模型介绍
中文整理秋毫审鉴（Loupe）-4B-v1.0-GGUF
模型概述
秋毫审鉴（Loupe）v1.0** 是一款面向中文审计及政务公文润笔场景的垂直微调模型，基于 Qwen3.5-4B 训练，本仓库为 llama.cpp GGUF 量化版（Q5 K M，经公开语料 importance-matrix 校准）。
项 说明
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基座模型 Qwen3.5-4B
参数量 4B
文件体积 3.07 GB
量化 Q5 K M（llama.cpp），importance-matrix 校准
MD5 e35ce56b07026a089792951e20410977
部署形态 本地化部署，CPU/内存即可运行（8GB 内存可跑，16GB 推荐），数据不出本机
语言 中文
模型介绍
Loupe 取名自珠宝鉴定师的放大镜，与中文名"秋毫审鉴"同义呼应——明察秋毫、于细微处见真章。
模型聚焦解决审计公文写作中的三类痛点：
- **口语转公文**：将口语化、流水账式的表述提炼为规范的机关公文语体；
- **规范纠错**：易混词、公文惯用误用（台帐→台账、截止→截至、做出→作出、其它→其他等）的自动化修正；
- **结构重构**：标题排比化、段落"一是/二是/三是"格局化、冗词删减、精简收敛。
设计契约**：模型定位为"文笔执行器"——只动文气、不动事实。数字、金额、文号、单位名照抄不改；文书查错（验算、法条核对）由规则库/应用层负责，不在模型职责内。
适用场景**：审计报告、整改报告、工作总结、情况说明等公文材料的润笔与规范纠错。
不适用**：法律咨询、事实核查、数值验算、新闻写作、通用对话；禁止用于涉密信息的任何处理。
模型训练
- *训练方法**：LoRA 微调，bf16 精度，在通用公文能力之上做审计领域定向增强；
- *训练数据**：数千条经脱敏与合成处理的全网公开的审计及其他公文样本；
- *量化校准**：importance-matrix（imatrix）校准，校准语料为公开渠道审计公文。
数据合规声明
不包含任何涉密信息、内部工作材料或未公开的个人隐私信息；
模型为本地化部署形态，推理过程不需要联网，用户输入不经过任何第三方服务；
尽管如此，**请勿将涉密载体信息、国家秘密、工作秘密或个人隐私输入本模型**——任何语言模型的输入安全责任在使用者。
模型推理
通过 OpenAI 兼容接口（ /v1/chat/completions ）调用， temperature=0 、 max tokens=900 时输出最稳定。
- *重要**：本模型对系统提示词高度敏感，需配合与其训练口径一致的公文润笔系统提示词使用（包含润笔标准、打磨工序与"只动文气不动事实"的约束描述），否则输出风格会漂移。
生产部署护栏建议
模型为通用润笔底座，生产环境建议叠加以下轻量确定性规则（正则/模板，成本极低）：
- **数字-单位空格修正**：部分量化推理链路会在数字与中文单位间插入空格（如"3.28 万元"），建议输出端执行 (?
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
闲社提供资料与镜像下载方法，不代表已运行模型或完成安全审计。下载的代码应先检查，再执行。
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