<p>以人工智能為驅動的筆記應用 Granola，估值 2.5 億美元，已成為科技行業創始人和風險投資者中流行的工具。但一位開發者認為，市場上需要一種更私密、僅限本地的替代方案，且只需一次性付費，無需訂閲。這促成了一款名為 Talat 的新 Mac 應用的誕生。</p>
<p>來自英格蘭約克郡的開發者 Nick Payne，自稱是計算機迷，他表示，構建本地 AI 筆記工具的想法主要源於一系列意外的快樂事故。</p>
<p>“我認為 Granola 非常棒；它是一個閃亮的例子，展示了在 Electron 應用程序框架下，經過足夠的愛與關懷可以做到什麼，” 他對 TechCrunch 説。“當我第一次嘗試時，我對它能夠在我的 Mac 上錄製系統音頻而不錄製視頻感到着迷，這在當時是標準的解決方法。這引發了大量的研究，發現了一個相對較新且文檔不全的 Apple API。”</p>
<p>為了更方便地使用該 API（Core Audio Taps，允許開發者接入 Mac 的音頻流），Payne 決定創建一個開源音頻庫 AudioTee。</p>
<p>“在那段時間裏，我慢慢拼湊出一個工具包，但我從未找到任何感覺像是可以獨立作為產品存在的東西，而不僅僅是一個酷炫的技術演示，” Payne 説。“最先進的託管轉錄模型——像 Granola 使用的那些提供商——是令人難以置信的，看到你的語音幾乎實時地在屏幕上展開是非常酷的。但我總是感到不安，因為這意味着不僅要提供我的數據，還要提供我的音頻數據；我的真實聲音，” 他補充道。</p>
<p>隨後，他偶然發現了一個名為 FluidAudio 的軟件工具包，這是一個 Swift 框架，能夠在 Apple 設備上實現完全本地、低延遲的音頻 AI。它允許你直接在 Mac 的神經引擎上運行小型、快速的轉錄模型——這是 Apple 專門用於 AI 處理的硬件。</p>
<p>這讓 Payne 意識到，他可以將自己的研究轉化為實際產品——一個你的音頻永遠不會離開你的 Mac，且你的轉錄不會存儲在其他公司的服務器上的產品。</p>
<p>Talat 是與 Payne 的老朋友和前同事 Mike Franklin 共同開發的，體現了 Payne 對音頻領域的興趣。最終的產品是一個 20MB 的一次性購買，不需要你創建賬户，甚至不需要與開發者分享分析數據。也沒有持續的費用。</p>
<p>雖然一些 AI 筆記工具可能有更多的功能，Talat 提供了一套簡化的功能。它在你使用 Zoom、Teams、Meet 等會議應用時，從計算機的麥克風捕捉音頻，並實時轉錄。該應用嘗試實時分配發言者，但你可以根據需要重新分配。你還可以做筆記，編輯、刪除或拆分轉錄片段。當會議結束時，本地的 LLM 會生成包含關鍵點、決策和行動項的摘要。</p>
<p>在 Talat 中，筆記、轉錄和摘要都是可搜索的。</p>
<p>除了隱私角度，Payne 表示，目標是為用户提供更多選擇。</p>
<p>“我們正在傾向於可配置性，讓用户控制他們的數據去向：選擇自己的 LLM，自動導出到筆記應用 Obsidian，會議結束時推送數據的 webhooks，一個 MCP 服務器，” 這是 AI 工具連接外部數據源的標準化方式，“以便按需提取，” 他解釋道。</p>
<p>在底層，AI 是一個混合體——“大部分是通過 FluidAudio 拼接和抽象的，” Payne 指出，他認為 FluidAudio 承擔了很多繁重的工作。對於摘要部分，該應用默認使用一個名為 Qwen3-4B-4bit 的 AI 模型，甚至可以在相對普通的硬件上運行。</p>
<p>然而，用户可以選擇將其切換到任何他們選擇的雲 LLM 提供商，或者選擇兩個 Parakeet 變體——由 Nvidia 開發的語音識別模型——或者指向 Ollama（一個用於本地運行 AI 模型的工具），從而讓他們對體驗有更多控制。隨着時間的推移，Talat 還將增加對更多內置選擇的支持，以及與其他應用的集成，如 Google Calendar 和 Notion。</p>
<p>在發佈時，使用 M 系列 Mac 電腦（運行 Apple 自家處理器，從 M1 開始）的用户可以下載該應用並免費試用 10 小時的錄音，然後再決定是否購買。</p>
<p>Talat 在這個預發佈版本中售價 49 美元，目前仍在積極開發中。</p>
<p>當該應用達到 1.0 版本時，價格將提高到 99 美元。</p>
<p>Payne 和 Franklin 正在自籌資金開發 Talat，並計劃將核心產品保持為一次性購買。</p>

<p>Talat 是一款由 Nick Payne 開發的新型 AI 驅動的筆記應用，提供了一種僅限本地的替代方案，取代 Granola。與將數據存儲在雲端的 Granola 不同，Talat 將所有音頻和轉錄內容保存在用户的 Mac 上，確保隱私。該應用可以從 Zoom 等會議平台捕捉音頻並實時轉錄，允許用户編輯和搜索筆記。Talat 在預發佈階段的售價為一次性 49 美元，計劃在正式發佈時提高至 99 美元。它強調用户對數據的控制，並提供多種自定義選項</p>

<p>The AI-powered notetaking app Granola, valued at $250 million, has become a popular tool among tech industry founders and VCs. But one developer believes there’s demand for a more private, local-only alternative that’s available for a one-time fee and without a subscription. That’s led to the creation of a new Mac app called Talat.</p>
<div class="lb-trans"><p>以人工智能為驅動的筆記應用 Granola，估值 2.5 億美元，已成為科技行業創始人和風險投資者中流行的工具。但一位開發者認為，市場上需要一種更私密、僅限本地的替代方案，且只需一次性付費，無需訂閲。這促成了一款名為 Talat 的新 Mac 應用的誕生。</p>
</div><p>Yorkshire, England-based developer Nick Payne, a self-described computer nerd, says the idea to build a local AI notetaker came about mostly because of a series of happy accidents.</p>
<div class="lb-trans"><p>來自英格蘭約克郡的開發者 Nick Payne，自稱是計算機迷，他表示，構建本地 AI 筆記工具的想法主要源於一系列意外的快樂事故。</p>
</div><p>“I think Granola is awesome; it’s a shining example of what you can do with an Electron app [a framework for building desktop applications] given enough love and care,” he told TechCrunch. “When I first tried it, I was fascinated that it managed to record system audio on my Mac without recording video, which was the standard workaround at the time. That led to a ton of research, discovering a relatively new and poorly-documented Apple API.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“我認為 Granola 非常棒；它是一個閃亮的例子，展示了在 Electron 應用程序框架下，經過足夠的愛與關懷可以做到什麼，” 他對 TechCrunch 説。“當我第一次嘗試時，我對它能夠在我的 Mac 上錄製系統音頻而不錄製視頻感到着迷，這在當時是標準的解決方法。這引發了大量的研究，發現了一個相對較新且文檔不全的 Apple API。”</p>
</div><p>To make it easier to work with that API (Core Audio Taps, which lets developers tap into a Mac’s audio streams), Payne decided to create an open source audio library, AudioTee.</p>
<div class="lb-trans"><p>為了更方便地使用該 API（Core Audio Taps，允許開發者接入 Mac 的音頻流），Payne 決定創建一個開源音頻庫 AudioTee。</p>
</div><p>“During that time, I was slowly piecing together a toolkit, but I never found anything that felt like it could stand on its own as a product rather than just a cool tech demo,” Payne said. “The state-of-the-art hosted transcription models — the same providers folks like Granola use — are incredible, and it’s viscerally cool to see your speech unfurled onscreen in near real-time. But it always nagged me that the tradeoff required providing not just my data, but my audio data; my actual voice,” he added.</p>
<div class="lb-trans"><p>“在那段時間裏，我慢慢拼湊出一個工具包，但我從未找到任何感覺像是可以獨立作為產品存在的東西，而不僅僅是一個酷炫的技術演示，” Payne 説。“最先進的託管轉錄模型——像 Granola 使用的那些提供商——是令人難以置信的，看到你的語音幾乎實時地在屏幕上展開是非常酷的。但我總是感到不安，因為這意味着不僅要提供我的數據，還要提供我的音頻數據；我的真實聲音，” 他補充道。</p>
</div><p>He then stumbled upon a software toolkit called FluidAudio, a Swift framework that enables fully local, low-latency audio AI on Apple devices. It lets you run small, fast transcription models directly on the Mac’s Neural Engine — Apple’s dedicated hardware for AI processing.</p>
<div class="lb-trans"><p>隨後，他偶然發現了一個名為 FluidAudio 的軟件工具包，這是一個 Swift 框架，能夠在 Apple 設備上實現完全本地、低延遲的音頻 AI。它允許你直接在 Mac 的神經引擎上運行小型、快速的轉錄模型——這是 Apple 專門用於 AI 處理的硬件。</p>
</div><p>That was the piece that made Payne realize he could turn his research into an actual product — one where your audio never leaves your Mac, and your transcripts aren’t stored on another company’s servers.</p>
<div class="lb-trans"><p>這讓 Payne 意識到，他可以將自己的研究轉化為實際產品——一個你的音頻永遠不會離開你的 Mac，且你的轉錄不會存儲在其他公司的服務器上的產品。</p>
</div><p>Talat, which was built alongside Payne’s longtime friend and former colleague, Mike Franklin, is the result of Payne’s interest in the audio space. The result is a 20 MB, one-time purchase that doesn’t require you to create an account or even share analytics data back with the developers. There are no ongoing fees, either.</p>
<div class="lb-trans"><p>Talat 是與 Payne 的老朋友和前同事 Mike Franklin 共同開發的，體現了 Payne 對音頻領域的興趣。最終的產品是一個 20MB 的一次性購買，不需要你創建賬户，甚至不需要與開發者分享分析數據。也沒有持續的費用。</p>
</div><p>While some AI notetakers may have more bells and whistles, Talat offers a streamlined set of features. It captures audio from your computer’s microphone when you’re in meeting apps like Zoom, Teams, Meet, and others, and transcribes it in real time. The app tries to assign speakers in real-time, but you can reassign them as needed. You can also take notes, plus edit, delete, or split transcript segments. When the meeting finishes, a local LLM generates a summary with key points, decisions, and action items.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然一些 AI 筆記工具可能有更多的功能，Talat 提供了一套簡化的功能。它在你使用 Zoom、Teams、Meet 等會議應用時，從計算機的麥克風捕捉音頻，並實時轉錄。該應用嘗試實時分配發言者，但你可以根據需要重新分配。你還可以做筆記，編輯、刪除或拆分轉錄片段。當會議結束時，本地的 LLM 會生成包含關鍵點、決策和行動項的摘要。</p>
</div><p>The notes, transcripts, and summaries are all searchable in Talat, too.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 Talat 中，筆記、轉錄和摘要都是可搜索的。</p>
</div><p>In addition to the privacy angle, Payne said the goal is to give users more options.</p>
<div class="lb-trans"><p>除了隱私角度，Payne 表示，目標是為用户提供更多選擇。</p>
</div><p>“We’re leaning into configurability and letting users control where their data goes: pick your own LLM, auto-export to [note-taking app] Obsidian, webhooks that push data out when a meeting finishes, an MCP server,” which is a standardized way for AI tools to connect to outside data sources, “to pull it on demand,” he explained.</p>
<div class="lb-trans"><p>“我們正在傾向於可配置性，讓用户控制他們的數據去向：選擇自己的 LLM，自動導出到筆記應用 Obsidian，會議結束時推送數據的 webhooks，一個 MCP 服務器，” 這是 AI 工具連接外部數據源的標準化方式，“以便按需提取，” 他解釋道。</p>
</div><p>Under the hood, the AI is a mixture — “mostly stitched together and abstracted behind FluidAudio,” Payne noted, which he credits with doing a lot of the heavy lifting. For the summarization piece, the app defaults to an Al model called Qwen3-4B-4bit, which can run on even fairly modest hardware.</p>
<div class="lb-trans"><p>在底層，AI 是一個混合體——“大部分是通過 FluidAudio 拼接和抽象的，” Payne 指出，他認為 FluidAudio 承擔了很多繁重的工作。對於摘要部分，該應用默認使用一個名為 Qwen3-4B-4bit 的 AI 模型，甚至可以在相對普通的硬件上運行。</p>
</div><p>However, users can opt to switch that out to any cloud LLM provider of their choice, or they can choose between two Parakeet variants — speech recognition models developed by Nvidia — or point it at Ollama (a tool for running AI models locally), giving them more control over the experience. In time, Talat will add support for more built-in choices, as well, as well as integrations for other apps, like Google Calendar and Notion.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，用户可以選擇將其切換到任何他們選擇的雲 LLM 提供商，或者選擇兩個 Parakeet 變體——由 Nvidia 開發的語音識別模型——或者指向 Ollama（一個用於本地運行 AI 模型的工具），從而讓他們對體驗有更多控制。隨着時間的推移，Talat 還將增加對更多內置選擇的支持，以及與其他應用的集成，如 Google Calendar 和 Notion。</p>
</div><p>At launch, users with M-series Mac computers (those running Apple’s own processors, starting with the M1) can download the app and try it out for free with 10 hours of recordings before deciding to purchase.</p>
<div class="lb-trans"><p>在發佈時，使用 M 系列 Mac 電腦（運行 Apple 自家處理器，從 M1 開始）的用户可以下載該應用並免費試用 10 小時的錄音，然後再決定是否購買。</p>
</div><p>Talat is available for $49 while in this pre-release version, which is still under active development.</p>
<div class="lb-trans"><p>Talat 在這個預發佈版本中售價 49 美元，目前仍在積極開發中。</p>
</div><p>When the app hits a 1.0 release, the price will increase to $99.</p>
<div class="lb-trans"><p>當該應用達到 1.0 版本時，價格將提高到 99 美元。</p>
</div><p>Payne and Franklin are bootstrapping Talat and plan to keep the core product a one-time purchase going forward.</p>
<div class="lb-trans"><p>Payne 和 Franklin 正在自籌資金開發 Talat，並計劃將核心產品保持為一次性購買。</p>
</div>

Talat 的 AI 會議記錄會保存在您的設備上，而不是上傳到雲端