humanizer-local-model 是什么?本地运行的 12B 模型，把 AI 草稿改写得更像人写的

中文导读

humanizer 是一个本地运行的 12B 模型，专门把 AI 生成的邮件、文章、报告和论坛帖子改写得像真人写的，支持中英文。它被训练成保留原文的数字、日期、人名和引文，不额外添加内容，适合不想把草稿上传到云端、又希望文字更自然的场景。项目提供 Mac 和 Windows 应用，首次下载模型后可离线使用，也能通过 llama.cpp 或编码代理接入。

根据 GitHub 公开数据,该项目的编程语言为 Python,开源协议为 Apache-2.0,创建于 2026-09-11,最近更新于 2026-10-15,目前有 296 个 Star。

项目介绍

humanizer 是一个 12B 模型，用来改写 AI 生成的草稿，让邮件、文章、报告、论坛帖子读起来更像真人写的，支持英文和中文。它被训练成保留原文中的每个数字、单位、日期、人名和引文，不额外添加内容，并且完全运行在用户自己的电脑上。

项目提供 macOS（Apple silicon）和 Windows 应用，首次运行时会根据内存推荐模型大小并从 Hugging Face 下载，之后可离线使用。界面左侧粘贴草稿，右侧流式输出改写结果，新措辞高亮、被替换的措辞加删除线。也可以不用应用，通过 llama.cpp 命令或 AGENTS.md 在编码代理中使用。

README 同时给出了评测数据：在 Originality.ai 最严格设置下，95% 的英文改写被判为人类写作；420 条英文改写中有 376 条未发现事实问题。作者提醒，模型仍会改动细节，发送前应检查数字、日期和人名。

主要功能

• 改写 AI 草稿，使其读起来更像真人写作，支持英文和中文
• 训练目标为保留数字、单位、日期、人名和引文，不添加新内容
• 提供 macOS 和 Windows 桌面应用，首次下载模型后可离线运行
• 改写结果流式显示，新措辞高亮、被替换措辞加删除线
• 支持导入 Word（.docx）和 PDF 文本，并可选中段落创建 fact 以逐字保留
• 提供 GGUF 量化文件，可用 llama.cpp 运行，也支持编码代理通过 AGENTS.md 接入

适合谁用

适合需要把 AI 生成的邮件、文章或报告改写得更自然，同时希望数据留在本地的开发者和普通用户。

快速上手

1. 从 Releases 下载对应平台的应用：Mac（Apple silicon）用 .dmg，Windows 用 .exe 或便携版 .zip
2. 双击打开应用，首次运行会根据内存推荐模型大小并从 Hugging Face 下载
3. 在左侧粘贴草稿，右侧会流式显示改写结果
4. 不使用应用时，可按 README 的 llama.cpp 命令运行，或参考 AGENTS.md 在编码代理中使用

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