humanizer-GGUF

humanizer-GGUF

把 AI 写的英文和中文草稿重写成读起来像真人写的，同时保留数字、日期、名字和引语。一个 12B 模型，以 GGUF 文件提供，可在本地运行。

由 jialinyyzz 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：humanizer 是一个 12B 模型，现在是第二版，用来重写 AI 生成的英文和中文草稿。目标是让措辞读起来像真人写的，同时让数字、日期、名字和引语保持原样。这个仓库存放它的 GGUF 文件，从较大的 8-bit 文件到较小的 2-bit 文件都有。

适合谁：以 AI 草稿为起点、想要更平实自然的措辞、并且愿意校对结果的写作者、编辑和学生。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
内容团队 | 编辑 | 在审阅前润色 AI 辅助的草稿 | 一篇博客草稿被改写，事实保持不变
教育 | 学生 | 用自己的口吻改写初稿并检查 | 一篇论文草稿被重写，再由学生校对
商务写作 | 营销人员和分析师 | 把生硬的生成文案改成自然的文字 | 一则产品更新，保留其中的数字和名字
翻译工作 | 双语写作者 | 在本地改写英文或中文草稿 | 一篇中文草稿被改写，内容不离开本机

如果你用其他语言写作，可以跳过它，因为模型卡只涵盖英文和中文。

用在哪里：

• 作者的 Mac 和 Windows 桌面应用，它会替你获取文件
• 能打开 GGUF 文件的本地运行器，在 Windows、macOS 或 Linux 上

Use case | Who | What they get back
重写草稿 | 写作者 | 保留事实的新版本
查看改动 | 编辑 | 桌面应用里并排显示、新措辞被高亮的视图
按内存选择大小 | 爱好者 | 从 5.6 GB 到 12.7 GB 的文件

如何设置：选择与你内存匹配的文件。有 32 GB 或更多内存时推荐 8-bit 文件，6-bit 文件适合 16 GB，更小的文件适合内存更少的机器。

• 如果用命令下载，需要 Python 和 pip
• 足够容纳所选文件的内存，从列出的最小文件的 8.0 GB 峰值到 8-bit 文件的 13.7 GB
• 或者只用桌面应用，它会自己下载文件

1. 安装 Hugging Face hub 工具。
2. 把推荐的 8-bit 文件和提示词格式文件一起下载。

pip install -U huggingface_hub
hf download jialinyyzz/humanizer-GGUF humanizer-12b-Q8_0.gguf prompt_format.json

如何使用：在桌面应用里，你把草稿粘贴在左边，在右边看重写结果，新措辞会被标出。在你自己的运行器里，加载 GGUF 文件，并使用随附的提示词格式文件。

Tool | What it does
hf download | 获取模型文件和提示词格式文件
prompt_format.json | 存放模型卡提到的提示词格式
Desktop app | 下载文件，并并排显示草稿和重写结果

示例：你粘贴一份 AI 写的产品更新，里面有数字、一个日期和一句客户引语。模型返回措辞更平实自然的版本，其中的数字、日期和引语保持不变。

新手与专家：如果你是新手，先用桌面应用，粘贴一小段草稿，对比两栏。使用重写结果前一定要先读一遍。

如果你熟悉这个领域，最小的三类文件经过额外训练，让它们模仿完整的 bf16 模型，后者充当它们的老师。敏感的张量分到更多位数。模型卡报告，在 3.9 GB 时，2-bit 文件有 87% 的概率选出与 bf16 相同的下一个 token，标准构建只有 70%。

粘贴一份 AI 写的草稿
模型重写它
数字、日期和名字保持不变
你校对结果

注意事项：模型卡的结果是作者自己给出的。它报告 210 篇英文重写里有 11 篇被一个检测器标为 AI，420 篇里有 376 篇没有事实问题。请查看你的学校、出版方或雇主对 AI 辅助文字的规定。

Title: 文件大小，单位 GB
Q8_0: 12.7 GB
Q6_K: 10.0 GB
Q4_K_M: 7.6 GB
IQ3_XXS-QAT: 5.6 GB
2-bit: 3.9 GB

• Smaller files: Q3 大小的文件需要校对数字和名字，因为英文里可能多出一些事实失误
• License: Apache 2.0
• Cost to run: 没有提到
• Data it reaches: 你从 Hugging Face 下载的文件，以及你交给本地运行器的草稿
• Not for: 英文和中文以外的语言

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：gguf
• 参数量：11.9B
• Weights: about 6 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：26,382
• 点赞：65
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• 基于：jialinyyzz/humanizer
• 标签：gguf, llama.cpp, quantized, imatrix, humanizer, text-rewriting, gemma4, text-generation, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/jialinyyzz/humanizer-GGUF
• 文件：https://huggingface.co/jialinyyzz/humanizer-GGUF/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 jialinyyzz/humanizer-GGUF

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。