diff --git a/README.md b/README.md
index 86b68c0..cb12fc0 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,7 +1,8 @@
 # 本项目基于天数智芯官方的量化方案对GLM-5进行量化
 原压缩包地址：
-sftp -P 29880 iluvatar_mr@iftp.iluvatar.com.cn
-get /client_tmp/support/quant/w4a8_w8a8_quant.tar.gz .
+
+>sftp -P 29880 iluvatar_mr@iftp.iluvatar.com.cn
+>get /client_tmp/support/quant/w4a8_w8a8_quant.tar.gz .
 
 ## 新增
 dev/configs/w4a8_int/glm5_nn_g64.yml
@@ -18,7 +19,6 @@ dev/configs/w4a8_int/glm5_nn_g64.yml
 当前压缩元数据中的 `num_bits` 仍为 `8`，这是这版 Iluvatar W4A8 加载器使用的描述方式；实际专家权重是打包的 INT4，由启动时的 `VLLM_W8A8_MOE_USE_W4A8=1` 选择相应加载器。
 
 ## 量化方式：
-PYTHONUNBUFFERED=1 OMP_NUM_THREADS=1 \
-  python main.py --config configs/w4a8_int/glm5_nn_g64.yml \
-  > /mnt/data/models/ZhipuAI/glm5-nn-g64-quant.log 2>&1
+>PYTHONUNBUFFERED=1 OMP_NUM_THREADS=1 \
+>  python main.py --config configs/w4a8_int/glm5_nn_g64.yml /mnt/data/models/ZhipuAI/glm5-nn-g64-quant.log 2>&1