如何自由取现？抖音月付怎么套出来?三种常见方法教给大家

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　　打破常规：抖音月付怎么套出来?三种常见方法教给大家

　　随着互联网金融的快速发展，线上消费金融服务也得到了越来越广泛的应用，现在用分期付款的人越来越多了,抖音平台为了满足卖家和客户对分期付款买买商品的需求,新增“抖音月付”功能。符合条件的用户申请之后可以在直播间或者抖音商城里面使用，抖音月付是可以直接提现出来的，有部分人为了缓解财务紧张，又不想请身边朋友或者同事帮忙，所以无数次咨询有没有什么办法可以抖音月付怎么样取现？为了解决大家心中的疑虑，今天给大家详细分析抖音月付怎么样取现的方法。

　　抖音月付要怎么套出来

　　1、在抖音我的页面点击右上角的三条横线。

　　2、点列表中点击抖音钱包。

　　3、进入到抖音钱包页面后点击抖音月付。

　　4、查看到抖音月付的额度，在下方点击咨询客服

　　抖音月付怎么开通使用

　　首先，打开抖音应用，点击“我”选项，然后点击“钱包”选项，接着点击“月付会员”选项。在这个页面中，我们可以看到目前提供的所有会员套餐，包括9.9元/月、19.9元/月、29.9元/月以及39.9元/月。选择一个适合自己的套餐后，点击“开通会员”按钮。此时，系统会要求您输入支付密码或者通过指纹验证进行身份确认。完成以上步骤后，您就可以享受月付会员的服务了。需要注意的是，由于抖音的规定，每个用户只能享受3次免费开通月付会员的机会，因此在选择时需要考虑清楚真是越到年底，越是神仙打架。

　　这不，智谱又又又发了新模型——GLM-4.7。

　　然后一举在代码竞技场WebDev榜单上超越GPT-5.2，拿下开源大模型第一！

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　　现在网友们也正在拿它疯狂实测中，体验完几乎都是清一色的“Amazing”。

　　直接来感受一下网友拿着GLM-4.7和Gemini 3同时做的桌版溜溜球1，让网友直呼：

　　GLM-4.7完胜！

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　　视频地址：https://mp.weixin.qq.com/s/AwYgbzPU6Gix61NpEMXezw

　　那么，为什么GLM-4.7这次会在编程效果上有这么大的进步？

　　就在今天早些时候，智谱还特意在Reddit上举办了一场AMA（Ask Me Anything）活动，关于背后的一切，都已经回答得清晰明了。

　　该图片可能由AI生成

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　　关于GLM-4.7，智谱回答一切

　　这场对话不仅揭示了GLM-4.7如何通过后训练实现性能飞跃，还首次深度1了自研的强化学习框架——Slime。

　　我们整理了这场AMA的核心精华，看看这个被称为“Claude Code最佳平替”的国产模型，究竟是怎么炼成的。

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　　模型性能与优化

　　首先就是大家最为关心的，为什么GLM-4.7会在体感上有如此明显的进步。

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　　智谱团队在AMA中明确表示，GLM-4.7的改进主要集中在后训练阶段。

　　在SFT（监督微调）和RL（强化学习）阶段，团队采用了更精细的发布配方（Release Recipe）。通过对不同领域数据集的对齐，模型不仅在基准测试上跑分更高，在实际部署中的稳定性也大幅提升。

　　而针对社区关于“为何不出更大参数量模型”的疑问，智谱团队直言：

　　训练成本和部署成本是设计的核心锚点。

　　GLM-4.7在设计之初就考虑了硬件限制。团队目标是让模型在消费级显卡上也能跑出Air版本的灵活性，同时保持接近30B甚至更高规模的逻辑能力。这种在有限参数下压榨极致性能的思路，正是为了让AI真正落地。

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　　除此之外，智谱分享了他们建立的一套复杂的预训练数据流程：

　　多源采集：涵盖从高质量论文到小说等各类文本。

　　极致清理：包含去重、质量过滤和敏感词筛查。

　　对齐策略：重点关注SFT和RL阶段，让写作风格不再像机器人，而是更加生动细致。

　　模型应用场景与功能

　　如果说以前的GLM是个有些死板的理科生，那么4.7版本则是完成了一次情商逆袭。

　　在AMA中，开发者问得最多的就是编程。智谱团队坦言，他们针对Claude Code做了大量的优化和适配工作。

　　目前，GLM-4.7在多语言编码方面表现出色，不仅支持Python、JS，在一些相对冷门的语言和复杂的逻辑架构上也展现了极强的理解力。

　　团队认为，智能体框架对性能的影响占比高达30%，因此GLM-4.7在系统提示词、工具调用层级上做了深度打磨。

　　为了让模型更像人，团队从大量小说和剧本中汲取养分。

　　现在的GLM-4.7在创意写作时，细节描写更加丰富，不再只会说“在一个阳光明媚的下午”这种套话。在角色扮演任务中，它能更好地维持人设，减少出戏的频率。

　　除此之外，GLM-4.7还引入了一个非常硬核的功能：交错思考（Interleaved Thinking）。

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　　在执行动作或调用工具之前，模型会先进行一段隐性思考。这种类似OpenAI o1的思维链机制，让它在处理复杂的多模态任务（如看图写代码、图表分析）时，减少了鲁莽操作的概率，提高了准确度。

　　技术方法与工具

　　智谱之所以在海外社区受欢迎，与其积极拥抱开源的态度密不可分。

　　这次AMA最让人惊喜的莫过于Slime框架的公开。

　　为了解决大模型强化学习效率低、稳定性差的问题，智谱研发并开源了Slime。

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　　这个框架专为大规模强化学习设计，支持多种对齐算法。它的名字寓意着“灵活且具有极强适应性”，能够帮助开发者更容易地复现GLM级别的对齐效果。

　　智谱表示，他们从开源生态中获益良多，因此也乐于回馈。

　　他们详细描述了从数据收集、清理到质量过滤的完整流水线。这种透明度在目前的国产大模型厂商中并不多见，也赢得了LocalLLaMA社区的一致尊重。

　　在Reddit上，智谱团队展现了极其接地气的一面。

　　有用户问：“你们训练时遇到最意外的挑战是什么？”

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　　团队回答：“最大的挑战其实是发布配方。就像厨师手里有最好的食材（数据），但怎么掌握火候（RL参数）让它在出锅时最完美，往往需要无数次的推倒重来。”

　　还有人调侃：“GLM-4.7是不是吃了什么灵丹妙药？”

　　团队则幽默回应：“主要是我们学会了如何让它在行动之前多想一想。”

　　实测GLM-4.7

　　在了解完GLM-4.7背后的“奇技淫巧”之后，我们还是老规矩，一波实测走起~

　　首先值得注意的是，现在在z.ai上搞开发，最好是点开“全栈开发”的按钮：

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　　然后我们先做一个植物大战僵尸来小试牛刀，Prompt如下：

　　请基于当前目录准备的素材（下载https://z-cdn.chatglm.cn/temp/Grazy%20Dave.mp3当作1音乐，下载https://z-cdn.chatglm.cn/temp/pvc-images.zip目录下的各类植物与僵尸静态/GIF图片、Pea.png/PeaSnow.png豆子素材、Shop.png/Card.png界面素材及Sun.gif），做一个《植物大战僵尸》1。

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　　可以看到，同样是经典的测试1，这次在体感上是“声色俱全”的那种（体验链接放下面了）：

　　https://chat.z.ai/c/5415b1d8-ac01-4bc6-a24a-8e815c8fa361

　　除了1之外，GLM-4.7另一个体感上的跃迁，便是做PPT了，这个demo的Prompt极其简单：

　　做一个介绍巴黎的PPT。

　　可以看到，PPT的效果已经达到了直接商用的程度：

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　　除此之外，做海报也是GLM-4.7的一绝。

　　例如设计一张宣传运动鞋的海报，对比GLM-4.6和GLM-4.7，效果的差距就一目了然了：

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