CanDoYa全程在浏览器中运行，无需上传，无需注册。
文本只在浏览器的独立进程中处理，绝不会上传。下载的只有公开AI模型。
阿拉伯语、保加利亚语、中文、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、印地语、意大利语、日语、波兰语、葡萄牙语、俄语、西班牙语、斯瓦希里语、泰语、土耳其语、乌尔都语和越南语。
其他语言的文本可能被错误标记为最接近的支持语言。
语言识别会判断粘贴文本最可能使用哪种语言。此工具把样本与20种语言进行比较，并显示模型得分最高的3个结果。AI在浏览器的独立进程中运行，因此文本不会上传，但首次使用时需要下载模型。
识别过程会在设备上运行XLM-R分类模型，推理工作放在独立进程中，页面不会因此失去响应。工具优先使用WebGPU加速，必要时改用WebAssembly在CPU上重试。首次运行需要从Hugging Face下载约296 MB的模型和分词器数据。浏览器通常会缓存这些文件，但清理存储空间或可用空间不足时可能将其删除。
模型可比较阿拉伯语、保加利亚语、中文、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、印地语、意大利语、日语、波兰语、葡萄牙语、俄语、西班牙语、斯瓦希里语、泰语、土耳其语、乌尔都语和越南语。其他语言的文本也会被强制归入其中一个标签，因此采用结果前请先确认支持列表。
不会。文本会传给浏览器内的独立进程，并在设备上完成推理。该进程会从外部主机下载公开的模型文件和Transformers.js运行环境，但这些请求不会携带粘贴的文本。CanDoYa也不会接收或保存样本。
可以。无需账号、付款、点数或API密钥，推理由设备完成。实际需要的资源只有首次下载、设备存储空间、内存和处理时间。如果网络套餐按流量计费，下载模型仍可能产生流量费用。
可以粘贴普通长度的段落，但为了符合模型的输入窗口并让浏览器推理时间保持稳定，工具最多分析开头400个字符。最低要求是4个文字或数字。至少输入一个自然句子才更有参考价值，段落能提供更多区别特征。
模型支持20个标签：阿拉伯语、保加利亚语、中文、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、印地语、意大利语、日语、波兰语、葡萄牙语、俄语、西班牙语、斯瓦希里语、泰语、土耳其语、乌尔都语和越南语。它无法可靠识别闭集范围以外的语言。
识别器使用多语言XLM-R神经网络模型，而不是小型字符频率表。量化后的ONNX权重约为279 MB，分词器约为17 MB。浏览器通常会缓存两者，但隐私浏览、清除网站数据或自动清理缓存后，需要重新下载。
可以。浏览器支持WebGPU时，独立进程会优先使用它。如果没有WebGPU或模型启动失败，工具会改用WebAssembly在CPU上重试。文本仍会留在设备上，但手机或旧电脑的加载和识别时间可能更长。
这些得分会为当前样本的20个候选标签排序。它们可以用来比较候选项，但不保证结果正确，不是相互独立的正确概率，也不能证明实际语言在支持范围内。如果前几名得分接近，请添加更多自然文本。
工具会给出一个主要候选和其他候选，而不会为每个句子或词分别添加标签。多语言混合文本可能出现接近的得分。非正式转写、姓名、表情符号、URL和源代码也会减少文字系统和拼写线索，因此这些结果需要人工谨慎核对。