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0G Labs于2026年10月12日在官方博客介绍0G Private Computer的数据隐私机制。这不是新模型发布，而是面向AI推理API的隐私路由与验证能力。
核心变化是将请求分为三档：private仅路由至在可信执行环境（TEE）中运行模型的TeeML服务；verified允许TeeML或通过TEE中继并提供签名证明的TeeTLS；standard则可使用完整服务目录，包括第三方渠道。信任模式可按API密钥或单次请求设置。官方称，private模式下提示词和推理在TEE内处理，并可核验硬件证明；当前示例模型包括GLM-5.3、0GM-1.0-35B-A3B及Qwen3 Embedding系列。
这项设计适合通过API处理敏感数据、需要明确路由边界和审计线索的开发团队。运营影响是可以把隐私要求固化在密钥或请求上，并检查服务提供方及TEE证明；如果private模式下没有可用服务，接口会返回503而不会静默降级。
限制也需要看清：这些是0G Labs对自身平台的说明，并非本文所述的独立审计结论；verified中的TeeTLS上游模型提供方仍会按自己的数据政策处理提示词；standard不提供TEE证明。官方称Claude、GPT和Gemini系列目前仅在standard路由可用，未固定信任等级的请求也可能落到standard。平台还会保留计费与使用元数据；启用网络搜索时，查询会发送给第三方搜索服务。严格要求推理内容不被上游看到时，应显式使用private，并确认目标模型有对应的TEE服务。
官方来源（0G Labs，2026-10-12）：https://0g.ai/blog/data-privacy-on-0g-private-computer |
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