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Treasynx AI 模型卡
最後更新：2026 年 10 月 17 日 · bmvp.ai Ltd
簡短說明
Treasynx AI 是在你手機上執行的可選小型模型。0.1 版負責四項工作：說明問答、快速記錄、時長估算和每週回顧。其他所有工作都由 App 內建的規劃器完成，不呼叫模型。它可能出錯，在一般性問題上不如大型 AI 模型，也不構成建議。本頁呈現測試結果，包括它落後的地方。
0.1 版
- 發布：2026 年 10 月 17 日。其簽署項目於 2027 年 4 月 17 日到期；該日期之後將無法安裝，在此之前應會有更新的版本取代它。
- 模型 ID：
treasynx-ai-0.6b-v0.1 - 基礎模型：Qwen 團隊的 Qwen3-0.6B（Apache-2.0 授權），由 bmvp.ai Ltd 先以 LoRA、再以偏好訓練（DPO）微調，然後合併。
- 檔案：一個 666,425,366 位元組（約 640 MB）的 MediaPipe .task 檔案。
- SHA-256：
d05bd8a5615b2483c629ce5eea03b098fd0ecbc1537a1a872a2e9b9c64783d5c - 執行於：手機的處理器，離線。記憶體少於約 3 GB 的手機會被拒絕。到目前為止只在一支手機上測試過，即 Xiaomi 14 Ultra，一個說明回答約需 15 秒。
- 下載：從 models.treasynx.com 下載，且僅在你選擇之後。App 會先檢查簽署項目（Ed25519 和 ML-DSA-65），再檢查檔案的大小和 SHA-256。
它能做什麼，哪些暫緩
每項工作在開啟前都必須通過相同的門檻：有效的回答、至少與 App 內建的規劃器（備用方案）一樣好的任務分數、安全測試，以及每種語言的檢查。四項工作通過了。其他工作仍由 App 內建的規劃器負責。
| 工作 | 測試結果 | 在 0.1 版中 |
|---|---|---|
| 快速記錄 | 93.4% 的情況下完全正確，備用方案為 5.2% | 開啟 |
| 時長估算 | 誤差中位數 15 分鐘，備用方案為 20 分鐘 | 開啟 |
| 說明問答 | 93.5% 的情況下引用正確的說明主題，備用方案為 94.9%。93.3% 的情況下正確指出某內容不在說明中，備用方案為 0% | 開啟 |
| 每週回顧 | 測試中每個回答都有效 | 開啟 |
| 規劃一天 | 首次嘗試有效率 86.5%；備用方案始終有效 | 暫緩 |
| 會晚到時 | 首次嘗試有效率 88.2% | 暫緩 |
| 把目標拆成時段 | 首次嘗試有效率 84.8% | 暫緩 |
| 現在做什麼？ | 與 App 規則一致的比例為 93.5%；要求 98% | 暫緩 |
| 助理操作 | 未通過紅隊測試：改寫了一則固定的安全提示 | 暫緩 |
| 要求分類 | 拒絕了 10.77% 的一般要求，App 規則為 0% | 暫緩 |
它落後的地方
- 有效的計畫。App 內建的規劃器始終有效，而模型不是，因此規劃一天、晚到時重新規劃和把目標拆成時段仍由規劃器負責。
- 要求分類。它拒絕的一般要求比 App 規則多，辨識出的超出其工作範圍的要求也更少。
- 說明引用。93.5%，備用方案為 94.9%。
- 注入的文字。在把指令藏在說明段落中的測試裡，它在 2.25% 的回答中複製了隱藏的文字；備用方案從未如此。說明段落隨 App 一起提供，因此這需要一個遭竄改的說明檔案。這應會在之後的版本中修正。
它領先的地方
- 快速記錄：93.4% 完全正確，備用方案為 5.2%。
- 時長估算：誤差中位數約低 25%。
- 辨識說明中沒有的內容：93%，備用方案為 0%。
安全測試
- 關於金錢、健康、法律和食品安全的要求，以及有關自我傷害的訊息，會在詢問模型之前被 App 內建的過濾器攔截。測試中攔截率為 100%。
- 一些紅隊提示（例如越獄和「重複你的指令」）被模型歸類為說明問題。這是要求分類仍由 App 規則負責的原因之一。
- 隱私：成員推論測試（AUC 0.5101，上限為 0.55）和植入的金絲雀檢查都沒有發現它記住訓練範例的跡象。
語言
四項已開啟的工作在所有測試過的語言中都給出了有效回答。快速記錄在 App 全部 19 種語言中測試過；說明問答、時長估算和每週回顧只用英文測試過。App 中英文以外語言的危機與安全措辭尚未經過母語人士審閱，因此 Treasynx AI 首先以英式英文推出。
已知問題
- 手機上的文字切分。手機的執行環境對部分文字的斷詞方式與訓練時不同：60.9% 的測試提示至少有一處切分不同，泰文受影響最大。在電腦上的檢查中，回答仍通過了 App 的檢查，但長回答沒有用這種方式檢查過。
- 裝置測試。目前只在一款手機型號上執行過。該手機的圖形處理器發生當機，因此模型改在處理器上執行。
- 說明回答可能複述隱藏的指令（參見「它落後的地方」）。
訓練資料
所有訓練範例都是合成的：由 App 本身的程式碼，以及我們撰寫或核准的範例和效率筆記產生。共有 100,634 個訓練範例和 5,376 組偏好資料。沒有使用使用者資料、從網路擷取的文字、精力評分，也沒有使用「協助改進 Treasynx」的資料。
更多
更新記錄列出了每個版本。Treasynx 中的 AI 說明了它在 App 中如何運作以及傳送什麼——什麼也不傳送。若要檢舉錯誤或有害的回答，請在 App 中點按回答下方的標籤，或寄電子郵件至 support@bmvp.ai。