WhaleRead 本地优先的 macOS 阅读器，用端侧 7B 或自托管 30B 大模型翻译 TXT、Markdown 和 EPUB，支持双语对照与 Ask AI，适合注重隐私的读者。 热门评论 PH 用户Hi Product Hunt 的各位 — 我做 WhaleRead，是因为翻译一本书往往会毁掉读这本书的体验。WhaleRead 把整个流程都收进一个安静、清爽的 macOS 工作区：导入本地 TXT、Markdown 或 EPUB，翻译它，左右对照阅读原文和译文，把读起来别扭的段落标出来，复核建议的修正，并针对当前页面问 AI，而不用把整个书库都搬进消费级云服务。这次发布我用了两条私有模型路线测试同样五段原文。端侧 7B 会把文本留在 Mac 上，日常阅读够用。自托管的 30B 私有模型对习语和叙事口吻的把握更稳定，质量感觉接近云端规模模型，同时又跑在我自己掌控的基础设施上。我也把失败案例保留在明面上。在一段英译中里，7B 把 “kept her cards close” 译成了字面意义上的把牌紧紧贴在胸前。WhaleRead 的复核流程会呈现原文、解释、建议修订，以及最终经人工确认的修正。在一次法语测试里，连 30B 也出现了标题和正文性别不一致的问题。所以复核是产品的一部分，而不是藏起来不让读者看到的收尾清理步骤。WhaleRead 1.18 有英文和中文界面、原生语言名称、双语阅读、EPUB 原貌保留、可断点续译、人工确认的复核，以及基于页面的 Ask AI。GPT-6 Astra 帮忙审查架构、加固语言边界，并把这次发布变成一个可验证的 demo。这是一个可用的 macOS 私测版。我尤其想听到多语言读者、译者和在意自己阅读数据所有权的人的反馈：下一个该测试哪组语言对，或哪个难处理的表达？PH 用户有了 Astra，你的产品能做到哪些以前不切实际的事？ 热门产品New User2026-09-18原文 打开互动版
WhaleRead 把整个流程都收进一个安静、清爽的 macOS 工作区：导入本地 TXT、Markdown 或 EPUB，翻译它，左右对照阅读原文和译文，把读起来别扭的段落标出来，复核建议的修正，并针对当前页面问 AI，而不用把整个书库都搬进消费级云服务。
这次发布我用了两条私有模型路线测试同样五段原文。端侧 7B 会把文本留在 Mac 上，日常阅读够用。自托管的 30B 私有模型对习语和叙事口吻的把握更稳定，质量感觉接近云端规模模型，同时又跑在我自己掌控的基础设施上。
我也把失败案例保留在明面上。在一段英译中里，7B 把 “kept her cards close” 译成了字面意义上的把牌紧紧贴在胸前。WhaleRead 的复核流程会呈现原文、解释、建议修订，以及最终经人工确认的修正。在一次法语测试里，连 30B 也出现了标题和正文性别不一致的问题。所以复核是产品的一部分，而不是藏起来不让读者看到的收尾清理步骤。
WhaleRead 1.18 有英文和中文界面、原生语言名称、双语阅读、EPUB 原貌保留、可断点续译、人工确认的复核，以及基于页面的 Ask AI。GPT-6 Astra 帮忙审查架构、加固语言边界，并把这次发布变成一个可验证的 demo。
这是一个可用的 macOS 私测版。我尤其想听到多语言读者、译者和在意自己阅读数据所有权的人的反馈：下一个该测试哪组语言对，或哪个难处理的表达？