Foxlet Translate

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面向 Android 的高性能本地翻译库：离线、隐私友好、针对 ARM 移动芯片优化

Foxlet Translate 是面向 Android 的高性能离线翻译库，基于 Mozilla Firefox Translations 使用的 Bergamot 引擎、Marian 推理运行时与 Mozilla 翻译模型，提供 Kotlin API 和可直接集成的 AAR。

当前发行版：0.5.0。下载与接入示例使用此版本；基准结果与已知限制已归档。

项目针对 ARM 移动芯片优化矩阵计算、批处理、线程调度和内存管理，根据设备能力选择 I8MM/SMMLA 或 ruy（SDOT/NEON）内核。模型下载后即可在设备上完成翻译，无需将文本发送到云端。引擎、模型及训练流程公开，开发者可自行构建、固定模型版本并调整推理参数。

✨ 特性

SDK 通过 Foxlet.models 管理模型，通过 Foxlet.translator 执行翻译。

离线推理：翻译全程无网络请求，联网仅用于模型下载与显式更新检查。
Mozilla 模型：使用 Firefox Translations 官方模型（MPL-2.0），引擎、模型与训练流程公开。
模型管理：本地模型枚举、删除与清理，支持断点续传、重试和更新检测。
Kotlin suspend API：支持批量翻译、pivot 中转和 HTML 感知翻译（实验性）。
移动端适配：按 CPU 能力选择 I8MM、DotProd 或 NEON 内核。
分句处理：自研 UTF-8 分句器，优先验证中、英、日、韩、俄，处理常用缩写、混合文本、引号和 Unicode 句末标点；另有德、法、西、葡、意、土规则。支持自定义规则，不依赖 ssplit-cpp / PCRE2。
内存管理：int8 embedding、模型按需加载、空闲自动卸载与释放确认，支持通过 onTrimMemory 触发释放。
线程与调度：默认单线程使用同步路径；Threading.Auto 按设备能力和指定工作负载在创建客户端时确定线程数。

🚀 Android 性能优化

优化覆盖计算内核、推理调度、模型生命周期和构建产物：

ARM 内核适配：支持具备 I8MM 的设备使用 SMMLA，其他 ARM64 设备自动回退到 ruy 的 SDOT 或普通 NEON 内核，覆盖骁龙 865、8 Gen 1、8 Gen 3 等不同代际。
推理计算优化：使用 int8 embedding/权重路径，优化 Attention 小矩阵计算、shortlist 和 batch 形状，默认 mini-batch-words 为 512。
低延迟路径：单线程配置使用 BlockingService，减少 worker 派发和同步开销；配置两个及以上线程时使用并行 worker。
设备感知调度：根据内存、低内存标记和快核数量，在 1/2/4/6 个线程档位中自动选择，并支持显式覆盖。
内存生命周期：模型按需加载，支持空闲自动卸载、onTrimMemory 主动释放和双模型 pivot 的内存权衡。
构建与兼容性：通过链接裁剪与非 JNI 符号隐藏减小原生库体积，支持 16 KB page size，兼容具备和不具备 I8MM 的 ARM64 设备。

文档入口

目的	文档
AAR 集成、模型下载与 Kotlin API	快速开始
Android、JNI、引擎与工具的模块职责	代码结构与运行时架构
开发环境、测试方法与设备基准	构建、测试与基准
发行构建与发布规范	发布指南
性能报告、原始数据与回归检查	benchmark/data/

📱 兼容配置

项目	最低要求 / 兼容基线	推荐配置
Android 系统	Android 9（API 28），minSdk >= 28	Android 15（API 35）及以上
CPU 与 ABI	64 位 AArch64，系统支持 `arm64-v8a` 应用	支持 I8MM 的 CPU，例如骁龙 8 Gen 1、骁龙 8 Gen 3
设备总 RAM	>= 4 GB	>= 8 GB；多线程使用推荐 >= 12 GB

发行包仅包含 arm64-v8a 原生库，支持采用该 ABI 的 Armv8.x / Armv9 设备，要求 64 位 Android 应用运行环境。推理后端无 Google Play 服务依赖。

指令集与自动回退

指令集 / 扩展	代表指令	用途	要求
AArch64 + NEON / Advanced SIMD	`SMULL`、`SMLAL`、`FMLA`	基础整数、浮点运算及普通 ruy 内核	必需，最低设计基线
DotProd	`SDOT`	ruy 的 int8 点积加速	可选，按运行时 CPU 能力启用
I8MM	`SMMLA`	专用 int8 矩阵乘内核	可选，按运行时 CPU 能力启用
SVE / SVE2 / SME / SME2	—	当前无专用加速路径	暂未实现

int8 矩阵乘根据 CPU 报告的能力选择内核，优先级为 I8MM / SMMLA、ruy / SDOT、ruy / NEON。实现见 I8MM 分派、DotProd 检测和 ruy 回退路径。

Armv8.0-A / API 28 为兼容目标；Android 9 和无 DotProd 的旧设备不在现有实测覆盖范围内。具体设备、系统与指令路径见兼容性清单。

内存与存储预算

运行内存包括模型驻留、推理工作区、缓存、分词及输出缓冲，峰值取决于线程数、批量长度和同时驻留的模型数。设备总 RAM 表示硬件容量，PSS 衡量进程内存占用，Java 堆上限仅约束托管堆。系统内存压力可能导致进程被回收，参见 Android 进程内存说明。

场景	进程峰值 PSS 参考	翻译场景内存预算建议
英→中 / 1	≈ 257 MiB	≈ 512 MiB
日→英→中 / 1	≈ 356 MiB	≈ 1 GiB
日→英→中 / 2	≈ 548 MiB	≈ 2 GiB

📈 性能表现

小米 14 历史原生对照中，v0.1.0 → v0.3.0 均使用 Release 构建，默认单线程首次翻译速度约提升 100%、峰值 RSS 约降低 40%，其中包含默认参数变化。该组为跳过频率起跑门槛的参考测量；上述数字不表示早期 Android App 到当前 SDK 的全部改善，也不表示相对 ML Kit 的提升。当前版本的 App 实测见下表及版本报告。

与 Google ML Kit 端侧翻译对比

项目	配置
测试版本	Foxlet 0.5.0
设备	小米 14
处理器	骁龙 8 Gen 3
操作系统	Android 16
基准协议	`android-app-v2`
测试配置	Google ML Kit；Foxlet 单线程 / 双线程
测试语料	FLORES-200 devtest，每个语向前 200 条源文
测试语向	英→中、日→中
构建配置	Debug 基准 APK，原生库使用 Release 优化

已归档测量中，每场景完成 1–2 个独立进程、每进程三遍，原定三轮尚未完成；以下为参考实测，不代表回归基线验收通过。原始数据与方法。

语向 / 引擎 / 线程	首次速度（条/秒）	热态速度（条/秒）	首次 PSS MiB	热态 PSS MiB	COMET × 100
英→中 / ML Kit	16.35	14.60	181.00	191.00	72.69
英→中 / Foxlet / 1	88.24	101.41	256.90	227.30	87.27
英→中 / Foxlet / 2	131.50	162.83	371.60	320.70	87.27
日→中 / ML Kit	7.60	6.92	233.30	239.40	68.93
日→中 / Foxlet / 1	41.83	36.42†	355.15	331.85	86.76
日→中 / Foxlet / 2	63.63	65.52	547.35	501.70	86.76

首次计时包含引擎/模型创建。**PSS（Proportional Set Size，按比例分摊的物理内存）**是进程独占的物理内存，加上按比例分摊的共享内存。首次 PSS / 热态 PSS分别取各进程首遍 / 后两遍翻译期间的峰值，再计算中位数；包含 JVM、UI 和原生库，每 250 ms 采样。COMET 是质量评分，不是准确率百分比。† 已测进程的极差 / 中位数超过 10%；轮次不足时不能据此判定稳定性。

通常推荐双线程，兼顾速度和内存；内存紧张时选单线程。继续增加线程通常收益边际递减，并增加内存和调度开销。

语向	4 线程预估	6 线程预估
英→中	≈ 234 条/秒	≈ 273 条/秒
日→中	≈ 109 条/秒	≈ 140 条/秒

四、六线程为粗略预估，未经实测，按单、双线程热态耗时外推，未计入额外带宽竞争、调度和发热成本；计算依据已公开，不作为性能承诺。

🌍 支持的语言模型

内置索引包含 106 个语向模型、54 种语言，以英语为中转语言：52 个语言标签与英语双向互译（简体与繁体中文分别计为一个标签，语言数合并计为中文），阿塞拜疆语仅支持英→阿，阿尔巴尼亚语仅支持阿→英。

translatePivot 使用“源语言→英语”和“英语→目标语言”两个模型完成中转翻译，例如日→中。模型版本与下载信息见 registry.json；from / to 语向代码与 LanguagePair 一致。上游模型由 Mozilla 随 Firefox 更新。

完整模型列表（106 个语向）

源语言	目标语言	from	to	版本	大小
英语	南非荷兰语	`en`	`af`	2.0	36 MB
南非荷兰语	英语	`af`	`en`	2.0	36 MB
英语	阿拉伯语	`en`	`ar`	2.2	36 MB
阿拉伯语	英语	`ar`	`en`	2.2	37 MB
英语	阿塞拜疆语	`en`	`az`	1.0	21 MB
英语	保加利亚语	`en`	`bg`	2.0	36 MB
保加利亚语	英语	`bg`	`en`	2.0	37 MB
英语	孟加拉语	`en`	`bn`	1.0	21 MB
孟加拉语	英语	`bn`	`en`	1.0	23 MB
英语	波斯尼亚语	`en`	`bs`	2.0	36 MB
波斯尼亚语	英语	`bs`	`en`	2.0	38 MB
英语	加泰罗尼亚语	`en`	`ca`	2.0	37 MB
加泰罗尼亚语	英语	`ca`	`en`	2.0	37 MB
英语	捷克语	`en`	`cs`	2.0	36 MB
捷克语	英语	`cs`	`en`	2.0	37 MB
英语	丹麦语	`en`	`da`	1.0	22 MB
丹麦语	英语	`da`	`en`	1.0	22 MB
英语	德语	`en`	`de`	2.1	37 MB
德语	英语	`de`	`en`	2.0	37 MB
英语	希腊语	`en`	`el`	1.0	21 MB
希腊语	英语	`el`	`en`	1.1	22 MB
英语	西班牙语	`en`	`es`	2.1	37 MB
西班牙语	英语	`es`	`en`	2.0	37 MB
英语	爱沙尼亚语	`en`	`et`	2.0	36 MB
爱沙尼亚语	英语	`et`	`en`	2.0	37 MB
英语	巴斯克语	`en`	`eu`	2.0	36 MB
巴斯克语	英语	`eu`	`en`	2.1	36 MB
英语	波斯语	`en`	`fa`	1.1	22 MB
波斯语	英语	`fa`	`en`	1.0	22 MB
英语	芬兰语	`en`	`fi`	2.0	36 MB
芬兰语	英语	`fi`	`en`	2.0	38 MB
英语	法语	`en`	`fr`	2.0	37 MB
法语	英语	`fr`	`en`	2.0	37 MB
英语	加利西亚语	`en`	`gl`	2.1	35 MB
加利西亚语	英语	`gl`	`en`	2.1	37 MB
英语	古吉拉特语	`en`	`gu`	1.0	21 MB
古吉拉特语	英语	`gu`	`en`	1.0	22 MB
英语	希伯来语	`en`	`he`	1.0	21 MB
希伯来语	英语	`he`	`en`	1.0	23 MB
英语	印地语	`en`	`hi`	1.0	22 MB
印地语	英语	`hi`	`en`	1.0	23 MB
英语	克罗地亚语	`en`	`hr`	1.0	21 MB
克罗地亚语	英语	`hr`	`en`	1.0	22 MB
英语	匈牙利语	`en`	`hu`	2.1	36 MB
匈牙利语	英语	`hu`	`en`	2.1	37 MB
英语	印尼语	`en`	`id`	1.0	21 MB
印尼语	英语	`id`	`en`	1.0	22 MB
英语	冰岛语	`en`	`is`	2.0	36 MB
冰岛语	英语	`is`	`en`	2.0	36 MB
英语	意大利语	`en`	`it`	2.1	37 MB
意大利语	英语	`it`	`en`	2.0	37 MB
英语	日语	`en`	`ja`	2.3	50 MB
日语	英语	`ja`	`en`	2.1	55 MB
英语	卡纳达语	`en`	`kn`	1.0	21 MB
卡纳达语	英语	`kn`	`en`	1.0	23 MB
英语	韩语	`en`	`ko`	2.1	52 MB
韩语	英语	`ko`	`en`	2.1	54 MB
英语	立陶宛语	`en`	`lt`	2.1	36 MB
立陶宛语	英语	`lt`	`en`	1.0	23 MB
英语	拉脱维亚语	`en`	`lv`	2.1	36 MB
拉脱维亚语	英语	`lv`	`en`	1.0	22 MB
英语	马拉雅拉姆语	`en`	`ml`	1.0	21 MB
马拉雅拉姆语	英语	`ml`	`en`	1.0	23 MB
英语	马拉地语	`en`	`mr`	2.0	35 MB
马拉地语	英语	`mr`	`en`	2.0	37 MB
英语	马来语	`en`	`ms`	1.0	22 MB
马来语	英语	`ms`	`en`	1.0	22 MB
英语	挪威语(书面)	`en`	`nb`	2.0	22 MB
挪威语(书面)	英语	`nb`	`en`	2.0	22 MB
英语	荷兰语	`en`	`nl`	2.1	36 MB
荷兰语	英语	`nl`	`en`	2.0	37 MB
英语	波兰语	`en`	`pl`	2.1	36 MB
波兰语	英语	`pl`	`en`	2.0	37 MB
英语	葡萄牙语	`en`	`pt`	2.1	36 MB
葡萄牙语	英语	`pt`	`en`	2.0	37 MB
英语	罗马尼亚语	`en`	`ro`	1.0	22 MB
罗马尼亚语	英语	`ro`	`en`	1.0	23 MB
英语	俄语	`en`	`ru`	2.1	35 MB
俄语	英语	`ru`	`en`	2.1	37 MB
英语	斯洛伐克语	`en`	`sk`	2.1	36 MB
斯洛伐克语	英语	`sk`	`en`	1.0	23 MB
英语	斯洛文尼亚语	`en`	`sl`	2.1	36 MB
斯洛文尼亚语	英语	`sl`	`en`	2.1	37 MB
阿尔巴尼亚语	英语	`sq`	`en`	1.0	22 MB
英语	塞尔维亚语	`en`	`sr`	2.0	35 MB
塞尔维亚语	英语	`sr`	`en`	1.0	23 MB
英语	瑞典语	`en`	`sv`	1.0	22 MB
瑞典语	英语	`sv`	`en`	1.0	23 MB
英语	泰米尔语	`en`	`ta`	2.0	35 MB
泰米尔语	英语	`ta`	`en`	2.0	38 MB
英语	泰卢固语	`en`	`te`	1.0	21 MB
泰卢固语	英语	`te`	`en`	1.0	23 MB
英语	泰语	`en`	`th`	2.0	36 MB
泰语	英语	`th`	`en`	2.0	37 MB
英语	土耳其语	`en`	`tr`	1.0	21 MB
土耳其语	英语	`tr`	`en`	1.0	23 MB
英语	乌克兰语	`en`	`uk`	2.2	36 MB
乌克兰语	英语	`uk`	`en`	1.1	22 MB
英语	乌尔都语	`en`	`ur`	2.0	35 MB
乌尔都语	英语	`ur`	`en`	2.1	36 MB
英语	越南语	`en`	`vi`	2.0	37 MB
越南语	英语	`vi`	`en`	1.0	22 MB
英语	中文(简体)	`en`	`zh-Hans`	2.2	52 MB
中文(简体)	英语	`zh-Hans`	`en`	2.1	55 MB
英语	中文(繁体)	`en`	`zh-Hant`	2.0	49 MB
中文(繁体)	英语	`zh-Hant`	`en`	2.0	52 MB

📁 仓库结构

foxlet/        Android 库与 Kotlin API
native/        自有 C++：jni/ 适配层、sentence/ UTF-8 分句器与编译期语言规则
engine/        Bergamot / Marian 引擎与第三方组件
patches/       保留的上游改动补丁与迁移索引
sdk-example/   最小 SDK 消费与离线翻译演示
benchmark/     app/ 内部基准测试 app（含评测数据）、data/ 版本基准与原始数据
tools/         构建、测试与性能分析工具
docs/          集成、架构与开发文档
registry.json  Mozilla 模型下载索引

工具和基准 app 不会打包进 AAR。模块职责与上游维护方式见代码结构与运行时架构。

🚀 快速开始

0.5.0 延续 0.4.0 的统一 Foxlet 客户端 API；从 0.3.x 升级需要更新调用代码并重新编译，详见接入指南。

1. 下载发行包

直接下载 v0.5.0 Release 中的 AAR，无需克隆本仓库或安装 NDK / CMake：

文件	用途
foxlet-v0.5.0.aar	v0.5.0 SDK
foxlet-sdk-example-v0.5.0.apk	可直接安装的 SDK 示例，演示模型管理和离线翻译，使用开发签名
SHA256SUMS	发行文件的 SHA-256 校验值

0.5.0 AAR 约 2.8 MB，AAR 和 SDK 示例均不包含翻译模型。首次准备某个语向时需要联网下载模型，例如英→简体中文约 52 MB；准备完成后可断网翻译。完整下载大小见模型索引。

0.5.0 提供单一 AAR，内置自有多语言分句规则并移除 Android SentencePiece 训练代码。发布前归档 AAR 为 2,809,980 字节，相比 v0.4.0 缩小 25.75%；最终文件大小及校验值以发行附件为准。设计与配置见分句说明。

2. 添加依赖和权限

将 AAR 保存为宿主 app 模块的 app/libs/foxlet-v0.5.0.aar，在 app/build.gradle.kts 中加入：

android {
    defaultConfig { minSdk = 28 }
    compileOptions {
        sourceCompatibility = JavaVersion.VERSION_17
        targetCompatibility = JavaVersion.VERSION_17
    }
}
dependencies {
    implementation(files("libs/foxlet-v0.5.0.aar"))
    implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:1.10.2")
}

本地 AAR 不带 Maven 依赖元数据，因此需要显式声明协程依赖；宿主 Kotlin JVM target 也应设为 17。

Maven Central 发布配置已准备，尚未在 Maven Central 上线，当前通过 GitHub 发行 AAR 接入。

在宿主 AndroidManifest.xml 中声明下载模型和检查更新所需的网络权限：

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />

3. 准备模型并翻译

应用长期持有一个 Foxlet，模型目录和翻译配置在创建时绑定。默认目录是应用的 noBackupFilesDir/translation-models：

import io.github.yinvoker.foxlet.*

val foxlet = Foxlet.create(context) {
    translation { threading = Threading.Fixed(2) }
}
try {
    val pair = LanguagePair("en", "zh-Hans")
    val model = foxlet.models.prepare(pair)
    val text = foxlet.translator.translate("Hello, world!", model)
    val batch = foxlet.translator.translate(listOf("Good morning.", "Thank you."), model)
    val updates = foxlet.models.checkUpdates(setOf(pair))
    val cleanup = foxlet.models.cleanup(keep = setOf(model.id))
} finally {
    foxlet.shutdown()
}

上述示例需在协程或 suspend 函数中调用，包括 Foxlet.create 和 shutdown。示例在结束时关闭客户端；实际应用应让多个页面复用同一客户端，并在不再使用时统一关闭。prepare 优先使用本地最新可用安装，缺失时下载内置版本；PreparePolicy.LocalOnly 限制为本地模型。下载、准备和查询返回 InstalledModel，用于翻译和删除。checkUpdates 查询远端索引，download(update.target) 安装指定更新。

线程配置默认为 Threading.Fixed(1)，支持固定线程数和 Threading.Auto(Workload.SINGLE/BATCH/PIVOT)；translator.threadingInfo 提供实际配置。模型默认空闲 60 秒卸载，驻留策略包括 ModelRetention.Idle、AfterRequest 和 UntilShutdown。unloadModels 释放运行内存，models.delete/cleanup 管理磁盘安装。

模型文件在使用期间保持不可变；更新安装到独立目录，后续翻译显式使用新模型。每个进程同时支持一个活动客户端；shutdown 等待正在执行的 native 批次结束并释放资源，完成后允许创建新客户端。

配置、下载进度、错误处理、中转和外部模型用法见接入指南。

🔨 构建

Android AAR 可通过 NDK 在 ARM 或 x86_64 主机交叉编译；主机 smoke CLI 仅支持 ARM（Apple Silicon / ARM Linux）。本仓库的构建工具链为： JDK 17、Android SDK 36（compileSdk = 36）、NDK 29.0.13113456、CMake 3.31.6，以及仓库 Gradle Wrapper 9.7.1、AGP 9.3.1、Kotlin 2.4.10。

直接集成发行 AAR 无需安装 NDK / CMake；宿主需显式声明协程依赖，推荐版本为 kotlinx-coroutines-android:1.10.2。最低运行系统版本由 minSdk 指定， targetSdk 由宿主应用配置；Android 版本与 API level 对照见 Android 官方说明。

./gradlew :foxlet:assembleRelease    # SDK AAR
./gradlew :sdk-example:assembleRelease             # SDK 示例（消费 AAR，开启 R8）
./gradlew :benchmark-app:assembleDebug             # 基准 app（含评测数据）
cmake -B build-host -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
  -DCOMPILE_TESTS=OFF && cmake --build build-host --target smoke   # 主机 CLI

设备基准结果以 JSON 保存于 app files 目录，包含各阶段内存与 CPU 曲线：

adb shell am start -n io.github.yinvoker.foxlet.bench/.MainActivity \
  --ez autorun true --ei threads 2

源码构建的 AAR 位于 foxlet/build/outputs/aar/，文件名为 foxlet-release.aar，与上面下载的版本化文件名不同。SDK 示例 APK 位于 sdk-example/build/outputs/apk/release/sdk-example-release.apk。

环境配置、SMMLA 测试与设备基准方法见构建、测试与基准。

⚠️ 范围与限制

最低运行目标、可选指令集、推荐配置与实测边界见兼容配置。
随包原生库支持 4 KB / 16 KB page size；宿主 APK 的打包方式及其他原生依赖也需满足 16 KB 页面兼容要求。

🗺️ 2026 Roadmap

🤝 参与贡献

问题反馈、Pull Request、开发规范及上游补丁维护约定见贡献指南。

📦 库、第三方组件与模型

本项目原创代码及其修改按 MIT 许可发布；对引入代码的修改沿用相应上游许可证。来源与许可范围见 NOTICE 和各 vendor 目录中的许可文件。 AAR 内附带许可文本及对应源码取得说明。

引擎与运行时

Bergamot translator：Mozilla Firefox 本地翻译引擎，MPL-2.0；本项目使用其 inference/ 代码并做 Android/ARM 适配。
Marian NMT：C++ 神经机器翻译运行时，MIT；本仓库使用 Bergamot 维护的 fork。
ruy：ARM CPU 矩阵乘后端，Apache-2.0；提供 SDOT 和普通 NEON 内核。
SentencePiece：模型分词与词表处理，Apache-2.0。
Unicode：分句属性数据采用 Unicode-3.0 许可；自有分句代码按 MIT 发布。
cpuinfo、zlib、pathie-cpp、faiss 子集和 half_float：分别按各自目录中的 BSD/MIT/Apache 或其他许可分发。

Android 依赖与基准工具

Kotlin Coroutines：Android suspend API 的协程调度，Apache-2.0。
Google ML Kit Translate：用于 benchmark/app/ 基准 app 的对比评测，按其自身服务条款使用；不属于 SDK 运行时依赖。
FLORES-200：仅用于评测，采用 CC-BY-SA 4.0，不包含在 SDK AAR 或 SDK 示例 APK 中。源码评测数据保留出处和 NLLB 2022 引用。

翻译模型

模型来自 Mozilla Firefox Remote Settings，文件信息及 SHA-256 见模型索引。模型按对应发布许可分发，当前内置索引中的模型采用 MPL-2.0。应用通过 SDK 下载模型或预置模型文件；模型管理、完整性校验和更新配置见接入指南。

📄 许可

本仓库原创代码为 MIT，对第三方文件的修改仍遵守其原许可。 engine/ 内捆绑的第三方组件各按其自身许可分发(含 MPL-2.0 的 Bergamot 翻译层文件),见 NOTICE 与各 vendor 目录内的 LICENSE 文件。模型为 Mozilla 官方发布，MPL-2.0。FLORES-200 等评测数据独立遵守数据许可。

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