PolyStrata

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在你自己的电脑上运行大型 AI 模型
Qwen3.8-Flash-Next、GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4 Flash、LFM2.5、Flint、Qwen3.6、Clover、Ornith 1.5、Gemma 4、Tiel Coder、MiniCPM-V 和 Kolibri 1 · 免费开源

_{Claude Code 接 Qwen3.6-35B-A3B UD-Q3_K_M，在 8 GB 显卡的笔记本上，原速：给一个小程序加 --json 选项，写测试，跑测试。服务器启动时已经读过 Claude Code 的系统提示词（"warm_start": true）。}

_{体素宝塔花园，一次提示生成，在 RTX 5070 上用 Strata 运行（Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S，128K 上下文）· 完整视频（49 秒）}

PolyStrata 能在普通电脑上运行通常要用服务器才能跑的大型 AI 模型。它们能聊天、写代码，还能配合你的应用和编程智能体一起工作。 所有数据都留在你的电脑上。

它能跑十二个模型，用两个引擎：

• Qwen3.8-Flash-Next：12 GB 及以上的 NVIDIA 或 AMD 显卡，Windows 或 Linux。它还能看图片。引擎是 Strata 项目的，没有改动。

另外十一个用的是为 PolyStrata 写的引擎，需要一张 NVIDIA 显卡，也可以用两张：十一个都能在 Linux 上跑，除了 GLM 5.3 Flash 和 DeepSeek V4 Flash，其余也都能在 Windows 上跑。 目前是实验性的：只在一台 32 GB 显卡的电脑上跑过，八个小的另外在一台 8 GB 显卡的笔记本上跑过。

• GLM 5.3 Flash：最大的一个，文件 79 到 114 GB，大部分留在内存里。
• DeepSeek V4 Flash：文件 91 GB，大部分也留在内存里。它记对话占的显存很少：128K 上下文只比 32K 多占 0.7 GB。
• LFM2.5-24B-A2B：Liquid AI 的模型，文件 11 到 25 GB。它大部分层没有注意力，所以长对话占的显存很少： 128K 上下文只比 32K 多占 2 GB。它的许可证只允许年收入低于 1,000 万美元的公司商用。
• Flint 40B-A2.5B：Recursive 为编程智能体做的模型，文件 18 到 42 GB。它大部分层只往回看 513 个 token， 所以长对话占的显存很少：128K 上下文只比 32K 多占 2.6 GB。
• Qwen3.6-35B-A3B：文件 13 到 23 GB。它还能看图片。
• Clover-35B-A3B-Preview：DiffuSpace 的模型，在 Qwen3.6-35B-A3B 上接着训练，还能一次写出一整块 token，文件 13 到 21 GB。只看文字。
• Ornith 1.5：结构和 Qwen3.6-35B-A3B 相同，权重不同，文件 14 到 24 GB。它还能看图片。
• Gemma 4 26B-A4B：文件 11 到 17 GB。它还能看图片。
• Tiel Coder 35B-A3B：peculiar-ragdoll 为编程智能体量化的 Ornith 1.5，文件 14 到 23 GB。它还能看图片。
• MiniCPM-V 4.7 35B-A3B：OpenBMB 的模型，结构和 Qwen3.6-35B-A3B 相同，权重是自己训练的，专门做看图，文件 16 到 29 GB。
• Kolibri 1：Aleph Alpha 的模型，写德语和写英语一样好，文件 29 到 48 GB，显卡小的时候大部分放在内存里。

服务器运行时可以在已安装的模型之间切换（做法，英文）。

PolyStrata 由 VecSzn 创建。 PolyStrata 基于 Niko1221 的 Strata。 为什么单独开一个仓库、AMD 和显存更小的显卡、微调模型等问题，见 FAQ（英文）。

速度有多快？

一个 token 大约相当于 ¾ 个英文单词。

• 写回答： 短对话中回复出现的速度。每秒 60 个 token 已经比你的阅读速度还快。
• 读提示： 读入你发送内容的速度（文档、代码或聊天记录）。

下表是每个模型安装程序默认的规格，单位是每秒 token 数。每个规格的完整测速、和 llama.cpp 的对比、怎么测的，都在各模型自己的页面里。

模型	8 GB 显卡的笔记本 写回答 / 读提示	RTX 5090 写回答 / 读提示	全部规格
LFM2.5-24B-A2B	70-73 / 3,590-3,620	480-485 / 23,390-23,460	LFM2.5
Flint 40B-A2.5B	61-63 / 2,000-2,010	251-252 / 12,900	Flint
Qwen3.6-35B-A3B	94-100 / 1,690	394-395 / 7,800-7,810	Qwen3.6
Clover-35B-A3B-Preview	68-73 / 1,560-1,700	没测	Clover
Ornith 1.5	76-82 / 1,620	316-319 / 8,040-8,110	Ornith
Gemma 4 26B-A4B	92-93 / 2,240	353-356 / 8,420-8,480	Gemma 4
Tiel Coder 35B-A3B	83 / 1,700	337-345 / 8,080-8,110	Tiel Coder
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B	64 / 1,150	308-311 / 7,910-7,950	MiniCPM-V
Kolibri 1	没测	189-192 / 4,980-5,070	Kolibri 1
GLM 5.3 Flash	跑不了，要 32 GB 显卡	59-66 / 820	GLM
DeepSeek V4 Flash	跑不了，要 32 GB 显卡	56 / 1,040	DeepSeek

笔记本：RTX 4070 Laptop（8 GB）、Core i7-14700HX、32 GB 内存。工作站：RTX 5090（32 GB）、Xeon Platinum 8470Q（25 vCPU）、90-120 GB 内存。Flint 在笔记本上是 UD-Q3_K_XL（32 GB 内存时安装程序选的规格），在工作站上是 UD-Q4_K_XL。Kolibri 1 在工作站上是 Q2_K；安装程序在工作站上会选 Q4_K_M，这个规格没测。

Qwen3.8-Flash-Next 用的是 Strata 的引擎，由 Strata 项目在 RTX 5070（12 GB）、64 GB 内存的电脑上测得：IQ2_XS 写 79、读 32K 提示 2,090（全部规格）。

用 PolyStrata 自己引擎的这十一个模型，都是用它自带的跑分测的，你也可以在自己的电脑上跑： python polystrata.py benchmark --model <name> --prompt-tokens 24000 （它发什么、打印什么，英文）。 别人在自己的显卡上测的结果，以及怎么在你的电脑上和 llama.cpp 对比： 社区测试结果（英文）。 在笔记本上跑 Qwen3.6 和 Tiel Coder，PolyStrata 读提示比 llama.cpp b11540 快 2.7 到 3.5 倍，写快 1.5 到 1.8 倍 （两次测试，英文）。

占多少内存

从 0.1.45-poly.7 起，这十一个模型的引擎少占你的内存：已经放进显卡的那部分模型文件，它不再留在内存里。在笔记本上， Qwen3.6-35B-A3B 读完 32,000 个 token 的提示后，0.1.45-poly.6 占 17.9 GiB，现在占 13.1 GiB，写的速度不变。Linux 上从 17.8 GiB 降到 12.6 GiB。

想再少占一些，在 strata-<model>.json 的 "args" 列表里加上 "--ram-experts-mib", "6144" （在哪），然后重启。引擎就只给显卡外的专家留这么多 MiB 的内存，回答时也一样， 启动时会说一声。其余的留在系统的文件缓存里，别的程序可以拿这部分内存去用，哪个 token 用到时再从缓存读。这个模式写得慢一些， 所以默认关着，我们还在继续优化。笔记本（RTX 4070 Laptop 8 GB，32 GB 内存，Windows 11）上的 Qwen3.6-35B-A3B UD-Q3_K_M：

	默认	--ram-experts-mib 6144
加载后引擎占的内存	11.7 GiB	6.5 GiB
写的过程中最多：短对话 / 32K 提示后	14.3 / 14.0 GiB	6.7 / 7.3 GiB
两次请求之间	12.8 GiB	7.1 GiB
写的速度（token/秒）：第一次短对话	71.6	69.4（慢 3%）
32K 提示后	65.4	63.7（慢 3%）
之后再来一次短对话	84.2	72.9（慢 13%）
长回答（短对话写 1,024 个 token）	90.6	78.3（慢 14%）

这次测的时候别的程序占了一部分显存，所以两列都比显卡空着时慢。另外两次测试里，32K 提示后慢 6% 到 8%，之后那次短对话慢 8% 到 10%。Linux 上（RTX PRO 6000 限到约 8 GB），它占 7.0 到 7.7 GiB，默认是 12.3 到 14.3 GiB，写得慢 7% 到 14%。把专家缓存 固定住（发布前就是这样检查的），回答逐个 token 都一样。

读提示用的显存也少了 350 到 400 MiB：要么给专家缓存（Qwen3.6 显存里的专家从 2,444 个变成 2,712 个），要么用 --vram-reserve-mib 留给别的程序。原理和测法见 docs/BACKENDS.md。

你需要什么

模型	显卡	内存（默认规格）	硬盘	系统
Qwen3.8-Flash-Next	NVIDIA RTX 20-50 系列，或 AMD RX 6800 / 6900, RX 7700 XT / 7800 XT / 7900 XT / XTX, RX 9060 XT / 9070 / 9070 XT, Radeon AI PRO R9700，12 GB 起	32 GB 起，64 GB 能跑所有规格	约 80 GB	Windows、Linux
GLM 5.3 Flash	NVIDIA RTX 20 系列起，只在 32 GB 显卡上跑过	配 32 GB 显卡 96 GB	79-114 GB，要 SSD	Linux
DeepSeek V4 Flash	同上	配 32 GB 显卡 72 GB	91 GB，要 SSD	Linux
LFM2.5-24B-A2B	NVIDIA RTX 20 系列起，8 GB 起	配 8 GB 显卡约 20 GB	11-25 GB	Windows、Linux
Flint 40B-A2.5B	同上	配 8 GB 显卡约 22 GB	18-42 GB	Windows、Linux
Qwen3.6-35B-A3B	同上；AMD 是测试版	配 8 GB 显卡约 21 GB	13-23 GB	Windows、Linux
Clover-35B-A3B-Preview	NVIDIA RTX 20 系列起，8 GB 起	配 8 GB 显卡约 20 GB	13-21 GB	Windows、Linux
Ornith 1.5	同上；AMD 是测试版	配 8 GB 显卡约 22 GB	14-24 GB	Windows、Linux
Gemma 4 26B-A4B	同上；AMD 是测试版	配 8 GB 显卡约 18 GB	11-17 GB	Windows、Linux
Tiel Coder 35B-A3B	同上；AMD 是测试版	配 8 GB 显卡约 21 GB	14-23 GB	Windows、Linux
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B	同上；AMD 是测试版	配 8 GB 显卡约 25 GB	16-29 GB	Windows、Linux
Kolibri 1	NVIDIA RTX 20 系列起，8 GB 起	配 8 GB 显卡约 33 GB	29-48 GB	Windows、Linux

内存是安装程序的估算；显卡越大，要的内存越少。其他的都由安装程序搞定：在 Windows 上它直接下载编译好的引擎，CPU 不支持 AVX2 或你这份代码的引擎比最新 release 新时才在本机编译，缺工具会问你要不要装。两到三张显卡可以分担同一个模型（多 GPU）。较老的显卡、Intel Arc、Strix Halo、不支持 AVX2 的老处理器：完整列表。每个模型的显卡、内存和各规格的细节在它自己的页面里。

Qwen3.6、Clover、Ornith 1.5、Gemma 4、Tiel Coder 和 MiniCPM-V 这六个模型各自需要什么、是怎么验证的：docs/BACKENDS.md（英文）。

安装

让你的 AI 帮你装

你在用 AI 编程助手吗（Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot 等）？把下面这段粘贴给它：

Set up PolyStrata on this PC for me: https://github.com/simplexai-labs/PolyStrata - follow docs/AI_SETUP.md in that repository.

它会检查你的显卡、内存和硬盘，选出合适的模型。然后安装并启动它，再告诉你怎么连接你的应用。AI 工具也可以通过 PolyStrata 的 MCP 服务器来安装、启动和停止 PolyStrata。

或者自己动手

下载 PolyStrata 并解压（或者用 git clone）。 Windows： 双击 START-HERE.bat。Linux： 在 PolyStrata 文件夹里运行 ./setup.sh。

Mac（Apple 芯片，M1 到 M5，macOS 15 或更新版本）： 先安装一次 Apple 的 Command Line Tools（在终端里运行 xcode-select --install；不需要 Xcode 本身）。然后在 PolyStrata 文件夹里打开终端，运行 ./setup.sh。它会在你的 Mac 上编译 Mac 版引擎（大约 7 分钟），问同样的问题，下载模型并启动。下次运行 ./setup.sh 会马上启动。哪个大小适合你的 Mac、速度如何：docs/MAC.md。Mac 版引擎只能跑 Qwen3.8-Flash-Next，另外十一个模型需要 NVIDIA 或 AMD 显卡。

安装程序会识别你的显卡，并装好对应的引擎。它会问你几个问题：

• 用哪个模型、哪个规格，
• 上下文多大（模型能记住多少文字），
• 是否要识别图片（GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4 Flash、LFM2.5、Flint、Clover 和 Kolibri 1 不支持）。

每次直接按回车就是推荐选项。之后它会下载模型（Qwen3.8-Flash-Next 约 70 GB，GLM 5.3 Flash 79 到 114 GB，DeepSeek V4 Flash 91 GB，Kolibri 1 29 到 48 GB，另外八个 11 到 42 GB）并启动。 如果下载中断了，再运行一次即可：它会从中断的地方继续。浏览器会打开 PolyStrata 应用，地址是 http://127.0.0.1:8080。

十二个模型都在安装程序的模型列表里。想直接装其中一个，运行 ./setup.sh --family glm（或 deepseek、lfm25、flint、qwen36、clover、ornith、gemma4、tiel、minicpmv、kolibri） （它会问什么、写什么）。

模型启动时，你的电脑可能会变慢或卡住 1-3 分钟（第一次最久）。 PolyStrata 会把 35-55 GB 加载到内存，并为显卡锁定其中一部分。这是正常的。请耐心等待，不要关闭窗口。 窗口里会显示 PolyStrata 正在做什么。

下次使用时，再运行一次 START-HERE.bat（或 ./setup.sh）。它会马上启动，已下载的东西不会重复下载。关闭它的窗口就能停止模型。 UPDATE.bat（./update.sh）只更新 PolyStrata，不启动。更新、Docker、多张显卡、文件存放位置以及所有选项： docs/INSTALL.md。

想知道在你电脑上快不快？ 运行 BENCH.bat（./bench.sh）：大约 5 到 10 分钟，用你自己的设置测聊天、4K/16K 提示和一段代理式会话，并写出一份可以分享的报告（怎么做）。

该选哪个模型

同一个模型有几种规格，压缩程度不同：规格越小越快、要的内存越少，越大越接近原模型。安装程序会按你的内存和显卡选一个，直接按回车就行；想要别的规格，安装时加 --model <规格>。

模型	安装程序默认	内存不够时	要指名的规格
Qwen3.8-Flash-Next	32 GB 内存：Coder；48-64 GB：IQ2_XS；96 GB 起：IQ3_S		Q2_0、IQ3_XXS、Unsloth 的 4 到 8 bit
GLM 5.3 Flash	3.0BIT	UD-IQ2_XXS，再不够 REAP50-Q3_K_M
DeepSeek V4 Flash	UD-IQ2_XXS（只有这一个）
LFM2.5-24B-A2B	UD-Q4_K_XL	UD-Q3_K_XL	QAD-Q4_0, UD-Q6_K_XL, Q8_0
Flint 40B-A2.5B	内存约 40 GB 起 UD-Q4_K_XL	UD-Q3_K_XL	UD-Q6_K_XL, Q8_0
Qwen3.6-35B-A3B	UD-Q3_K_M	UD-Q2_K_XL	UD-Q4_K_M
Clover-35B-A3B-Preview	Q3_K_M	APEX-I-NANOPLUS	Q4_K_M
Ornith 1.5	APEX-I-COMPACT	APEX-I-MINI	APEX-I-QUALITY
Gemma 4 26B-A4B	UD-Q3_K_M	UD-Q2_K_XL	UD-Q4_K_M, QAT-UD-Q4_K_XL
Tiel Coder 35B-A3B	UD-Q3_K_XL	UD-IQ3_XXS	UD-Q4_K_XL
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B	Q4_K_M	mix_q3gud_im	Q6_K
Kolibri 1	内存约 48 GB 起 Q4_K_M	Q2_K	Q3_K_M

每个规格是什么、下载多大、配不同显卡要多少内存、和最大规格比答案差多少：各模型的页面，从“速度有多快？”的表里点模型名。

使用方法

十二个模型的用法一样：同一个应用，同一套 API。

_{应用的 Monitor（左），编程智能体正在写视频里的宝塔花园（右）。截图来自 Strata。}

• 在浏览器里： 打开 http://127.0.0.1:8080。里面有 Chat（聊天）、实时 Monitor（监控模型和你的 GPU/CPU/内存），以及 About（设置和地址）。
• 你的应用和编程智能体： 添加一个“OpenAI 兼容”的提供商，base URL 填 http://127.0.0.1:8080/v1。 API key 和模型名随便填都行。
  • 使用 Anthropic API 的应用：http://127.0.0.1:8080/v1/messages（Claude Code： ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8080，并在 strata-<model>.json 里加 "fit_max_tokens": true （原因））。
  • Codex CLI 和其他使用 OpenAI Responses API 的应用：/v1/responses （设置方法）。
• 思考： 在聊天菜单或应用的“reasoning effort”里选择 off、low、medium 或 high。off 最快， high 最适合难题。
• 从手机或另一台电脑访问： START-HERE.bat --setup --host 0.0.0.0 --api-key <secret>。一定要设置 key。

它们不一样的地方：

	Qwen3.8-Flash-Next	GLM 5.3 Flash	DeepSeek V4 Flash	LFM2.5-24B-A2B	Flint 40B-A2.5B	Kolibri 1	Qwen3.6-35B-A3B、Clover-35B-A3B-Preview、Ornith 1.5、Gemma 4 26B-A4B、Tiel Coder 35B-A3B、MiniCPM-V 4.7 35B-A3B
图片	在安装时对“Images?”选是。然后在聊天里点 Picture，或在你的应用里附上图片。AMD 显卡在 Linux 上通过处理器识别图片；在 Windows 上暂时还不行。	暂时不支持。	只能处理文字。	只能处理文字。	只能处理文字。	只能处理文字。	在安装时对“Images?”选是，之后和 Qwen3.8-Flash-Next 一样。显存不到 16 GB 的卡上，图片编码器在处理器上跑，一张图片要几秒。Clover 只能处理文字。
多个请求	默认一次只回答一个，其他请求排队等待。设置 "parallel": 2 可以同时回答多个（BATCHING.md）；在 12 GB 显卡上，这会让每个回答变慢。	一次只回答一个，其他请求排队等待。	一次只回答一个，其他请求排队等待。	一次只回答一个，其他请求排队等待。	一次只回答一个，其他请求排队等待。	一次只回答一个，其他请求排队等待。	一次只回答一个，其他请求排队等待。
多个对话	保留最近的一个对话，所以后续消息几秒内就开始回答。加两个引擎参数可以在内存里保留多个（详情）。	保留最近的一个对话。安装程序会问要不要在内存里保留多个，这样智能体和子代理轮流请求时不用重读提示（原理）。	和 GLM 5.3 Flash 一样。	和 GLM 5.3 Flash 一样。	和 GLM 5.3 Flash 一样。	和 GLM 5.3 Flash 一样。	和 GLM 5.3 Flash 一样。
长提示	对话的第一条消息要完整读入，大约每 30,000 个 token 需要 1 分钟。	第一条消息要完整读入，大约每 30,000 个 token 需要 40 秒。	第一条消息要完整读入，大约每 30,000 个 token 需要 29 秒。	第一条消息要完整读入：30,000 个 token 在工作站上要 1.3 到 1.5 秒，在 8 GB 笔记本上要 8 到 10 秒。	第一条消息要完整读入：30,000 个 token 在工作站上约 2.3 秒，在 8 GB 笔记本上要 15 到 22 秒。	第一条消息要完整读入：30,000 个 token 在工作站上用 Q2_K 约 6 秒。	第一条消息要完整读入：30,000 个 token，工作站要 4 到 5 秒，8 GB 显卡的笔记本要 14 到 27 秒。

更多：聊天记录存在哪里、API。

可选：整个模型都能放进内存时，单卡再提速

两个可选设置（来自 RubenTorney 的 #1904 和 #1905）。适用于只用一张显卡、并且内存能放下所有专家的情况（PolyStrata 的 arena 模式，例如 64 GB 电脑上的 Q2_0 或 IQ3_XXS）。打开 PolyStrata 数据文件夹里的配置文件 strata-<model>.json（在哪里），加入：

• 生成更快： 在 "args" 列表里加 "--adapt-async", "1"。专家缓存改在辅助线程里更新，不再暂停回答。在 RTX 5070（Windows，Q2_0）上实测：生成 +4-5%，代码和长文档 +7-10%。回答可能与默认设置略有不同（但每次运行都一样）。
• Windows 上读取提示更快： 在 "env" 块里加 "STRATA_PIN_BY_NEED": "1"。Windows 只能为显卡锁定大约一半的内存；这个设置会先锁定显卡真正需要的专家。在 RTX 5070 上实测：读取提示 +4.4%。

"args": [ ..., "--adapt-async", "1" ],
"env": { "STRATA_PIN_BY_NEED": "1" }

修改后重启 PolyStrata（START-HERE.bat 或 ./setup.sh）。要撤销，删掉这两项即可。

出问题了？

• PolyStrata 第一次启动时电脑卡死了。 加载模型时这是正常的。请耐心等待，不要关闭窗口。 10 分钟后还卡着？重启电脑，关掉其他程序再试一次，或者换一个更小的规格。
• 下载或安装时中断了。 再运行一次 START-HERE.bat（或 ./setup.sh）。它会从中断的地方继续。
• 非常慢，硬盘灯一直闪，或者提示“the engine stopped unexpectedly”。 你的电脑可用内存不够。 关掉其他程序（浏览器很占内存），或者换一个更小的规格（Q2_0 或 IQ2_XS）。
• 提示 8080 端口已被占用。 PolyStrata 已经在运行了。找一下它的窗口。

更多问题和解决办法：docs/TROUBLESHOOTING.md。还是解决不了？提交一个 issue，并附上 PolyStrata 文件夹里的 strata-<model>.log。发现了安全问题？ 请私下报告：SECURITY.md。

它是怎么工作的？

这类模型通常运行在拥有数百 GB 显存的服务器上。而你的显卡只有 8-32 GB。PolyStrata 让模型装得下的办法是 把工作分摊到整台电脑上。可以想象一个厨房：常用的东西放在台面上，其余的放在储藏室里。

每个模型的原理图和说明：docs/HOW_IT_WORKS_MODELS.zh-CN.md。

致谢与许可证

Qwen3.8-Flash-Next 来自 Qwen 团队，由 ISTA-DASLab、UkisAI（Swift 1.5） 和 Unsloth 压缩。GLM 5.3 Flash 用的是 neuralll、Unsloth 和 patrickbdevaney 的文件。 Qwen3.6-35B-A3B 来自 Qwen 团队，Gemma 4 来自 Google，DeepSeek V4 Flash 来自 DeepSeek，用的都是 Unsloth 的量化版本。LFM2.5-24B-A2B 来自 Liquid AI，用的是 Unsloth 的量化版本和 Liquid AI 自己的 QAD-Q4_0。Flint 40B-A2.5B 来自 Recursive，用的是 Unsloth 的量化版本。Kolibri 1 来自 Aleph Alpha，用的是 Hob-forge 转换的 GGUF。Clover-35B-A3B-Preview 来自 DiffuSpace，用的是 maternion 的量化版本和 IsValorum 的 APEX。Ornith 1.5 来自 ornith-ai，用的是 mudler 的 APEX 量化版本。Tiel Coder 35B-A3B 是 peculiar-ragdoll 量化的 Ornith 1.5，u/Sensitive_Song4219 发现它能在 PolyStrata 上跑。MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 来自 OpenBMB，用的是他们自己的量化版本，由 iMilnb 接入 PolyStrata。PolyStrata 基于 Niko1221 和各位贡献者的 Strata，并使用了 llama.cpp / ggml 的部分代码。完整致谢： docs/HOW_IT_WORKS.md。PolyStrata 以 MIT 许可证开源。少数部分和每个模型 有各自的许可证（具体是哪些）。