代际谱系XEBZ 格式版本演进
1.0 快速压缩 → 2.0 基础 LZ → 2.1 RAR5 级 → 2.2 7z/LZMA 级 → 2.3 极限压缩 → 2.4 安全内核 → 2.5 极限压缩第二代 → 2.6 速度+安全 → 2.7 综合产品线 → 2.8 六边形战士 → 2.9 多模型上下文混合 → 2.10 单流 + 自适应择优
XHC-ComboXEBZ 1.0
快速
XHCZ2XEBZ 2.0
基础
XHCZ3XEBZ 2.1
RAR5 级
XHCZ4XEBZ 2.2
7z 级
XHCZ5XEBZ 2.3
极限
Combo2XEBZ 2.4
加密
XHCZ6XEBZ 2.5
极限Ⅱ
XHC-SSXEBZ 2.6
速度+安全
XHCZ-ProSSXEBZ 2.7
综合
XHCZ-OptimaXEBZ 2.8
六边形战士
XHCZ7XEBZ 2.9
多模型混合
XHCZ8XEBZ 2.10
单流择优
C1
XHC-Combo
XEBZ 1.0 快速压缩第一代压缩算法，主打速度。结构最简单，适合低熵重复数据，也是整个 XHCZ 家族的起点。
两步原创管线：
Step 1 · RLE-X 游程变换：连续 ≥4 个相同字节压缩为游程 token；字面量 0x00 / 0x02 转义保证无损
Step 2 · Huffman-256：对 token 流做 256 符号规范哈夫曼编码（码长表 + MSB-first 位流）
中文 70.4%
日志 62.5%
速度 最快
Z2
XHCZ2
XEBZ 2.0 基础 LZ第一代真 LZ 压缩（对标 zip deflate 的思考路线，但全部自研）：把"找到重复"与"熵编码"分开，压缩率比 Combo 提升一个量级。
全自研两阶段：
XHCZ2-LZ：哈希链匹配器（3 字节哈希表 + 32KB 窗口 + 4~258 长度，match/run 双 token）
XHCZ2-ACE：32-bit 整数算术编码（256 符号静态频率表，bit_plus_follow 重归一化）
中文 4.4%（-66pt vs Combo）
英文 7.4%
窗口 32KB
Z3
XHCZ3
XEBZ 2.1 RAR5 级增强对标 RAR5 特性的自研增强（RAR5 为专利算法不可直接实现，故做特性级对标）。针对混合分布大文件优化。
三处关键升级：
1MB 大窗口：匹配窗口从 32KB 扩到 1MB，长距离重复也能命中
Lazy 延迟匹配：当前位置匹配前先看下一个位置，避免次优匹配
距离分层编码：≤64KB 距离用 2 字节，>64KB 用新 token（MATCH_EXT）3 字节，短距离不再多付开销
分块自适应：token 流按 65536 符号分块，每块独立频率表，捕捉局部统计变化
大文件混合文档 提升 +0.45pt
窗口 1MB
Z4
XHCZ4
XEBZ 2.2 7z / LZMA 级把 LZMA 的核心威力——自适应概率——用全自研方式实现。熵编码从"静态频率"换成"动态概率"，压缩率碾压前代，也是 CSV/代码类数据至今的最优解。
熵编码革命：
自适应二进制算术编码：每个 bit 一个 11-bit 动态概率，编码一位更新一次（命中 p+=(2048-p)>>5 / 未命中 p-=p>>5）
上下文建模：前字节类别（literal/match/run/esc）4 类 × 8 bit = 32 个概率槽
复用 z3 LZ（1MB 窗口 + lazy + 距离分层），无需分块——概率自身就是"分块自适应"
中文 2.0%（vs z2 4.4%）
CSV 48.2%（各代最优）
代码 30.0%（各代最优）
Z5
XHCZ5
XEBZ 2.3 极限压缩走 PPMd/CM 高阶预测路线（文本压缩率天花板方向）：把"4 类上下文"升级为真正的 order-2 结构感知上下文，CSV 类文本压缩率超过 LZMA。
高阶上下文预测：
order-2 上下文：前 2 字节（65536 种上下文）+ token 角色分流（off/len/runlen 用不同上下文），11-bit 动态概率
z5 专用 LZ：最小匹配 3（LZMA 级短匹配），短重复也能编码
解码参数队列：控制符后的参数类别逐字节同步，保证编解码上下文完全一致
中文 1.35%
英文 1.98%
CSV 类 超 LZMA（0.74% vs 0.78%）
C2
XHC-Combo2 / Combo3 安全内核
XEBZ 2.4 / 2.6 加密安全（非压缩）注意：安全内核不属于压缩算法。打包时填了密码，无论选哪种压缩算法，加密环节都走安全内核——Combo2 为标准档，Combo3 为强化档（512-bit 双层加密，极难破解）。
Combo2 · 标准（默认）：
Argon2id：抗 GPU 暴力破解的现代 KDF（32MB / t=3 / p=1）
ChaCha20-Poly1305：RFC 8439 认证加密（AEAD，密文 + 16 字节认证标签）
Combo3 · 强化（可选）：
Argon2id 64MB / t=4 / p=2 派生 512-bit 密钥（暴力破解成本翻倍）
双层 AEAD 加密：内层 ChaCha20-Poly1305 + 外层 AES-256-GCM，两个 16 字节认证标签 —— 攻破需同时击穿两个算法族
Combo2 密钥 256-bit
Combo3 密钥 512-bit
向后兼容 1.0~2.5
Z6
XHCZ6
XEBZ 2.5 · 最新 极限压缩第二代采用 PAQ 系压缩率天花板的核心思想——多模型上下文混合。两个模型各自预测、由自适应权重学习该信谁，文本/日志压缩率全面超越 XHCZ5。
迷你 PAQ：
模型 A · order-2 角色分流：前 2 字节 + token 角色（2¹⁶ 概率表）
模型 B · order-3 哈希上下文：前 3 字节哈希到 17bit + 角色（2²⁰ 概率表，各 16MB）
Logistic 混合器：两模型概率经 stretch 加权（权重定点 4096，按梯度误差自适应更新，lr≈1/4096），squash 合成最终概率
驱动 WNC 32-bit 算术编码：混合概率直接参与区间划分
中文 1.19%（vs z5 1.35%）
英文 1.71%（vs z5 1.98%）
日志 8.05%（vs z5 9.75%）
XHC-SS SpeedSafe I
XEBZ 2.6 · 最新 速度 + 安全与极限压缩路线相反：主打速度，同时以 XHC-Combo2 安全内核提供一键加密（SpeedSafe = 速度 + 安全）。压缩比 z6 快 3~6 倍，压缩率接近中端水平，适合大文件快速归档。
快速双阶段：
单遍快速 LZ：64KB 窗口哈希链 + 贪心最长匹配 + run 检测（min_match=4），无 lazy 回溯
256 符号规范哈夫曼：码长表 + MSB 位流，比算术编码快一个量级
SpeedSafe 一键加密：配合 XHC-Combo2 内核（Argon2id + ChaCha20-Poly1305），速度与安全兼得
中文 3.38%（z6 的 3× 速度）
日志 12.92%（z6 的 6× 速度）
窗口 64KB
PS
XHCZ-ProSS
XEBZ 2.7 · 综合产品线 综合最优把此前各产品线的长处合而为一：增强 LZ（z5 大窗口 + lazy + 距离分层 + run + esc）先把重复压掉，
再按数据特征智能分派四档——PRO 三模型混合（order-1 字节 + order-2 角色分流 + order-3 哈希，stretch/logistic 加权）追求极限压缩率、
均衡双模型（=z6）兼顾效率、快速单模型（=z5）提速大文件、原样存储应对不可压缩数据。压缩率全面超越 XHCZ6，
并可直接套用 XHC-Combo2 / Combo3 安全内核一键加密。
三步原创管线：
Step 1 · 增强 LZ：z5 大窗口哈希链 + lazy 延迟匹配 + 距离分层 + run 检测（融合 z3 / z5 / SS 之长）
Step 2 · 智能四档分派：采样熵 + 体量自动选 PRO / 双模型 / 快速 / 存储，decode 直读 mode 无歧义
Step 3 · 安全内核：配合 XHC-Combo2（Argon2id 32MB）或 Combo3（双层 AEAD 512-bit）一键加密
中文 19.04%（超越 z6 20.48%）
日志 0.85%（超越 z6 0.94%）
档位 4 智能分派
OM
XHCZ-Optima
XEBZ 2.8 · 六边形战士 六边形战士把此前全部产品线的长处合而为一的终极形态：块级（1MB）在 XHC-SS / XHCZ3 / XHCZ4 / XHCZ6 / XHCZ-ProSS / 原样存储 六种策略间逐块取最小。
因为 z4 覆盖中文/代码/英文、z6 覆盖高阶中文、z3 覆盖日志、ProSS 覆盖 CSV/日志、SS 覆盖高重复流，构造性保证每类数据压缩率都 ≥ 历史最优——单一算法即可在全部数据类型登顶（六边形战士）。
1MB 大块使常规文件零边界开销，故实测与历史冠军基本持平。定位「极限压缩旗舰」，速度偏慢；速度敏感场景请选 XHC-SS。
六策略逐块择优：
Step 1 · 分块：1MB 块（强算法模型数组定长 ~16MB，与输入无关，内存可控）
Step 2 · 六策略 min：ss / z3 / z4 / z6 / pross / store 各压一次取最小（块内自适应）
Step 3 · 安全内核：可套 XHC-Combo2 / Combo3 一键加密，格式向前兼容 1.x~2.7
中文 18.02%（= z4 历史最优）
日志 0.85%（= ProSS 历史最优）
六策略 逐块择优
Z7
XHCZ7
XEBZ 2.9 · 多模型上下文混合 构造性优于 Optima在 XHCZ6（双模型）与 XHCZ-ProSS（三模型）基础上，把上下文模型集扩到四路混合：order-1 + order-2/角色 + order-3 哈希 + order-4 哈希（ProSS/z6 都没有的高阶上下文），四路各输出 P(bit=1) 的 stretch，按自适应 logistic 权重混合（PAQ 式），再用与 z4/z6 同一套 32-bit WNC 算术编码（保证 JS 端字节级互通）。前端换用更强的 z3_lz（1MB 窗口 + lazy 匹配）。XHCZ7（adapt） = Optima 候选集再并入 z7，逐 1MB 块在 {SS, z3, z4, z6, ProSS, z7, store} 间取最小，构造性保证全局压缩率 ≤ Optima，且文本/代码/日志类实测明显更小。
四模型上下文混合：
Step 1 · 四路模型：m1 order-1(256) + m2 order-2/角色(64K) + m3 order-3 哈希 + m4 order-4 哈希（1<<19）
Step 2 · 权重混合：w1~w4 自适应 logistic 混合四路 stretch → 概率 → 算术编码
Step 3 · adapt 逐块择优：七策略 min，兼容 1.x~2.8，自动回退 store
日志 8.74%（vs Optima 10.28%，-15%）
中文 0.67%（vs Optima 0.74%）
合计 节省 1.08%
| 统一 6 类数据集 | XHCZ-Optima | XHCZ7(adapt) | 提升 |
|---|---|---|---|
| 中文文章 | 0.74% | 0.67% | ✓ |
| CSV 表格 | 23.00% | 23.00% | = |
| Python 代码 | 25.23% | 25.23% | = |
| 英文文本 | 0.81% | 0.80% | ✓ |
| 日志 | 10.28% | 8.74% | ✓ -15% |
| 随机数据 | 100.02% | 100.02% | = |
| 合计 | 96844B | 95802B | 节省 1.08% |
实测：XHCZ7(adapt) 在 6 类统一数据集上合计 95802B vs Optima 96844B，节省 1.08%；结构化文本（日志 -15%、中文、英文）提升最明显，CSV/代码/随机与历史最优持平（已是最优，无更大空间）。打包器「自动」模式现已默认指向 XHCZ7 自适应择优。
Z8
XHCZ8
XEBZ 2.10 · 单流 + 自适应择优 构造性优于 XHCZ7在 XHCZ7 四模型 CM 之上，x8 单流 = 4MB 窗口强 LZ（z3_lz 的超集，仅窗口 1MB→4MB）+ 复用 z7 四模型混合 CM，且整文件连续编码（不强制 1MB 分块）。x8auto（默认「自动」） = 全局在 {x8 单流, XHCZ7 分块 adapt, ProSS, z6…, store} 间取最小，顶层对 z8/adapt 一视同仁地写方法字节，无嵌套开销。核心收益：连续 CM 在大文件上碾压分块 adapt——6MB 日志实测 95853B vs adapt 143329B（-33%）；中小文件上 x8 ≡ z7（4MB 窗口在无 >1MB 跨距匹配时与 1MB 窗口等价），但 x8auto 仍 ≤ adapt。Python 与 JS 前端字节级互通（x8/x8auto 双向 roundtrip 验证通过）。
单流连续上下文：
Step 1 · 4MB 窗口 LZ：z3_lz 窗口 1MB→4MB，捕获更远匹配（跨 1~4MB 仍有效）
Step 2 · 复用 z7 四模型 CM：整文件连续 order-1~4 混合，不重置跨块上下文
Step 3 · x8auto 顶层择优：{x8, adapt, ProSS, z6…, store} min，方法字节原生写入
6MB 日志 -33%（95853B vs adapt 143329B）
中文/英文 -6%（单流胜过分块）
字节级 Python↔JS 互通
实测：XHCZ8「自动」模式在 6 类统一数据集上 ≤ XHCZ7(adapt)（cn/en/log/code/rnd/大日志严格更优，CSV 持平）；大文件因连续 CM 收益显著。打包器「自动」模式现已默认指向 XHCZ8 择优。
实测压缩率对比统一测试集 · 越小越好 · 绿色为最优
同一测试集下十代算法实测（Python 实现，压缩后大小 / 原始大小，越小越好，绿色为最优；XHCZ-Optima 列为六边形战士 = 历史冠军，XHCZ7(adapt) 构造性 ≥ Optima，在更大/结构化数据集上提升更明显，见上卡片）。
| 测试数据 | XHC-Combo | XHCZ2 | XHCZ3 | XHCZ4 | XHCZ5 | XHCZ6 | XHC-SS | XHCZ-ProSS | XHCZ-Optima | XHCZ7(adapt) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 中文文章 | 81.46% | 36.98% | 37.06% | 18.02% | 20.48% | 20.48% | 20.54% | 19.04% | 18.02% | 18.02% |
| CSV 表格 | 55.86% | 48.07% | 48.10% | 50.89% | 51.75% | 45.66% | 43.12% | 41.02% | 41.02% | 41.02% |
| Python 代码 | 59.92% | 34.32% | 34.42% | 9.99% | 11.56% | 11.51% | 14.33% | 10.65% | 9.99% | 9.99% |
| 英文文本 | 63.85% | 40.62% | 40.73% | 16.09% | 20.45% | 20.53% | 19.85% | 18.57% | 16.09% | 16.09% |
| 日志 | 67.14% | 2.89% | 2.90% | 1.64% | 1.03% | 0.94% | 1.52% | 0.85% | 0.85% | 0.85% |
| 随机数据 | 100.41% | 100.41% | 100.41% | 100.41% | 100.41% | 100.41% | 100.41% | 100.41% | 100.41% | 100.41% |
关键结论：没有万能算法，但 XHCZ-Optima 是唯一「六边形战士」。 中文/英文/日志等文本类数据，XHCZ5 / XHCZ6 的高阶上下文预测最强，XHCZ-ProSS 在以上场景压缩率全面超越 z6（日志 0.85% vs 0.94%、中文 19.04% vs 20.48%、英文 18.57% vs 20.53%）；
CSV / 代码等结构化数据，XHCZ4 的自适应动态概率仍是单行最优；需要快速归档时 XHC-SS 比极限压缩快 3~6 倍；随机数据所有算法都自动回退为原样存储（>100% 即不压缩）。
XHCZ-Optima（2.8）把 ss / z3 / z4 / z6 / ProSS / store 六策略逐块取最小，在每一类数据上都等于该类型的历史冠军（上表 Optima 列与各类型最优同值），即单一算法即可在全部数据类型登顶——六边形战士。
XHCZ7（2.9）在 Optima 候选集上再并入 z7（四模型上下文混合），七策略逐块取最小，构造性保证全局压缩率 ≤ Optima，且在更大 / 结构化数据集上实测更小（见上卡片）。
打包器「自动」模式现已默认指向 XHCZ7 自适应择优（十算法 min）；手动指定时 z7 即最新旗舰算法。
演进逻辑
每一步升级都来自对上一代瓶颈的精准打击。
六代算法全部 Python + JavaScript 双端实现，容器级互通 · 命令行 python xebz.py pack a.txt -o a.xebz -m z6