通过 Qwen3 和 LM Studio 在本地分析数百页文档，无需将数据发送到云端

该程序免费，安装后可离线运行。如果在你所在地区无法打开网站，可尝试使用 VPN 下载，但模型运行本身不需要联网。

Qwen3 32B 模型支持最高128,000 token的上下文窗口 - 约等于300-400页文本。运行它建议有16GB以上内存。如果你的内存较少，可以找 Qwen3 14B 或 Qwen3 8B，它们也支持大上下文。

上下文窗口越大，占用的内存越多。如果模型无法启动，可将 Context Length 减小到65536或32768。对于大多数文档，32K 就够了。

⚠️ 注意：文档在本地处理，不会发送到外部服务器。这对于机密材料是安全的。支持文本型 PDF；没有文本层的扫描件请先用 OCR 处理（例如免费的 OCR MyPDF）。

根据文档大小和你的硬件性能，模型生成回复可能需要30秒到几分钟。进度可通过流式文本输出查看。

你是一位资深分析师。请仔细阅读附件中的文档，并完成以下任务：

1. 用5-7句话写一份简洁的摘要。
2. 列出10个最重要的关键要点，以项目符号呈现。
3. 提取文档中提到的所有日期、数字和专有名词。
4. 仅根据文档内容回答以下问题：[你的文档相关问题]

如果问题的答案在文档中找不到，请说：「文档中未包含此信息。」

聊天记录会保存在 LM Studio 中。要开始分析另一个文档，请点击顶部栏的「New Chat」，否则上下文会累积并导致速度下降。

现在请比较文档中的[A]部分和[B]部分。突出它们之间的任何矛盾、重叠或遗漏之处。请以表格形式呈现比较结果。