一口气打完一句话
整句拼音连着打，不用逐词确认。引擎先在词库里找出完整的句子，本地语言模型从中挑选，再对照你打的拼音和前文，修正个别同音错字。一键一键打出来，和一次输完，得到的候选是一样的。
翩若惊鸿，
言如泉涌。
言泉是一个开源的 Mac 拼音输入法。没有广告，不需要登录，也不会上传你的输入记录——词库、设置和学习数据都只存在本机。代码全部公开，它做了什么，你随时可以查证。
v2.0.0 · 一个本地语言模型，管全部选词
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开源
代码、词库、构建脚本都在 GitHub 上，任何人都能查看，也能自己编译。
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本地
输入内容全部在本机处理，没有云端联想，也没有遥测上报。
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原生
接入 macOS 自己的输入源，候选窗不抢焦点，也不需要辅助功能或输入监控权限。
它能做什么
不联网、不上传是底线。在这之上，每一项功能都只为把字打准、打顺。
同音词看前文
同一个拼音对应好几个词时，语言模型会结合光标前的文字来判断该用哪个。没有前文可参考，或者把握不够，就按词库和你平时的选择来排，不乱改。
词库里没有的说法
三到五个音节、词库没有收录的短语，比如 jiuguize，会由语言模型结合前文拼成「旧规则」，而不是把常用字硬凑在一起。首选不对时，选一次后面的，它就记住了。
原创的一键补全
言泉原创的候选窗补全：输入至少两个完整音节后，把握足够时，候选窗第二行只给出一个方案，按 Tab 接受。它能补完正在打的词，也能续上一小段后文；拿不准就不提示，被你拒绝过的也不会再冒出来。
越用越顺手
常打的词会排得越来越靠前，分几段确认出来的词组也记得住。应用能提供光标前的文字时，当前文档中反复出现的术语和人名会得到照顾；这些临时信息只留在内存中，密码框不会读取。用户词旁的小红 × 可以直接删掉它，学习数据也可以在设置里一键清空。
全拼、双拼与模糊拼音
除了全拼和首字母简拼，还内置六种双拼：微软、小鹤、自然码、搜狗、紫光和拼音加加，并可分别启用 11 组常见声母、韵母模糊规则。不管用哪种方案，简繁词库、候选排序和学习数据都是同一套。
快捷输入与标点
ufh 出符号，uxh 出序号，usx 出数学符号，urq、usj 出当前日期和时间；i123.45 转成中文数字和金额大写，双拼下按 Shift 加 U、I、V 进入。连着打数字时，句号键自动给出小数点。中文标点下，# * - 等 Markdown 符号默认保持半角，可在设置里调整。这些都由本地规则生成，不占用户词。
可展开的三行候选
想多看一些候选时，可在设置中开启「翻页时展开为三行候选」。翻页或按上下箭头，候选窗最多同时显示三行；当前行高亮并显示数字编号，数字键只选择当前行，鼠标可以直接点任意一行，第二行的补全区保持不变。
中文状态下直接打英文
不用切换中英文：打 markdown、pro、Effie 这类英文单词和名字，或者带大写字母的词，原样的字母会排到候选最前面，按空格就上屏。bug、mac 这种同时也是拼音的输入，由语言模型结合前文判断你更可能要哪个；选过一次字母，下次会优先考虑。中文候选的数字编号不变，双拼仍按中文处理，不需要时可在设置里关闭。
自定义短语
常用的句子、签名、地址或多行模板，可以在设置里配一个字母快捷码。打完快捷码，短语出现在第二行的补全区，按 Tab 原样上屏，换行也保留。短语单独保存，不进学习数据，可以用 JSON 导入导出，和 Windows 版通用。
古诗词随手补全
收入中小学课本、《唐诗三百首》《千家诗》《宋词三百首》中的 7,747 句诗词，多音字按诗意定读音。打 chunmi 就能按 Tab 补出「春眠不觉晓」；整句打完，再按 Tab 连同标点接上下一句。
macOS 原生集成
通过 InputMethodKit 接入系统输入源，候选窗不抢应用的焦点，原生文本框、WebKit、Chrome、Electron 和终端里都能用。单独按 Shift 切换中英文，光标旁会短暂显示「中／英」气泡；每个应用记得自己上次的中英文状态。设置确认后立即保存，八种配色可以实时预览。首次切换时先给出基础候选，语言模型在后台加载，不拖慢当前应用。
现在的输入法功能越来越多，但很多人想要的其实很简单：
打字准一点，别弹广告，别偷偷传数据。
言泉就是照着这个想法做的。
一个模型，管全部选词
同样的拼音可以拆出很多种结果：yanquan 是「言泉」，也可以是「眼圈」「烟圈」。句子越长，可能的组合越多，引擎要在几十条路径里挑出你想说的那条。从 v2.0.0 起，这件事交给同一个本地语言模型，全程不联网。macOS 版的引擎、模型和词库与 Windows v2.2.0、Cassotis Lexicon v2.2.0 对齐。
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移植一整套模型
v0.1.0 用 Free Pascal 把 Windows 版的引擎搬到 Mac 上，先后对齐 Windows v1.27.0 和 v1.29.0：统计语言模型、神经网络重排器、受约束的 Transformer，一整套模型都随包在本机运行。为了在 Apple 芯片上得到和 Windows 相同的候选，还改写了几处比较和浮点计算。
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共享语言模型出现
v1.0.0 对齐 Windows v1.31.0，引入基于独立中文语料训练的共享字符级语言模型，把整句连贯性和前文语境用于长句选词、上下文短词、混合简拼和 Tab 续写。到这时，安装包里有 11 个神经模型文件，引擎里还编译进 43 组模型参数，一次选词往往要依次经过其中好几个。
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只留一个
v2.0.0 对齐 Windows v2.2.0，把它们清掉了：神经模型从 11 个减到 1 个，引擎里的模型参数从 43 组减到 7 组。留下的是一个约 1.5 亿参数的字符级语言模型，由本项目自己训练，和 Windows 版是同一个文件；长句、短词、补全和同音纠错都问它。Apple 芯片上的计算保持和 Windows 相同的求和顺序。
这不是一次功能堆叠，而是一次收拾：以后的改进只需要做在一处，语言模型变好，所有输入场景一起受益。
详细改动见各版本发布说明。
发布前：离线训练
语言模型在发布前训练完成：从独立的中文语料学习字与字的接续，同时学会对照拼音修正同音字。另有四个很小的决策策略，用引擎的实际运行记录拟合，决定什么时候听模型的。基准测试语料不参与训练，发布产物不附带训练语料原文。
安装时：随包部署
模型随安装包一并提供，量化后由引擎进程在后台加载；统计先验写入本地 SQLite 词库，其余排序参数直接编译进引擎。无需另装模型或推理环境，使用时不联网、不下载数据。
打字时：按输入分路
长句由受词库约束的搜索给出完整候选，模型从中选择，再对照拼音和前文修正。短词默认保持词库顺序，模型有明确理由时才调整。词库里没有的短语，先由词库词拼出整句方案，再交给模型挑选。字母串既像英文又像拼音时，也由模型结合前文比较两种读法。补全先显示有把握的方案，模型随后在后台重排。
模型只在引擎进程中加载，后台就绪、仅用 CPU，线程数等于处理器核心数（最少 4 个，最多 8 个）；未就绪或超时的时候，候选照常给出，只是不经过模型排序。以下各套基准测试的语料都与训练数据隔离，成绩里没有「背题」的水分。
基准测试
长句、短词与一键补全测试语料都取材于开发者自己的小说《永恒的舞动》，与 Windows 版相同，并与模型训练数据保持隔离。测试方法、案例构造和指标定义见 BENCHMARK.md。表中的版本号均为 macOS 版本。
v2.0.0 和 v1.0.0 都以原生 arm64 程序在 Apple M2 Pro、32 GiB 内存、macOS 27.0.1 上测量，模型使用 8 个线程；v0.2.0 使用 macOS 27.0。各版保留发布时的实测数据，并非在当前系统上重新运行。v2.0.0 改正了 43 条测试案例中读错的多音字拼音（长句 38 条、短词 5 条，两套补全基准随之沿用），此前版本的结果基于改正前的案例。
长句基准测试-16300
对 16300 条长句一次性设置完整拼音，检查完整候选的准确率与引擎解码耗时。
| 版本 | Top1 | Top2 | Mean (ms) | P95 (ms) | Max (ms) |
|---|---|---|---|---|---|
| v2.0.0 | 13397 / 16300 82.19% | 14281 / 16300 87.61% | 94.084 | 154 | 523 |
| v1.0.0 | 12941 / 16300 79.39% | 13534 / 16300 83.03% | 85.043 | 148 | 567 |
| v0.2.0 | 11989 / 16300 73.55% | 12968 / 16300 79.56% | 59.615 | 115 | 452 |
Top1：整句首选即正确的比例；Top2：前两个候选中含正确结果的比例。准确率来自不截断模型调用的确定性运行；Mean、P95、Max 为单独的生产运行中引擎整句直设解码耗时（ms），不代表逐键输入到候选窗口显示的端到端延迟。
短词上下文基准测试-65000
65000 个二至四字词案例保留输入位置之前已经上屏的文本，用于评估短词精确候选和上下文消歧。Contested 是同一拼音对应至少两个目标词的歧义子集。
| 版本 | Top1 | Top2 | Contested Top1 | Contested Top2 | Mean (ms) | P50 (ms) | P95 (ms) | Max (ms) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| v2.0.0 | 63362 / 65000 97.48% | 64291 / 65000 98.91% | 10533 / 11728 89.81% | 11244 / 11728 95.87% | 7.232 | 5 | 20 | 62 |
| v1.0.0 | 63036 / 65000 96.98% | 64103 / 65000 98.62% | 10488 / 11728 89.43% | 11196 / 11728 95.46% | 6.801 | 6 | 17 | 40 |
| v0.2.0 | 61974 / 65000 95.34% | 63568 / 65000 97.80% | 9677 / 11728 82.51% | 10776 / 11728 91.88% | 5.971 | 4 | 16 | 63 |
延迟为启用上下文轨道后的引擎单次完整查询耗时，不包含 InputMethodKit 调用、候选窗口渲染和真实按键间隔。
一键补全上下文基准测试-12831
从固定短词语料构造 12831 个逐音节拼音前缀机会，读取候选窗实际显示的唯一补全方案，评估补全是否准确、能节省多少按键，以及继续输入时是否保持稳定。
| 版本 | 补全命中率 | 平均节省按键 | 逐键稳定率 | 按键 P95 (ms) | 最终显示 P95 (ms) |
|---|---|---|---|---|---|
| v2.0.0 | 10457 / 12831 81.50% | 2.632 | 2133 / 2195 97.18% | 2.035 | 21.352 |
| v1.0.0 | 10331 / 12831 80.52% | 2.638 | 2117 / 2180 97.11% | 1.213 | 9.385 |
| v0.2.0 | 9420 / 12831 73.42% | 2.548 | 1691 / 1749 96.68% | 1 | 1 |
补全命中率按唯一参考目标严格统计；平均节省按键已扣除一次接受补全的按键。按键 P95 不包含后台重排等待；最终显示 P95 在提示发生替换时计入后台重排耗时。v0.2.0 没有这一异步阶段，两项延迟相同，计时精度为整数毫秒；均不包含候选窗口渲染和实际按键间隔。
长句一键补全基准测试-16300
固定保留每条长句末尾四个完整拼音音节不输入，评估候选窗实际显示的唯一局部续写。正确结果必须扩展目标前缀，并且仍是参考句的前缀。
| 版本 | 局部续写命中率 | 预测提示覆盖率 | 总节省按键 | P95 (ms) |
|---|---|---|---|---|
| v2.0.0 | 3768 / 16300 23.12% | 16113 / 16300 98.85% | 9293 | 149 |
| v1.0.0 | 3539 / 16300 21.71% | 15812 / 16300 97.01% | 7539 | 131 |
| v0.2.0 | 450 / 16300 2.76% 425 / 16300 (2.61%) |
6778 / 16300 41.58% | 1024 988 |
86 |
预测提示覆盖率表示出现预测补全的比例，并非提示准确率，不包含仅转换已输入拼音的词库拼接结果。该测试采用单参考答案评分，其他合理但不同于原文的续写仍计为未命中。长句补全的生产结果预算 v2.0.0 与 v1.0.0 为 80 ms，v0.2.0 为 50 ms。
从 v1.0.0 起，本项基准将相同位置的“他”和“她”视为等价。v0.2.0 的常规数字为对已保存结果按新口径重评分的数据，斜体数字保留旧口径结果，预测提示覆盖率与延迟不变。
三步，开始在 Mac 上输入
下载 DMG，运行里面的安装器就行。不用终端、编译器，也不用另外下载模型。
打开 DMG
下载安装包，打开后双击「言泉输入法安装器」。
点击「安装」
安装器把输入法装到当前用户，并自动请求启用。macOS 弹出确认时，点击「允许」。
选择言泉，开始输入
显示「安装完成」后，从菜单栏的输入菜单选择言泉输入法。输入 nihao 后按空格，就能打出「你好」。
- Space / 1–9
- 选择候选
- Tab
- 接受补全
- Shift
- 切换中英文
如未启用：点击「重试启用」。macOS 27 上可能只打开键盘设置而不弹出确认，这时在「文字输入 → 编辑 → + → 中文（简体）」中添加言泉输入法，再回到安装器，它会自动核实启用状态。
设置与升级：从输入菜单打开「设置…」，可以调整拼音方案、字体、配色和快捷键。旧版本用户直接运行新版安装器就能升级，不用先卸载，个人设置和学习记录都会保留。完整用法见使用与设置文档。
卸载：先在系统设置中移除言泉输入源，再打开安装器点击「卸载…」。卸载会保留个人设置和学习记录。
支持的设备与系统
Apple Silicon
搭载 M 系列芯片的 Mac
macOS 14 及以上
通过 DMG 图形安装器安装
正常使用不需要授予辅助功能或输入监控权限。遇到问题或者想提建议，欢迎到 GitHub 仓库来。
下载安装
Apple Silicon 的 DMG 安装包，约 300 MB，词库和语言模型都在里面，装上就能用，不用再下载或配置什么。安装包已通过 Apple 公证；旧版本用户直接运行新版安装器就能升级，设置和学习记录都会保留。