就在大约一年前“从不调查对话的人工智能助手”你们中有些人可能还记得 Lumo，它被介绍为 .当时，它仍然是一个相当朴素的存在，以文本交换为中心。尽管他们提供彻底的隐私，但在性能方面无法与大公司竞争。我认为这是诚实的看法。
一年后，Proton 彻底重建了 Lumo。我们将向您展示绘制图像、解读图像和思考图像的过程。更重要的是，我们决不妥协，“我们不会将您的数据提供给任何人。”您选择方便还是隐私？ Lumo 2.0如何试图回答这个长期以来被认为是二元的问题？首先，让我们逐步看看发生了什么变化。
Proton于2026年6月30日发布了AI助手“Lumo 2.0”。Lumo于去年推出，是一款零访问加密AI助手，不记录对话或使用数据进行学习，拥有超过1000万用户。
Lumo 2.0 采用全新架构进行了重建，在独立基准人工智能分析智能指数中，Lumo 1.4 获得 15 分，Lumo 2.0 Lite 获得 34 分，Lumo 2.0 Max 获得 51 分。引入快速和思考两种模式，日常查询的响应速度比 Lumo 1.4 快达 76%。它是多模式的，支持图像生成、编辑和分析，并包括网络搜索、用户控制的内存、两倍大小的上下文窗口、项目和自定义 Lumo。它将在 Proton 的欧洲基础设施上运行，Proton 表示它是完全开源的。共有三种计划可供选择：免费、Lumo Plus 和 Lumo Professional，并且还提供 Lumo for Business。
【编辑部评论】
首先，让我们从“innovaTopia 为什么现在要报道这一事件”的角度来重新思考这一消息。 Lumo 2.0的本质不仅仅是AI助手的更新版本。这是一款直接挑战迄今为止所假设的隐性权衡的产品：“如果你想使用高性能人工智能，你别无选择，只能放弃你的隐私。”
您应该记住的是一种称为“零访问加密”的机制。这是指只有用户拥有加密数据的密钥的设计，即使是服务提供商 Proton 本身也无法解密保存的对话和图像的内容。不过，据解释，目前人工智能进行推理处理时，数据会根据需要在服务器上进行解密和处理。换句话说，有必要分别了解“已保存数据”的保护和“处理中数据”的处理。尽管如此，许多常见的人工智能服务仍将输入对话存储在服务器上，并经常将其重新用于模型训练。Lumo 的根本不同在于，它试图从结构上切断对话存储和学习的路径。
将这种加密应用于图像处理的意义不小。不仅仅是文本，我们越来越多地将我们不希望人们看到的图像（例如简历、医疗证明、合同和房屋平面图）交给人工智能。该设计确保上传和生成的图像都以第三方无法访问的格式保存。尝试在多式联运时代提出新的隐私标准它可以读作
性能也不容忽视。在独立基准人工智能分析智能指数中，Lumo 1.4 得分 15 分，Lumo 2.0 Lite 得分 34 分（提升 127%），顶级的 Lumo 2.0 Max 得分 51 分（提升 240%）。据包括 Engadget 和 Cybernews 在内的多家报道，Proton 创始人兼首席执行官 Andy Yen 表示，在许多应用中，差距已经缩小到用户无法再感受到 Lumo 2.0 Max 与 OpenAI 和 Anthropic 最新模型之间的质的差异。
不过，这一点必须冷静对待。差距缩小的评估仅基于我们自己的用户测试，并非独立第三方的并列比较。事实上，在 MacRumors 的评论部分，实际用户指出，当他们用法语提出问题时，他们收到的答复中混杂着不存在的杜撰词。目前，断定隐私保护模型已完全与领先的商业模型相媲美还为时过早。
本新闻的范围不限于个人使用。相反，面向企业的Lumo for Business可能是该服务的核心。员工在工作中将机密信息输入ChatGPT等平台的“影子IT”是目前全球信息系统部门面临的问题。对于数据驻留在受美国法律管辖的基础设施上并可能受到行政命令和数据请求约束的结构性风险，Lumo 有一个明确的答案：“我们持有有关欧洲基础设施的数据。”
这背后有更大的地缘政治背景。在欧洲，“Eurostack”概念的势头不断增强，该概念强调技术主权并完善区域内的基础设施。 Lumo 利用其在瑞士隐私法和欧洲基础设施中的地位，将自己定位在这一趋势中。与目前人工智能霸权集中在少数美国企业手中的情况相反，我们不能忽视欧洲正在发起反击的事实。
我们还将讨论潜在的风险和需要记住的要点。平衡隐私保护和尖端性能是一个有吸引力的理念，但用户也很难验证加密和开源等承诺是否按承诺发挥作用。 Proton 表示 Lumo 是完全开源的，任何人都可以检查和验证代码。这种可验证的立场本身可以说是对透明度的真诚回应。不过，究竟有多少代码被公开，普通用户能否真正验证，还有待观察。
从长远来看，此举将我们问市场：“人工智能中的隐私能否成为先决条件而不是奢侈品？”在原本以性能竞争为主导的AI行业，我们带来了一个竞争轴心的设计理念：“它是如何制造的，它在哪里工作，数据由谁控制？”我们相信这就是现在报道这个新闻的意义。
【术语解释】
零访问加密
这是指只有用户持有密钥来加密数据的设计，即使服务提供商本身也无法解密存储的数据。在 Lumo 中，使用此方法可以保护已保存的对话、图像、记忆和项目。然而，在AI推理处理过程中，数据会根据需要在GPU服务器上进行解密和处理。
人工智能分析智能指数
评估人工智能模型智能程度的独立基准。它是通过结合代理、编码、科学推理和常识方面的 10 种不同评级来计算的。 Lumo 1.4得分15分，Lumo 2.0 Lite得分34分，Lumo 2.0 Max得分51分。
多式联运
它指的是处理多种类型（模式）数据的能力，例如不仅是文本，还包括图像。 Lumo 2.0支持图像分析、编辑和生成。
上下文窗口
指人工智能一次可以处理和存储的信息范围。 Lumo 2.0 的扩展量是以前的两倍，允许跨长文档和大型数据集进行推理。
幻觉
人工智能看似合理地生成与事实相矛盾的信息的现象。据说 Lumo 2.0 通过增强实时网络搜索来减少这种情况，清楚地表明来源。
思考模式/快速模式
Lumo 2.0引入的两种响应模式。快速优先考虑速度，而思考则针对多步骤复杂推理进行优化。思维模式将思维过程可视化。
定制 Lumos
专用助手可让您为特定任务设置说明、写作风格和参考文件。一旦定义，每次都会遵循相同的说明，从而无需重复解释。
项目
一个加密的工作区，可将您的聊天、文件和说明全部保存在一个地方。该功能允许您继续跨多个会话的工作。
影子IT
这是指员工使用不受信息系统部门控制的个人工具和服务进行工作的情况。当敏感信息被输入消费者人工智能时，公司就会面临风险。
欧洲堆栈
这一概念旨在完善欧洲内部从基础设施到服务的技术基础并确保技术主权。 Proton 被视为这一趋势的一部分。
甄子丹
宝腾汽车公司创始人兼首席执行官。在本次公告中，Lumo 2.0进行了“从头开始重新设计”，思考模式带来了强大的新功能。来自 CERN 的粒子物理学家，领导 Proton。
[参考链接]
Lumo 2.0：最强大的私人AI |普腾（外部）
Lumo 2.0 官方公告博客。这是解释新功能、基准测试结果和定价计划的主要信息。
质子官方网站（外部）
Proton 是一家总部位于瑞士的专注于隐私的科技公司。它提供加密电子邮件、VPN 等。
Lumo（服务本身）（外部）
Lumo 使用页面。它是一个人工智能助手，您可以作为访客在没有 Proton 帐户的情况下进行有限的尝试。
人工分析（外部）
运行本文中提到的基准的独立站点。您可以比较AI模型的智能、速度和价格。
[参考文章]
Proton推出Lumo 2.0，具有图像生成、内存、私人网络搜索等功能（9to5Mac）（外部）
它总结了 Lumo 2.0 Max 得分提高了 240% 的事实，以及三个计划配置和基准的细分。
Proton 注重隐私的 Lumo 聊天机器人获得图像生成功能（Engadget）（外部）
它的 Lite 分数为 127%，Max 为 240%，据说由于其生成图像的能力而成为 ChatGPT 和 Gemini 的竞争对手。
Proton 推出具有图像 AI 和零访问加密功能的 Lumo 2.0（Dataconomy）（外部）
它解释了127%和240%的数字，首席执行官表示与最新商业模式的差距已经缩小，并且图像加密。
随着AI安全风险的增加，Proton推出Lumo 2.0，加倍加强零访问加密（IT Security Guru）（外部）
在谈及240%的提升的同时，他从企业影子IT风险的角度深入探讨了Lumo for Business的意义。
Proton推出具有先进推理和图像生成功能的Lumo 2.0（CyberInsider）（外部）
它指出，它的 Lite 分数为 127%，最高分数为 240%，并且由于它是开源的，因此隐私声明可以得到验证。
Lumo 2.0：Proton 的 ChatGPT 和 Claude 的私人替代方案变得更好（这是 FOSS）（外部）
实际尝试后再评价。虽然引用搜索有效，但我们还记录了图像生成的文本处理失败的案例。
Proton 推出隐私第一的人工智能聊天机器人 Lumo 2.0，欧洲托管（Cybernews）（外部）
与Engadget和9to5Mac一样，它传达了Andy Yen的比较言论，并将此事置于欧洲主权AI市场的背景下。
[相关文章]
Proton Lumo：隐私优先的人工智能聊天机器人，不使用用户数据进行训练
这是一篇关于原始 Lumo 的文章，即 Lumo 2.0 的先前版本。如果与一年前的起点进行比较，您可以清楚地看到变化。
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[编者后记]
老实说，当第一个 Lumo 推出时，我有一种感觉，“意图是伟大的，但当真正使用它时......”我知道隐私很重要。然而，当面对智能人工智能时，我们往往会追求更方便的东西。相信有很多人都曾有过这样的愧疚感。
一年后，事情悄然发生了变化。他们展示了一种处理和思考图像的方法，并且性能差距已经缩小。选择本身的质量开始从“你必须忍受和选择的隐私”转向“你不必忍受的隐私”。当然，仍然有一些需要记住的地方，比如推理过程中数据暂时被解开，以及我们自己很难检查开源内容的每一个细节。老实说，我觉得现在就表扬他而不放手还为时过早。
不过，过去一年的变化表明，“保护”和“便利”并不一定是敌人。我们对人工智能信任的事情每年都在增加。有关工作的决定、有关身体状况的咨询、尚未形成的想法。所有这些可能都是你并不真正希望落入任何人手中的东西。这就是为什么我认为停下来思考这个人工智能将如何理解我的话是有意义的。