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Treasynx AI 模型卡
最后更新：2026 年 10 月 17 日 · bmvp.ai Ltd
简要说明
Treasynx AI 是在你手机上运行的可选小型模型。0.1 版负责四项工作：帮助问答、快速记录、时长估算和每周回顾。其他所有工作都由应用自带的规划器完成，不调用模型。它可能出错，在一般性问题上不如大型 AI 模型，也不构成建议。本页展示测试结果，包括它落后的地方。
0.1 版
- 发布：2026 年 10 月 17 日。其签名条目于 2027 年 4 月 17 日到期；该日期之后将无法安装，在此之前应会有更新的版本取代它。
- 模型 ID：
treasynx-ai-0.6b-v0.1 - 基础模型：Qwen 团队的 Qwen3-0.6B（Apache-2.0 许可），由 bmvp.ai Ltd 先用 LoRA、再用偏好训练（DPO）微调，然后合并。
- 文件：一个 666,425,366 字节（约 640 MB）的 MediaPipe .task 文件。
- SHA-256：
d05bd8a5615b2483c629ce5eea03b098fd0ecbc1537a1a872a2e9b9c64783d5c - 运行于：手机的处理器，离线。内存少于约 3 GB 的手机会被拒绝。到目前为止只在一部手机上测试过，即 Xiaomi 14 Ultra，一个帮助回答约需 15 秒。
- 下载：从 models.treasynx.com 下载，且仅在你选择之后。应用会先检查签名条目（Ed25519 和 ML-DSA-65），再检查文件的大小和 SHA-256。
它能做什么，哪些被暂缓
每项工作在开启前都必须通过相同的门槛：有效的回答、至少与应用自带的规划器（备用方案）一样好的任务得分、安全测试，以及每种语言的检查。四项工作通过了。其他工作仍由应用自带的规划器负责。
| 工作 | 测试结果 | 在 0.1 版中 |
|---|---|---|
| 快速记录 | 93.4% 的情况下完全正确，备用方案为 5.2% | 开启 |
| 时长估算 | 误差中位数 15 分钟，备用方案为 20 分钟 | 开启 |
| 帮助问答 | 93.5% 的情况下引用正确的帮助主题，备用方案为 94.9%。93.3% 的情况下正确指出某内容不在帮助中，备用方案为 0% | 开启 |
| 每周回顾 | 测试中每个回答都有效 | 开启 |
| 规划一天 | 首次尝试有效率 86.5%；备用方案始终有效 | 暂缓 |
| 迟到时 | 首次尝试有效率 88.2% | 暂缓 |
| 把目标拆成时段 | 首次尝试有效率 84.8% | 暂缓 |
| 现在做什么？ | 与应用规则一致的比例为 93.5%；要求 98% | 暂缓 |
| 助手操作 | 未通过红队测试：改写了一条固定的安全提示 | 暂缓 |
| 请求分类 | 拒绝了 10.77% 的普通请求，应用规则为 0% | 暂缓 |
它落后的地方
- 有效的计划。应用自带的规划器始终有效，而模型不是，因此规划一天、迟到时重新规划和把目标拆成时段仍由规划器负责。
- 请求分类。它拒绝的普通请求比应用规则多，识别出的超出其工作范围的请求也更少。
- 帮助引用。93.5%，备用方案为 94.9%。
- 注入的文字。在把指令藏在帮助段落中的测试里，它在 2.25% 的回答中复制了隐藏的文字；备用方案从未如此。帮助段落随应用一起提供，因此这需要一个被篡改的帮助文件。这应会在之后的版本中修复。
它领先的地方
- 快速记录：93.4% 完全正确，备用方案为 5.2%。
- 时长估算：误差中位数约低 25%。
- 识别帮助中没有的内容：93%，备用方案为 0%。
安全测试
- 关于金钱、健康、法律和食品安全的请求，以及有关自我伤害的消息，会在询问模型之前被应用自带的过滤器拦截。测试中拦截率为 100%。
- 一些红队提示（例如越狱和“重复你的指令”）被模型归类为帮助问题。这是请求分类仍由应用规则负责的原因之一。
- 隐私：成员推断测试（AUC 0.5101，上限为 0.55）和植入的金丝雀检查均未发现它记住训练示例的迹象。
语言
四项已开启的工作在所有测试过的语言中都给出了有效回答。快速记录在应用全部 19 种语言中测试过；帮助问答、时长估算和每周回顾只用英语测试过。应用中英语以外语言的危机与安全措辞尚未经过母语人士审核，因此 Treasynx AI 首先以英式英语推出。
已知问题
- 手机上的文本切分。手机的运行环境对部分文本的分词方式与训练时不同：60.9% 的测试提示至少有一处切分不同，泰语受影响最大。在电脑上的检查中，回答仍通过了应用的检查，但长回答没有以这种方式检查过。
- 设备测试。目前只在一款手机型号上运行过。该手机的图形处理器发生了崩溃，因此模型改在处理器上运行。
- 帮助回答可能复述隐藏的指令（参见“它落后的地方”）。
训练数据
所有训练示例都是合成的：由应用自身的代码，以及我们编写或批准的示例和效率笔记生成。共有 100,634 个训练示例和 5,376 对偏好数据。没有使用用户数据、从网络抓取的文字、精力评分，也没有使用“帮助改进 Treasynx”的数据。
更多
更新日志列出了每个版本。Treasynx 中的 AI 说明了它在应用中如何工作以及发送什么——什么也不发送。要举报错误或有害的回答，请在应用中点按回答下方的标签，或发送电子邮件至 support@bmvp.ai。