时间:2026-09-06 04:09
大小:33.4M
系统:Android
语言:中文





ChatterUI中文版是一个手机本地部署AI的一个软件,通过此软件可以进行使用TTS语音朗读,导入本地部署AI文件,就可以在手机上使用deepseek模型满血版,支持多个模型满足用户使用需求,对手机性能要求也不是非常高,想在手机上离线使用AI的用户可以下载。
ChatterUI中文版迎来重磅更新,本次迭代聚焦于交互体验与智能对话能力的双重提升。全新升级的语义理解引擎,让多轮对话更加流畅自然,上下文关联准确率显著提高。界面设计全面优化,新增深色模式与自定义主题,视觉观感更加舒适。针对用户反馈的响应速度问题,我们重构了核心处理模块,启动速度提升40%,消息发送延迟大幅降低。同时,新增的快捷指令面板支持用户自定义常用操作,一键完成复杂任务,大幅提升使用效率。语音输入功能也得到增强,支持更多方言识别,并优化了降噪算法,在嘈杂环境下依然能精准捕捉语音指令。我们始终倾听社区声音,修复了此前版本中部分设备出现的崩溃问题,并改进了内存占用。感谢每一位用户的宝贵建议,正是你们的反馈推动着ChatterUI不断进步。未来我们将持续深耕本地化体验,带来更多贴合中文用户习惯的创新功能,敬请期待。
ChatterUI中文版v0.8.7正式发布!本次更新聚焦用户体验优化:全新扁平化界面风格更清爽,对话生成速度提升约30%,并新增智能场景推荐功能,让AI交互更自然。针对用户反馈,修复了部分设备下的输入延迟问题,优化了长文本滚动流畅度,同时改进夜间模式对比度。社区反馈显示,新版本在创作辅助、日常问答场景下表现更稳定,获得一致好评。未来将持续迭代,感谢大家的支持!

1、在本站下载ChatterUI;

2、在本站下载本地部署智能体模型;

3、下载完毕以后进入此软件,点击三条杠;

4、在这里点击models;

5、在这里导入本地的模型;

6、导入完毕就可以开始与AI进行对话了;

7、你询问他问题,不需要联网就可以顺利使用此软件。

TTS语音朗读对话:ChatterlUI配备先进的文本转语音(TTS)功能,能够将对话内容生动地朗读出来,为用户带来更加便捷、高效的交互体验。
美观排版与重点高亮:该应用界面设计简洁优雅,对话内容排版清晰、易读性强。此外,还支持对关键信息进行高亮显示,助力用户快速捕捉重点内容。
重新生成答案:ChatterlUI赋予用户高度的自主性,允许对不满意或不符合预期的答案进行重新生成,从而提供更精准、更贴合需求的回应。
对话内容可复制:用户可以轻松复制对话内容,方便后续引用、整理或分享,极大地提升了使用的灵活性和便捷性。
支持输出Markdown表格:ChatterlUI支持将对话内容以Markdown表格格式输出,满足用户在整理数据、撰写文档等场景下的多样化需求。
模型文件大小与手机RAM的关系
根据我个人的使用经验,对于bartowski老哥的q4质量模型,手机RAM大小与可流畅运行的模型文件大小之间存在一定的关系。具体而言,手机RAM大小除以2再减去1-2GB,即可得到可流畅运行的模型文件大小。

以8GB RAM手机为例,根据上述公式(8/2-1=3),可以轻松运行3GB大小的模型文件。

最后是3B模型的表现:

中文的是Qwen 2.5;英文的是Llama 3.2

Llama 3.2的中文不好,而且上面的问题也不能答对。但是呢,Llama 3.2也很多优点,比如理解复杂的提示词,英语知识库的质量也比较高,不管是健康知识还是其它知识,感觉都比较靠谱。

然后阿里巴巴的Qwen2.5已经推出数学专家模型,代码专家模型,1.5B的模型数学也很好,支持中英文混合输入,大家可以试试用手机离线做数学题
推荐使用模型:deepseek模型满血版,可通过特别说明里面的本地模型进行下载。
【如何使用ChatterUI?】
很简单,下载模型到手机以后,先要选择好系统预设(Llama选Llama,没有列出来的推荐选ChatML),然后才是导入模型,加载模型。完事!
1、TTS通常是手机自带的功能。如果没有,就需要安装Google TTS(安装好就自带en-US离线数据),中文语音离线数据需要自己安装TTS以后,在手机设置搜索“TTS”,然后去下载,普通网络就可以直接下载的(数据不到10M)
2、ChatterUI在后台时间久了,很容易被系统自动释放内存,所以就需要重新Load模型;也可以点“齿轮”,把自动load的选项打开。
3、import导入模型A以后,模型A就有两份,为了节约手机空间,可以考虑把原来的模型文件备份到U盘以后,再删除。
欢迎使用ChatterUI v0.8.7最新版。安装时请确保Android系统版本在5.0以上,并授予存储权限以正常加载本地模型文件。若遇启动闪退,建议清除缓存或检查GPU驱动兼容性。常见问题方面,对话响应延迟高通常因量化参数设置不当所致,可尝试调整上下文长度或切换至GGUF格式模型。部分用户反馈中文字符显示乱码,请确认已下载对应字体的资源包并在设置中启用Unicode支持。安装技巧:推荐使用Termux辅助部署Python环境,或通过ADB命令快速推送大体积模型至指定目录,避免传输中断。首次运行需等待索引构建完成,切勿强制关闭应用。如遇网络请求失败,请检查代理设置及API密钥有效性。本版本优化了多轮对话记忆机制,但需注意内存占用,低端设备建议限制最大历史消息数以保持流畅体验。
deepseek模型以及使用教程:https://pan.quark.cn/s/f2b7513fdb75#/list/share
建议缓存后下载。
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