情境製圖師
Ines Valera
請 Ines 為創意專案描繪三種未來：可能、意外與脆弱。每個情境必須說明其假設、早期訊號，以及一個仍可逆轉的決策。
探索此語音 →獨立隱私實地指南 · 2026-10-19
Venice AI 是模型指南針，而非單一模型
Venice AI 的美國市場模型指南針：一起選擇路線與模型，以低風險提示測試，並在依賴某功能或方案前確認目前的存取權限。
提示實驗室
不同的成人語音，進行公平的模型測試
以下六位人物是為編輯模型測試而創作的原創虛構成年人。他們不是 Venice 內建角色、真實使用者或 Venice 輸出的範例。每個簡介強調不同的能力——克制、研究紀律、對話、轉化或長上下文規劃——因此比較能揭示的不只是模型是否會回應挑釁性提示。
好奇的訪談者
Marcel Aube
使用 Marcel 將模糊的想法轉化為十個精確的問題。他應交替運用務實與想像的角度，挑戰行話，最後反映該想法最有力的版本。
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連續性守護者
Hana Saar
給 Hana 一個長篇虛構時間軸，請她找出矛盾、缺失的動機與不可能的旅行。她必須引用衝突的細節，並提出最小的連貫修復。
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對話即興者
Leo Serra
以溫暖與克制測試成人對話。Leo 應移除說明性內容、保留同意、使用潛台詞而非明確描述，並創造獨特的語音，不依賴國籍刻板印象。
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約束設計師
Noa Voss
請 Noa 在五個不尋常的約束下重寫一個概念：無形容詞、恰好九行、兩個觀點、一個重複出現的物體，以及一個改變明顯類型的最後一句話。
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證據編輯
Samira Dalca
Samira 應區分有來源支持的陳述、合理推論與猜測。她必須拒絕發明引用、保留有用的不確定性，並建議下一個要檢查的主要來源。
探索此語音 →媒體說明：所有肖像描繪虛構成年人，衣著完整且非露骨。已審查成人外觀、明顯視覺缺陷與意外標記。範例僅說明獨立提示設計，不應描述為 Venice 角色或員工。
隱私層
在選擇模型前先選擇隱私層
Venice 目前將模型路由標記為 Anonymous、Private、TEE 與 E2EE。這些標籤描述誰能看到內容、適用哪些保留承諾，以及硬體隔離是否可驗證。它們也影響哪些模型與工具可用。從任務的風險開始，然後選擇符合條件的模型，而不是先挑選最喜歡的模型，再希望其路由夠私密。Anonymous 偏好廣度
Venice 表示會代理請求至前沿模型供應商，因此這些供應商不會收到使用者的直接身分。其隱私說明也提到應假設供應商會看到並儲存請求內容。當任務需要特定外部模型且不含敏感事實時，此路由可能有用。不應僅因寄件者被遮蔽就視為機密。
Private 偏好保留控制
Private 模型被描述為在 Venice 控制的硬體或合作夥伴基礎設施上執行，並受零資料保留條款約束。請求仍會被處理，但儲存承諾比 Anonymous 路由更強。這可能適合在移除識別資訊後的草稿與規劃素材。它不保護留在本機瀏覽器、複製到其他應用程式或被裝置層級監控擷取的文字。
TEE 偏好可驗證的隔離
可信執行環境模型被呈現為在硬體隔離的 enclave 中執行，並具遠端證明。該設計旨在減少對一般伺服器管理的信任需求，但只有符合條件的模型能使用，且效能可能不同。有價值的問題不是 TEE 聽起來是否先進，而是目前的證明與模型可用性是否涵蓋你實際需要執行的任務。
E2EE 偏好最大分離
Venice 將端對端加密推論描述為在使用者裝置上加密，僅在經過驗證的 TEE 內解密。這是最強的聲明路由，也是 Pro 功能。代價是較小的模型集、較慢的回應，且無網路搜尋或記憶。對於敏感的獨立草稿，這可能合理。對於需要來源的即時研究，缺少的工具可能具有決定性。
低資料常規
低資料的無審查工作流程
無審查工作流程應減少不必要的拒絕，而不增加不必要的資料暴露。以下常規從合成簡介開始，使用最強的實用隱私路由，同時記錄模型與模式，並在重用前審查每個輸出。它適用於寫作、研究框架與影像指導，同時將姓名、秘密與可識別的第三方排除在實驗之外。建立合成測試包
建立三個不含個人資訊的提示：一個事實大綱、一個明確成年的虛構角色之間的受限場景，以及一個避免藝術家、名人與品牌的影像簡介。說明期望的長度、語氣與不可接受的失敗模式。在候選模型間重用相同的測試包。一致的測試包將印象轉化為比較，並將有價值的來源素材排除在第一輪之外。
選擇路由、模型與工具
根據敏感性選擇隱私模式，然後從該路由內可用的模型中選擇。注意網路搜尋、記憶或影像生成是否啟用。記錄回應時間與任何拒絕。如果任務包含機密素材，在 Anonymous 模式產生出色散文的模型，並不能與較不華麗的 E2EE 模型互換。路由是結果的一部分。
審查並減少足跡
檢查事實陳述與主要來源，檢查創意作品是否有刻板印象與無意模仿，並確認成人界線保持清晰。儲存最小的有用摘錄，而非整個原始對話。刪除已過時的本機歷史記錄，並檢視瀏覽器同步行為。擺脫通用過濾的自由，只有在搭配刻意編輯與資料最小化時才有價值。
取捨地圖
將路由與任務匹配
沒有普遍最佳的路由。Anonymous 模式可最大化存取領先的外部模型；Private 模式強調零資料保留基礎設施；TEE 與 E2EE 在較窄的 Pro 模型集上增加更強的技術隔離。你的決策應考量敏感性、延遲、網路存取、記憶，以及供應商層級的模型廣度是否比可驗證性更重要。維度平台路由工作流程決策
最大模型選擇
Anonymous 路由可在 Venice 代理後方暴露廣泛的第三方前沿模型。
使用合成或公開資訊，並假設供應商可能保留內容。
零保留工作流程
Private 路由強調 Venice GPU 或合作夥伴，合約承諾不保留提示與回覆。
驗證即時徽章、移除識別資訊，並保護本機瀏覽器歷史與匯出。
硬體支援的工作流程
TEE 為較小的合格 Pro 模型群組增加隔離執行與遠端證明。
檢查目前的證明資訊，並決定較慢的輸出是否適合任務。
最強的內容分離
E2EE 在內容到達經過驗證的信任環境前，增加裝置端加密。
規劃時考慮缺少的網路搜尋與記憶功能，而非假設功能對等。
觀察到的介面
來自即時公開體驗的四個訊號
這些 Venice 第一方截圖於 2026 年十月 19 日從公開網站擷取。它們保留訪客實際能看到的內容：簡潔的提示輸入、產品定位與創意工具脈絡。螢幕截圖可支援介面觀察，但無法獨立稽核後端處理、保留或模型供應商行為。
簡短答案
控制是值得測試的功能
Venice 最引人注目的是作為成人的控制面，提供模型選擇與更清晰的隱私詞彙。看到模型是 Anonymous 而非 Private 的能力，比通用鎖圖示更有用。創意使用者也可能重視在開發成熟但合法的虛構作品、論證文章或非傳統影像時，較少的罐頭拒絕。當你的工作流程受益於切換模型，而非將每個任務適應單一供應商的預設助理時，此服務值得實際試用。
平台仍依賴準確性、風格與界線不均的模型。Anonymous 請求可能被外部供應商保留；營運零保留聲明不同於硬體證明的隔離；最強模式可能省略網路搜尋與記憶。本機歷史仍可能被裝置暴露。沒有無審查標籤能移除版權、隱私、同意或法律義務，且不應在假設今日的模型清單或限制保持不變的情況下購買任何方案。
問題
值得精確回答的問題
Venice AI 是單一無審查模型嗎？
不是。Venice 是一項服務，透過自己的介面與 API 提供多種文字與影像模型。所選模型與隱私模式可改變請求的行為、工具存取與信任假設。將整個服務稱為單一模型，隱藏了最重要的產品決策：任務啟用的是哪種路由與模型組合。
這裡的無審查是什麼意思？
Venice 使用此詞來表示較少集中式內容限制，並可存取可能參與合法成人、爭議或非傳統提示的開放模型。它不保證每個模型都會遵守、每個答案都正確，或任何使用都合法。實際好處是更廣的創意範圍，伴隨更多責任來審查後果與輸出品質。
Venice 或模型供應商能看到我的提示嗎？
答案取決於模式。Venice 表示 Anonymous 請求會被代理，但外部供應商可以看到並可能儲存內容。Private 旨在零保留。TEE 在驗證的硬體中隔離處理，E2EE 則從裝置到該環境增加加密。即使使用更強的模式，你自己的裝置、剪貼簿、瀏覽器儲存、截圖與匯出仍可能暴露素材。
這六位人物包含在 Venice 中嗎？
不是。他們是為此獨立指南創作的原創虛構成人肖像，具有編輯名稱與提示角色。他們不是真實人物、官方角色、Venice 員工、模型卡或記錄的 Venice 生成。其目的是讓多樣化的基準更容易想像，而不將類似伴侶風格的功能歸因於 Venice。
我該如何公平比較模型？
使用相同的合成提示包，同時記錄模型與隱私模式，盡可能保持工具可用性一致，並分別評分指令遵循、事實紀律、風格、延遲與拒絕行為。執行多個樣本，因為生成輸出會變異。公平比較也記錄了哪些不可用；沒有網路搜尋的受保護模型，不能視為具有即時檢索來評判。
檢查聲明
主要文件與美國隱私框架
這些連結讓讀者直接檢查 Venice 的模式定義、模型層級相容性與隱私政策。NIST 隱私框架提供供應商中立的評估方式，用於評估工作流程中的資料處理、風險與控制。- Venice 隱私模式指南 — Anonymous、Private、TEE 與 E2EE 的第一方定義及其聲明限制
- Venice API 模型目錄 — 模型隱私層級、上下文視窗與能力的目前第一方參考
- Venice 隱私政策 — 個人資料處理、服務供應商與使用者權利的官方政策
- NIST 隱私框架 — 美國政府框架，用於識別與管理資料工作流程中的隱私風險