一般提到 AI 自動生成教材，多半還是要連雲端 API 才能輸出 HTML，但 CogEvol-4B 的做法是把整個流程壓進一個 2.4 GB 的 Q4_K_M GGUF 檔案。它以 Qwen3.5-4B 混合架構（48 層 GDN 線性注意力 + 16 層全注意力）為底，經過五萬多筆生產驗證樣本的 SFT，再做投影片 RL 與 HTML RL 兩階段強化，結果是單次前向傳遞就能同時吐出結構化投影片和自包含的互動式 HTML，不需要任何外部依賴。
在 MacBook Pro M2 Pro 16 GB 上，模型跑出約 33 tok/s 生成、470 tok/s prefill，整份互動課程約六分鐘完成。對教師、培訓設計師或自學者而言，這意味著斷網也能把一行大綱擴展成可互動的學習素材，不用排隊等雲端，亦沒有 API 成本。
項目可整合 OpenMAIC 與評測工具，權重放在 HuggingFace，並已整合到開源平台 OpenMAIC，透過 .env.local 切換本地 provider，再加上一個 runtime brief expander 補丁即可在斷網環境下渲染所有 widget。
重點摘要：
- 離線可用：模型、應用、素材全部本地，關 WiFi 仍能完整跑
- 極輕量部署：單一 2.4 GB GGUF 檔，Apple Silicon、CUDA、CPU 皆可
- 一鍵生成：一句大綱直接變投影片 JSON 加可互動 HTML，無需 agent loop
- OpenMAIC 原生整合：本地 provider 設定加上補丁，斷網渲染 widget
- 雙重授權：程式碼 MIT、權重 Apache 2.0，可商用且易於二次開發