Smaug Humanizer

Smaug Humanizer

把 AI 写的文本改写成人类口吻，同时保留事实、数字、名称和排版。这是 Abacus.AI 基于 Gemma 4 微调的 12B 模型，适合写作者和编辑。

由 abacusai 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Smaug Humanizer 是 Abacus.AI 推出的 12B 文本模型。你给它一段 AI 写的文本，它会返回改写后的同一段文字，读起来像是人写的。事实、数字、名称和排版保持不变，变的是措辞、节奏和口吻。

适合谁：适合从 AI 草稿起步、希望文字更自然的写作者、编辑和内容团队，也适合把改写步骤做进工具里的开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
出版 | 编辑 | 把 AI 起草的文章润色成更自然的口吻 | 一篇改写了风格的新闻简讯草稿
营销 | 内容团队 | 改写 AI 文案，同时保持数字和名称不变 | 规格一致的产品描述
教育 | 老师和辅导员 | 研究 AI 与人类文本在措辞和节奏上的差异 | 课堂上对两个版本的比较
软件 | 开发者 | 为写作工具加入改写步骤 | 一个改写粘贴段落的按钮

如果你的文本是其他语言，或者单篇远超 500 字，可以跳过它，因为模型卡列出的是英语和每次约 500 字。

用在哪里：

• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来下载文件
• 使用 transformers 库的 Python 程序
• 读取 GGUF 文件的本地应用，通过模型卡提到的单独 GGUF 版本

Use case | Who | What they get back
改写草稿 | 写作者 | 口吻更像人的同一段文本
检查事实是否保留 | 编辑 | 保留每个数字、名称和引文的改写
批量改写 | 开发者 | 脚本生成的段落级改写

如何设置：

• Python，用来运行 Hugging Face 下载工具
• BF16 权重约需 23.9 GB 磁盘空间，按估算 4-bit 约 6 GB
• 能运行 12B 模型的 GPU 或其他硬件

1. 用 pip 安装 Hugging Face 的 hub 工具。
2. 用 hf 命令下载模型文件。
3. 用 transformers 库加载模型，并采用模型卡的采样设置。

pip install -U huggingface_hub
hf download abacusai/Smaug-Humanizer

如何使用：你传入 AI 写的文本，一次一段或几段，然后拿回改写后的文本。模型卡建议 temperature 取 1.0，top_p 取 0.95，top_k 取 64。

Tool | What it does
输入 | 每次最多约 500 字的 AI 写作文本
输出 | 改写后像是人写出来的文本
temperature | 建议值是 1.0
top_p | 建议值是 0.95
top_k | 建议值是 64

示例：你粘贴一段由 AI 写的 400 字产品描述。模型返回同一段描述，事实、数字、名称和分段都不变，但措辞和节奏不同。

新手与专家：先从一小段文字开始，把输出与原文对照，检查每个数字和名称是否都保留了。保持模型卡里的采样设置。

这个模型以 Gemma 4 12B 为起点，这是一个预训练基础模型，没有做指令微调。训练分两个阶段。SFT 使用 3,676 对筛选过的改写样本，RL 运行了 200 步 GRPO，奖励偏向人类版本而不是 AI 草稿。五项检查负责把关数字、排版、长度、文字和拼写。

输入 AI 写的文本
模型改写措辞和节奏
事实、数字和排版保持不变
输出听起来像人写的文本

注意事项：

• License: Apache 2.0
• Cost to run: 没有提到费用，不过 12B 模型需要性能足够的硬件
• Data it reaches: 从 Hugging Face 下载文件，之后在你加载它的地方运行
• Not for: 列出的只有英语，所以其他语言不在范围内
• Not for: 很长的输入，因为模型卡给出的最佳长度是每次约 500 字

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：12B
• Weights: about 23.9 GB in BF16; about 6 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：1,162
• 点赞：29
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en
• 基于：google/gemma-4-12B
• Quantized versions: 4
• 标签：transformers, safetensors, gemma4_unified, image-text-to-text, smaug, abacusai, humanizer, gemma4, grpo, text-generation, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/abacusai/Smaug-Humanizer
• 文件：https://huggingface.co/abacusai/Smaug-Humanizer/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download abacusai/Smaug-Humanizer

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。