羲和 HeliosLM 正式公开：台湾繁体中文对话、语音识别与内容安全模型

发布于 2026 年 11 月 8 日
作者：Chien-Hsin Lin

今天我们把羲和（HeliosLM）第一批模型正式公开在 Hugging Face。羲和以台湾使用情境为主：台湾繁体中文与用语、台湾华语与台语语音，以及台湾常见的诈骗与不实信息。对话与安全模型以 Google Gemma 4 为基础，语音识别以 OpenAI Whisper large-v3 为基础。

这次公开的模型

全部收在 collection：https://huggingface.co/collections/chienhsinlin/helioslm-6aefeae35e2e4ff623907d13

分数

所有分数都是我们用公开设置自行测得，评测设置写在各模型页。表中「基础模型」一栏是同一套程序、同一组题目测得的原版模型分数，用来看我们改了多少。

语音识别（CER %，越低越好）

内容安全（F1，不安全类别）

对话 Chat E4B

Chat E4B 在一般能力上和基础模型 Gemma 4 E4B-it 相近，不是大幅提升；它的重点是台湾用语、羲和身分，以及争议议题保持中立。

其他语言

各语言的分数列在 Chat E4B 模型页。其他语言主要沿用基础模型的能力，平均比基础模型低约 1 分；约鲁巴语、豪萨语等非洲语言仍弱。

羲和 HDL 系统（Verilog）

羲和 HDL 系统是我们的 Verilog 生成、开源工具检查修正、挑答案流程，底层模型是 NVIDIA 公开的 Nemotron 3 Ultra（权重未修改，依 OpenMDW-1.1 授权使用）。这是流程分数，没有提供 HDL 权重下载。

中立性

我们希望羲和在政治与历史议题上提供事实与各方主要观点，不替任何一方表态。

• Chat E4B：155 题政治题中，表态率 0%，判定为中立 96.1%。
• Guard E4B：7 个政治阵营的一般意见都不会被标为不安全；对任何一方的蔑称与煽动都会被标出。

还在努力的部分

• 台语识别仍弱，只输出汉字，不输出台罗拼音。
• Chat E4B 在部分题目仍会出现单方说法（16.8%，与基础模型相同），我们还在改善。
• 模型可能产生错误或过时信息，重要内容请自行查证。

授权

Gemma 系列依 Gemma Terms of Use；Whisper 系列依 Apache-2.0。

网站：https://helioslm.pages.dev/