下面和大家分享一下最近我们开源的文档预览SDK——Jit-Viewer，昨天刚发布 1.5.0 版本，和大家分享一下最新的功能更新。

如果你是开发文档预览功能的开发者，一定经历过这种崩溃：txt文档预览乱码、PDF只能看前5页、大文件加载卡顿，代码文件预览毫无章法。

为了帮大家解决这些真实的使用痛点，提升开发体验，我们这段时间优化了 Jit-Viewer 开源文档预览SDK。上周刚帮不少开发者解决了PDF预览受限的问题——终于能完整查看所有PDF文档了。

今天，Jit-Viewer V1.5.0 正式发布，4大核心更新，让文档预览开发更高效、更省心。

文档地址：jitword.com/jit-viewer.…

开源地址：github.com/jitOffice/j…

这次更新，我们重点带来了以下功能：

1. 支持txt多编码格式预览兼容  

之前很多开发者反馈，txt文档预览经常出现乱码，尤其是非UTF-8编码的文件，调试起来特别麻烦，浪费大量时间。

这次更新，我们优化了txt文档解析逻辑，全面兼容ANSI、UTF-8、GBK等多种常见编码格式，不管你导入的txt文件是什么编码，都能正常显示，再也不用手动转换编码、反复调试，帮大家节省更多开发时间。

2. 支持PDF文件完整预览，告别5页限制  

这是本次更新最受期待的功能！之前版本的Jit-Viewer，PDF文件只能预览前5页，对于需要完整预览长文档的开发者来说，实用性大打折扣，很多场景下根本无法满足需求。

这次我们彻底突破了这个限制，底层重构了PDF渲染能力，支持PDF文件全页完整预览，不管是几页的PDF，都能一次性加载完成，搭配原有缩放、翻页功能，完美适配各类PDF预览场景，再也不用为了查看完整PDF额外集成其他工具。

3. 优化SDK预览性能，搭载高性能文件预览引擎  

我们知道，开发者在集成文档预览SDK时，最在意的就是性能——大文件加载慢、切换页面卡顿，都会影响产品体验。这次更新，我们重新设计了文件预览引擎，优化了文件加载、渲染的全流程，大幅提升了预览速度和稳定性，即使是大文档，也能快速加载、流畅切换，不会出现卡顿、崩溃的情况，同时降低了资源占用，让你的应用运行更流畅。

4. 支持代码文件高亮预览  

针对开发类场景，我们新增了代码文件高亮预览功能。不管是Java、Python、JavaScript，还是HTML、CSS等常见编程语言，导入后都能自动识别语言类型，实现语法高亮，代码结构清晰可见，再也不用看着杂乱无章的纯文本代码发愁，尤其适合需要在应用中集成代码预览功能的开发者，大幅提升使用体验。

市面上很多商业文档预览SDK，只解决“能预览”的问题，而 Jit-Viewer 想解决的是“好用、省心、适配多场景”。

这次V1.5.0的更新，本质上是在“轻量高效”的核心定位上，进一步突破场景限制、优化使用体验——让复杂的文档预览开发，变得更简单，让不同需求的开发者，都能快速集成、高效使用，不用再为各类预览问题额外消耗精力。

简单来说，Jit-Viewer 是一个纯前端的文件预览引擎。不需要后端转换服务，不需要安装任何插件，几行代码就能让浏览器具备"专业软件"的预览能力。目前 jit-viewer 已经支持了：

• docx / ppt / pdf / excel
• csv
• html
• markdown
• txt
• 代码文件（如js，css, java, go, c#, php, ts等）
• 音频 / 视频
• CAD
• 3D模型
• OFD（国产格式）

同时我们还在持续迭代优化，帮助大家仅通过几行代码，就能让自己的web系统轻松拥有多种文档预览的能力。

github：github.com/jitOffice/j…

最近一直在深耕 AI Agent 与大模型应用，比如 JitKnow AI 知识库、JitWord协同AI文档、Pxcharts 超级表格，同时也持续在给大家分享 GitHub 上真正能落地、能解决实际问题的优质AI开源项目。

今天和大家分享一款我花了一天时间做的开源工具——ai-detector。

它是一款完全运行在浏览器端的免费硬件检测工具。能自动读取你电脑的内存、CPU、GPU 信息，智能匹配 21+ 主流开源 AI 大模型的兼容性，并给出本地运行速度预估，帮你在 5 秒内找到最适合自己电脑的 AI 模型。

无需安装、无需登录、无需上传任何数据，全程 100% 本地运行。

ps：最近小龙虾很火，但是又担心自己电脑配置不够的朋友，可以使用这款线上工具检测一下电脑适合哪些模型，告别AI恐惧啦～老规矩，先上开源地址。

github：github.com/MrXujiang/a…

演示地址：jitword.com/ai-detector

下面就和大家详细分享一下这款 AI Coding 出来的开源项目。

先上一个基础的功能演示比如我想在我的电脑里部署一个本地AI模型，但是又担心我的电脑配置不够，那么直接运行这个项目：

点击开始检测， 不到5s，就会给出自己电脑的性能和适合运行哪些模型的详细报告：

分析的非常准确，可能是我电脑年久失修，只给出了28分。。。ai-detector 还会为我们推荐基于当前电脑，适合运行的模型推荐：

不仅如此，它还会对目前主流的数十个开源模型，对当前电脑进行分析评测，分析出部署这些大模型的性能，风险等信息，如下：

对于比较吃电脑性能的模型，它会给我们全面的分析：

最后会基于我们的硬件配置，估算各模型生成速度（tokens/秒），并输出可视化的分析报表：

核心能力总结

下面和大家总结一下 ai-detector 的核心能力和亮点。

1. 硬件自动检测

• 系统内存通过 navigator.deviceMemory 读取 RAM 大小
• CPU 核心数通过 navigator.hardwareConcurrency 读取逻辑核数
• GPU 型号通过 WebGL WEBGL_debug_renderer_info 扩展识别显卡
• 综合跑分基于内存与 CPU 计算 0-100 综合评分，直观了解你的 AI 能力等级

2. 21+ 大模型兼容性分析

覆盖当前最主流的开源大模型系列，一键发现哪些能跑、哪些跑不动：

系列	代表模型	参数规模
🦙 Llama	TinyLlama、Llama 3.2、Llama 3.1	1.1B ~ 70B
🌐 Qwen	Qwen2.5 3B/7B/14B/32B/72B	3B ~ 72B
💎 Phi	Phi-3 Mini、Phi-3 Medium	3.8B ~ 14B
🌬️ Mistral	Mistral 7B	7B
🧠 DeepSeek	DeepSeek-R1、DeepSeek Coder	7B ~ 70B
👁️ 多模态	LLaVA 7B、MiniCPM-V 8B	7B ~ 8B
💫 Gemma	Gemma 2 2B	2B

3. 支持兼容性三级分类

• 😊 流畅运行内存充裕，可稳定高速推理
• ⚠️ 勉强运行：内存刚好满足，速度偏慢
• ❌ 内存不足：当前配置无法加载该模型

4. 运行速度排行

检测完成后自动生成可运行模型的速度排行榜，按 tokens/秒从高到低排列，帮你优先选出响应最快的模型。

5. 量化模式切换

• Q4 量化内存占用更低，普通设备首选
• Q8 量化精度更高，内存需求约为 Q4 的 2 倍
• 一键切换，实时刷新所有模型兼容状态

6. 个性化模型推荐基于我们的硬件配置，自动从模型库中精选 最均衡、速度最快、能力最强 三款推荐，省去选择烦恼。

7. 一键复制检测报告

生成包含硬件配置、综合评分、可运行模型的文本报告，方便分享或咨询。

完整使用流程总结

为了让大家轻松上手使用，我总结了一下7步使用法，大家可以参考一下：

1. 打开页面 → 点击「开始硬件检测」按钮
2. 等待扫描（约 3~5 秒）→ 自动完成内存、CPU、GPU 检测
3. 查看结果 → 获得综合跑分与设备等级评价
4. 浏览推荐 → 查看「为你推荐」区块，获取最适合你的 3 款模型
5. 筛选模型 → 在「模型列表」中按兼容状态、类型筛选，支持关键词搜索
6. 切换量化 → 尝试切换 Q4 / Q8 量化，查看内存需求变化
7. 复制报告 → 一键复制检测结果，方便保存或分享

为什么要做这个开源项目这里分析一张图，大家就知道了：

特性	AI -Detector	其他工具
需要安装	❌ 无需安装	✅ 通常需要
需要登录	❌ 无需注册	✅ 通常需要
数据上传	❌ 完全不上传	⚠️ 部分上传
模型覆盖	✅ 21+ 主流模型	⚠️ 覆盖有限
速度预估	✅ tokens/s 量化估算	⚠️ 通常无此功能
升级建议	✅ 智能提示内存升级方案	❌ 无
量化切换	✅ Q4 / Q8 实时切换	❌ 无
开源免费	✅ MIT 协议	⚠️ 多数收费

主要是为了让任何没有技术基础的人，也能轻松拥有专业级AI模型选型能力，告别AI焦虑。

目前已开源，大家可以免费使用：

github：github.com/MrXujiang/a…

DEMO演示地址：jitword.com/ai-detector