文件 · 公司

首頁數據的計算方式

首頁上的四個數字:它們來自哪些上架項目、計算方式以及日期。安裝量是一個下限;平均評分則不是。

發布於 · 更新於

首頁顯示了四個數字及一個日期。本頁說明每個數字的來源及計算方式,以便任何人都能使用相同的公開頁面重新計算。安裝次數和評分標題為首頁數據,兩者皆於 2026 年 10 月 13 日計算,其下方的表格是該次計算中逐個上架項目的細項。平均值是從評分表格計算而來。延遲數據來自 Google DeepMind,並在其專屬章節中單獨註明日期。

安裝量:141 萬+

Google Play 將安裝量以範圍而非確切數字發布。此數字是我們開發者帳號 NEXT AI Lab 下發布的六個上架項目,其各自範圍下限的總和。App Store 不發布安裝量,因此不包含 PDF AI 的 iOS 安裝量。這就是為什麼此數字是一個下限並帶有加號的原因。至於為何是下限而非中點或第三方估計,詳見計算安裝量。

上架項目2026 年 10 月 13 日顯示的區間下限
PDF AI: Podcast, Notes, Slides (chatpdf.pro)1M+1,000,000
PDF Reader Pro (pdf.reader.pro)100K+100,000
PDF Reader - Viewer & Editor (pdfreader.editor.viewer.document)100K+100,000
Word Office: PDF Reader, DOCX (com.wordaioffice)100K+100,000
PDF Scanner Max: PDF maker App (pdf.cam.scanner.pro)100K+100,000
Evolve: 15-Min Book Summaries (com.sophon.book)10K+10,000
總和1,410,000

評分:17,162

七個上架項目(六個在 Google Play,一個在 App Store)的評分數量,於 2026 年 10 月 13 日加總。評分數量可升可降:評論者或商店移除評論會使其降低。在 9 月 16 日至 27 日期間,有兩個上架項目各減少了一則評分,而其他五個則有所增加,因此該數字是其旁日期當天的計數,而非最低值,故不帶加號。

首頁在 9 月 16 日前顯示的數字是 15,936,日期為 2026 年 9 月 13 日。該數字已被撤銷而非更新:9 月 13 日的 15,936 與 9 月 16 日的 16,539 相差 603,而七個上架項目在 9 月 15 日晚間至 9 月 16 日之間總共增加了 8 個評分。以這樣的累積速率,兩者不可能都正確,且沒有已發布的資料能讓讀者查核 9 月 13 日的計數,因此該數字已被移除。更正頁面記錄了此項變更。

上架項目2026 年 10 月 13 日的評分上架項目自身資料中的分數
Google Play 上的 PDF AI13,2324.585798740386963
PDF Reader Pro9464.53000020980835
PDF Reader - Viewer & Editor5614.108911037445068
Word Office1,0954.758620738983154
PDF Scanner Max5904.357142925262451
Evolve5824
App Store 上的 PDF AI(美國)1564.8
總計17,162

上述分數與計數來自同一個擷取之上架項目的結構化資料。Google Play 是以英文請求,參數為 hl=en 與 gl=US;App Store 的來源是美國上架項目。這些請求設定並未確立 Google 分數背後的國家或裝置群體。Apple 的 reviewCount 欄位被計為評分,這一點由可見的 Ratings 標籤以及美國的查詢計數佐證;我們使用的是其上架項目的 4.8 分,而非查詢分數 4.80128。上架項目他處的四捨五入顯示標籤並非計算輸入。美國 App Store 來源:https://apps.apple.com/us/app/id6581489325

平均評分:4.55

上架項目所報告的分數,是依其成對的評分計數加權:七個上架項目的(分數 × 評分)總和,除以評分總數。這是一個上架項目分數的指標,而非個別使用者匯集的終身平均值。計算過程保留了上述的來源精確度,僅對最終結果進行四捨五入。以 2026 年 10 月 13 日的數值計算,78127.972258377076384 ÷ 17162 = 4.552381555668…,四捨五入後即為標題與首頁上的 4.55。平均值可升可降,因此不帶正號。

聽寫潤飾延遲:488 ms,自 876 ms 下降

此非我們的測量結果。Google DeepMind 報告指出,在將 Cue 的聽寫潤飾步驟改為透過 Ollama 本地端運行的 Gemma 4 E4B 後,其中位數延遲從 876 ms 降至 488 ms。此測量是在 Apple Silicon 上,使用涵蓋英語和混合語言輸入的 227 個樣本的真實語音基準測試所得,數據截至 2026 年 5 月。此數據僅適用於潤飾步驟。資料來源:該案例研究。

更新

首頁數據旁的日期是計算這些數據的日期;上方每個表格都標有其最後檢查的日期。對已發布數據的任何變更都會列在更正頁面上。

此頁面有誤嗎?feedback@sophoninc.com