LLM项目模型筛选功能的多参数支持优化

在LLM命令行工具的最新更新中，模型筛选功能得到了显著增强。现在用户可以通过多个-m参数同时查询多个模型及其配置选项，这一改进极大提升了开发者和研究人员的工作效率。

功能背景

LLM工具提供了丰富的模型管理功能，其中llm models命令用于查看可用模型列表。在实际使用中，开发者经常需要快速查看特定模型的详细配置选项，例如温度参数、最大token数等关键设置。

传统的查询方式存在局限性：使用-q参数进行关键词搜索时，可能会返回不相关的模型结果；而单个-m参数只能精确匹配一个模型ID。这种限制在需要同时比较多个模型配置时尤为明显。

功能升级

新版本实现了多模型ID同时查询的能力，用户现在可以这样使用：

llm models -m g2 -m gpt-4o-mini --options

这条命令会同时显示GeminiPro的gemini-2.0-pro-exp-02-05模型（别名为g2）和OpenAI的gpt-4o-mini模型的所有配置选项，包括：

1. 温度参数(temperature)及其作用说明
2. 最大输出token数(max_tokens/max_output_tokens)
3. 高级采样参数(top_p, top_k)
4. 惩罚系数(frequency_penalty, presence_penalty)
5. JSON输出模式(json_object)
6. 支持的附件类型
7. 特殊功能特性(如流式输出、异步支持等)

技术实现要点

这一改进涉及LLM工具的核心模型管理系统，主要实现了：

1. 多模型ID的解析与匹配逻辑
2. 别名系统的兼容处理（如"g2"对应GeminiPro模型）
3. 配置选项的格式化输出优化
4. 模型特性的分类展示

使用场景

这一功能特别适用于以下场景：

1. 模型对比：快速比较不同模型的参数支持和功能差异
2. 配置验证：检查特定模型的可用选项是否正确
3. 开发调试：确认API调用的参数范围限制
4. 教学演示：展示不同模型的能力边界

未来展望

虽然当前实现已经解决了核心需求，但仍有优化空间：

1. 支持更灵活的模式匹配（如通配符）
2. 增加选项参数的搜索过滤
3. 提供选项参数的默认值信息
4. 实现模型间的差异对比功能

这一改进体现了LLM工具对开发者体验的持续关注，通过优化日常高频使用场景的功能，显著提升了AI模型开发的工作效率。