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11 篇文章
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2026

11 篇文章

  1. Claude Fable 5.1

    Fable 5.1 的省錢關鍵不是模型,而是你的快取讀取比例

    Firecrawl 實測 57 次 API 呼叫後發現,Fable 5.1 只有在快取讀取密集的長代理任務才便宜,其他情境反而更貴。

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  2. OpenRouter

    把多模型辯論變成一個 API 呼叫:OpenRouter Fusion 的取捨與使用時機

    OpenRouter Fusion 用平行面板加裁判來提升研究品質,但代價是 4-5 倍成本與 2-3 倍延遲。

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  3. AI

    把翻譯模型放進產品前,先看吞吐量與長文件的真實落差

    North Small Translate 以 25B 活躍參數在 WMT26 拿下 83.6 分,並在長文件與吞吐量上拉開差距,改變了翻譯功能的建置取捨。

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  4. Amazon Bedrock

    別再只看每百萬 token 報價:Amazon Bedrock 上的 OpenAI 模型該怎麼挑

    AWS 的開源評測把「答對一題要多少錢」和「代理跑幾輪才答對」攤開來算,讓模型選擇回到工作負載本身。

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  5. Enterprise AI

    細模型的大優勢:企業如何用小語言模型省錢又高效

    當企業面對眾多 AI 模型時,選擇哪一個才能兼顧效能與成本,成了關鍵課題。大型語言模型(LLM)常佔據新聞版面,但許多組織發現,較小、專用的小語言模型(SLM)反而能提供顯著優勢:更低的運算需求、更少的訓練資料、更省能源,以及更具成本效益的解決方案。

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  6. Image Generation

    選影像模型,終於不用只看範例圖了

    OpenRouter 推出 Visual Image Benchmarks,用七類挑戰性 Prompt 比較 39 個影像模型,補上文字基準之外的空白。產品工作者可以先用它篩選,再拿自己的內容驗證。

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  7. OpenRouter

    OpenRouter 完成 1.13 億美元 B 輪:模型路由層估值翻倍至 13 億美元

    2026 年 5 月,OpenRouter 宣布 1.13 億美元 B 輪融資,由 CapitalG 領投,估值翻倍至約 13 億美元。每月處理 100 兆 token、支援 400+ 模型,本文解析模型路由層為何成為 Agent 時代的關鍵基礎設施。

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  8. Benchmarks

    Interfaze 混合架構登場:自報基準碾壓 flash 級對手

    JigsawStack 團隊推出混合架構模型 Interfaze,把專用神經網路併進 omni-transformer,主打 OCR、語音轉文字等確定性任務:OCRBench V2 70.7% 對 Gemini-3-Flash 55.8%。本文檢視九項自報基準與切換風險。

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  9. AI Safety

    OpenAI 的「哥布林」之謎:獎勵機制如何悄悄塑造模型行為

    OpenAI 公開調查 GPT-5.1 以來模型頻繁提及「哥布林」等生物的現象,發現源於「Nerdy」個性訓練的獎勵訊號,並因回饋迴圈擴散。本文拆解根因、傳播機制與教訓,對產品開發者與 AI 學習者深具啟發。

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  10. OpenAI

    GPT-5.4 前夕:從發佈節奏看 OpenAI 的版本加速與 API 對策

    從官方 release notes 看:GPT-5.2 於 2025 年 12 月 11 日發佈,GPT-5.2-Codex 於 2026 年 1 月 14 日上線,GPT-5.3-Codex 於 2 月 5 日登場,不到兩個月三個版本。本文分析加速的命名節奏與 API 開發者的因應對策。

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  11. OpenAI

    GPT-4o 從 ChatGPT 退役:0.1% 使用率背後的模型整併

    OpenAI 宣布 2 月 13 日將 GPT-4o、GPT-4.1 系列與 o4-mini 從 ChatGPT 退役,僅 0.1% 使用者每天還在用 GPT-4o,API 不受影響。本文整理時程、決策理由,與 2025 年 8 月風波後「充分預告」承諾的兌現。

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