果", + "llm.load.numCpuExpertLayersRatio/title": "强制将 MoE 权重放入 CPU 的层数", + "llm.load.numCpuExpertLayersRatio/subTitle": "强制将专家层放入 CPU 的层数。可节省显存，并且可能比部分 GPU 卸载更快。如果模型能完全放入显存，不建议使用此选项。", + "llm.load.numCpuExpertLayersRatio/info": "指定强制将专家层放入 CPU 的层数。注意力层保留在 GPU 上，在保持推理速度较快的同时节省显存。", "llm.load.llama.evalBatchSize/title": "评估批处理大小", - "llm.load.llama.evalBatchSize/subTitle": "每次处理的输入token数量。增加此值会提高性能，但会增加内存使用量", + "llm.load.llama.evalBatchSize/subTitle": "每次处理的输入词元数量。增加此值会提高性能，但会增加内存使用量", "llm.load.llama.evalBatchSize/info": "设置评估期间一起处理的示例数量,影响速度和内存使用", "llm.load.llama.ropeFrequencyBase/title": "RoPE 频率基", "llm.load.llama.ropeFrequencyBase/subTitle": "旋转位置嵌入(RoPE)的自定义基频。增加此值可能在高上下文长度下提高性能", @@ -182,14 +189,16 @@ "llm.load.mlx.kvCacheBits/turnedOnWarning": "启用 KV 缓存量化时，上下文长度设置将被忽略", "llm.load.mlx.kvCacheGroupSize/title": "KV 缓存量化分组大小", "llm.load.mlx.kvCacheGroupSize/subTitle": "量化操作时分组的大小，组越大内存占用越低，但模型质量可能下降", + "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/title": "KV 缓存量化", + "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/subTitle": "对模型的 KV 缓存进行量化，可加快生成速度并降低内存占用，但可能影响输出质量。", "llm.load.mlx.kvCacheGroupSize/info": "KV 缓存量化时使用的分组位数", "llm.load.mlx.kvCacheQuantizationStart/title": "KV 缓存量化：开始量化的上下文长度", "llm.load.mlx.kvCacheQuantizationStart/subTitle": "达到此上下文长度后开始对 KV 缓存进行量化", "llm.load.mlx.kvCacheQuantizationStart/info": "达到此上下文长度后开始对 KV 缓存进行量化", - "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/title": "KV 缓存量化", - "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/subTitle": "对模型的 KV 缓存进行量化，可加快生成速度并降低内存占用，但可能影响输出质量。", "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/bits/title": "KV 缓存量化位数", - "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/bits/tooltip": "KV 缓存量化所用的位数", + "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/subTitle": "量化模型的 KV 缓存。这可能会提高生成速度并降低内存占用，\n但会牺牲模型输出质量。", + "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/bits/title": "KV 缓存量化位数", + "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/bits/tooltip": "KV 缓存量化的位数", "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/bits/bits": "位数", "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/groupSize/title": "分组策略", "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/groupSize/accuracy": "高精度", @@ -200,14 +209,14 @@ "llm.load.mlx.kvCacheQuantization/quantizedStart/tooltip": "当上下文长度达到该值时，开始对 KV 缓存进行量化", "embedding.load.contextLength/title": "上下文长度", - "embedding.load.contextLength/subTitle": "模型可以一次性关注的token最大数量。请参阅“推理参数”下的“对话溢出”选项以获取更多管理方式", - "embedding.load.contextLength/info": "指定模型一次可以考虑的最大token数量，影响其处理过程中保留的上下文量", + "embedding.load.contextLength/subTitle": "模型可以一次性关注的词元最大数量。请参阅“推理参数”下的“对话溢出”选项以获取更多管理方式", + "embedding.load.contextLength/info": "指定模型一次可以考虑的最大词元数量，影响其处理过程中保留的上下文量", "embedding.load.llama.ropeFrequencyBase/title": "RoPE 频率基", "embedding.load.llama.ropeFrequencyBase/subTitle": "旋转位置嵌入(RoPE)的自定义基频。增加此值可能在高上下文长度下提高性能", "embedding.load.llama.ropeFrequencyBase/info": "[高级] 调整旋转位置编码的基频,影响位置信息的嵌入方式", "embedding.load.llama.evalBatchSize/title": "评估批处理大小", - "embedding.load.llama.evalBatchSize/subTitle": "每次处理的输入token数量。增加此值会提高性能，但会增加内存使用量", - "embedding.load.llama.evalBatchSize/info": "设置评估期间一起处理的token数量", + "embedding.load.llama.evalBatchSize/subTitle": "每次处理的输入词元数量。增加此值会提高性能，但会增加内存使用量", + "embedding.load.llama.evalBatchSize/info": "设置评估期间一起处理的词元数量", "embedding.load.llama.ropeFrequencyScale/title": "RoPE 频率比例", "embedding.load.llama.ropeFrequencyScale/subTitle": "上下文长度按此因子缩放,以使用 RoPE 扩展有效上下文", "embedding.load.llama.ropeFrequencyScale/info": "[高级] 修改旋转位置编码的频率缩放,以控制位置编码的粒度", @@ -265,8 +274,8 @@ "llmPromptTemplate": { "type": "类型", "types.jinja/label": "模板 (Jinja)", - "jinja.bosToken/label": "开始token (BOS Token)", - "jinja.eosToken/label": "结束token (EOS Token)", + "jinja.bosToken/label": "开始词元 (BOS Token)", + "jinja.eosToken/label": "结束词元 (EOS Token)", "jinja.template/label": "模板", "jinja/error": "解析 Jinja 模板失败: {{error}}", "jinja/empty": "请在上方输入一个 Jinja 模板。", @@ -288,10 +297,10 @@ "stopStrings/subTitle": "除了用户指定的停止字符串之外,还将使用特定于模板的停止字符串。" }, "contextLength": { - "maxValueTooltip": "这是模型训练所能处理的最大token数量。点击以将上下文设置为此值", + "maxValueTooltip": "这是模型训练所能处理的最大词元数量。点击以将上下文设置为此值", "maxValueTextStart": "模型支持最多", - "maxValueTextEnd": "个token", - "tooltipHint": "尽管模型可能支持一定数量的token，但如果您的机器资源无法处理负载，性能可能会下降 - 增加此值时请谨慎" + "maxValueTextEnd": "个词元", + "tooltipHint": "尽管模型可能支持一定数量的词元，但如果您的机器资源无法处理负载，性能可能会下降 - 增加此值时请谨慎" }, "contextOverflowPolicy": { "stopAtLimit": "到达限制时停止", @@ -326,7 +335,7 @@ 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b/zh-CN/developer.json index 9ed7ec42..382667db 100644 --- a/zh-CN/developer.json +++ b/zh-CN/developer.json @@ -47,6 +47,15 @@ "serverOptions/jitModelLoadingTTL/ttl/unit": "分钟", "serverOptions/unloadPreviousJITModelOnLoad/title": "仅保留最后一个即时加载的模型", "serverOptions/unloadPreviousJITModelOnLoad/hint": "确保在任意时刻最多只有一个即时加载的模型（会卸载之前的模型）", + "serverOptions/allowMcp/title": "允许远程 MCP", + "serverOptions/allowMcp/hint": "允许使用不在 mcp.json 中的 MCP。这些 MCP 连接是临时的，仅在请求期间存在。目前仅支持远程 MCP。", + "serverOptions/allowMcp/mode/off": "关闭", + "serverOptions/allowMcp/mode/off/hint": "不允许服务器请求使用 MCP", + "serverOptions/allowMcp/mode/remote": "远程", + "serverOptions/allowMcp/mode/remote/hint": "允许连接到远程 MCP 服务器", + + "serverOptions/start/error": "启动服务器失败", + "serverOptions/stop/error": "停止服务器失败", "serverLogs/scrollToBottom": "跳转到底部", "serverLogs/clearLogs": "清除日志 ({{shortcut}})", @@ -161,11 +170,20 @@ "newBadge": "新功能" }, - "endpoints/openaiCompatRest/title": "支持的端点 (与 OpenAI 兼容的格式)", + 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settings.json --- zh-CN/settings.json | 17 +++++++++++++++++ 1 file changed, 17 insertions(+) diff --git a/zh-CN/settings.json b/zh-CN/settings.json index 3c0cfbe3..27f3e786 100644 --- a/zh-CN/settings.json +++ b/zh-CN/settings.json @@ -51,6 +51,9 @@ "colorThemeLabel": "颜色主题", "complexityLevelLabel": "用户界面复杂度级别", "selectComplexityLevelPlaceholder": "选择默认的UI复杂度级别", + "appNavigationBarPositionLeft": "左侧", + "complexityLevelLabel": "用户界面复杂度等级", + "selectComplexityLevelPlaceholder": "选择默认的 UI 复杂度等级", "userComplexityLevelLabel": "普通用户", "powerUserComplexityLevelLabel": "高级用户", "developerComplexityLevelLabel": "开发者", @@ -191,5 +194,19 @@ "warnDescription": "禁用工具调用确认非常危险。如果您的插件中包含可能执行破坏性操作的工具（例如运行命令、删除文件、覆盖文件、上传文件等），模型将无需确认即可执行这些操作。您可以通过逐个工具或逐个插件的方式禁用确认提示。强烈不建议启用此选项。请谨慎操作。", "warnButton": "我了解风险" } + }, + + "defaultContextLength": { + "label": "默认上下文长度", + "maxTitle": "模型最大值", + "customTitle": "自定义值", + "maxSubtitle": "使用每个模型所支持的最大上下文长度。", + "customSubtitle": 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