路线图
Local Quench 走过的路和接下来的方向。这是计划，不是承诺：测试结果或用户反馈说明别的事更重要时，顺序就会调整；harness 的改动只有在基准测试证明它对真实的本地模型有帮助时才会合入。
- 已发布
- 已完成，测试中
- 计划中
- 0.1.0
第一个公开测试版
2026 年 10 月发布
- 围绕小型本地模型打造的编程智能体，harness 会兜住它们常犯的错误。
- QuenchBench：在你自己的显卡上运行的编程基准测试。
- Windows、Linux，以及一个能用手机操控电脑的 Android 应用。
- 0.1.1
安全和隐私
2026 年 10 月 27 日发布
- 六轮安全审查及相应修复，只读沙箱，带签名的发布清单。
- 排行榜上第一批用户分享的结果。
- 0.1.2当前
Protect、语音，以及让你的模型当助手
已完成，测试中；计划 11 月发布
- Quench Protect 实验预览版：扫描器、主动寻找漏洞的 AI 审计，修复放在单独的分支上，由你审查后合并。
- 让你的本地模型给 Claude Code、Codex 和 Claude Desktop 当助手。
- 电脑上的语音输入、Permissions Center、聊天模式、终端、Model Compatibility Doctor。
- 平板上的桌面模式；QuenchBench Protect 中的 151 个安全任务。
- 0.1.2 的全部内容
- 0.1.3
每个模型得到它需要的帮助
计划中
- harness 根据模型的实际表现而不是参数量来决定给多少帮助：Guided、Standard 和 Lean。
- 一个简短的检测，观察你的模型作为智能体的工作方式，并据此调整 harness。
- 最新模型发布当天，就提供按其模型卡设置的参数。
- 0.1.4
基于实测的建议，以及 Apple Silicon
计划中
- 给出能让你的模型跑得更快的推理引擎设置建议。
- 支持 Apple Silicon 上的 macOS 和 MLX 模型：先向测试者提供测试版。想参与测试？
- 0.1.5
完整的 Quench Protect
计划中
- 结束预览：AI 审计与单次审查做对比测量，只有在它能多发现问题、又不把安全代码误报为问题时才保留。
- 一个隔离的实验环境，对你自己的代码运行测试来确认发现的问题，不联网，使用合成的密钥。只有这个测试真的跑过，问题才算“已确认”。
- 结合你的代码上下文解释发现的问题；每个修复都附带回归测试，放在由你合并的分支上。
- 基础的本地审查继续免费。
- 0.2
推理引擎和 harness
计划中
- Local Quench 自己运行 llama.cpp：上下文、KV 缓存和 GPU 层数都在应用里设置，出问题由 Doctor 修复。
- 任务回放，以及在同一任务上并排对比两个模型。
- 尝试一个可选的适配器，教开源的 7B–14B 模型更好地使用工具。
- 0.3 及以后
边写代码边保安全
计划中
- Quench Protect 在你工作时检查你改动的文件，CI 中可选的安全关卡。
- 1.0 及以后
团队
等有组织提出需求时
- 集中管理的策略、批准的模型列表、审计日志，以及可自行托管的控制平面。
- 团队管理永远不需要把你的代码或对话放到我们的服务器上。
测量和对比
这些不绑定任何版本。每一项在测量完成并核对之后公布在排行榜和更新日志里。
- 哪些实验性的 harness 行为对哪些模型有帮助：在 QuenchBench 上测量，在有帮助的地方打开。
- 更小的 KV 缓存或更激进的量化会让你的模型少解决多少任务。
- 与其他智能体（包括 Claude Code 和 Codex）在同一本地模型、同一组任务上的对比。
- 排行榜上在社区结果旁边增加经过验证的结果。
不会变的事
- 你的代码和对话留在你的电脑上。任何分享的内容，不管是基准测试结果还是对话，都要你同意后才会分享，而且你能看到发送了什么。
- 个人用的 Local Quench 一直免费，QuenchBench 和基础版 Quench Protect 也一样。
- 安全修复永远不会为了等某个功能而推迟。