標籤

模型比較

模型比較關注不同 AI 模型在基準測試、上下文長度、授權條款、推理能力與產品整合上的差異。對開發者來說，重點不只是哪個分數高，還包括自架成本、提示穩定性，以及在聊天、搜尋、工作流程中的實際表現。

4 篇文章

本地 LLM vs Claude 寫程式

本地 LLM 適合重視隱私、固定成本與大量例行寫碼；Claude 在除錯、跨檔推理與複雜修改上更強。

到 2026 年，OpenAI 和 DeepMind 的差距不只在模型分數，也在產品體驗。ChatGPT 仍靠 app 生態守住日常使用，Gemini 則靠搜尋與 Workspace 整合搶場景。

Qwen 3.5、GLM-5、DeepSeek R1、Llama 4 讓開源 LLM 進入實戰。這篇整理 2026 年主流模型的 benchmark、上下文長度、授權條款與自架表現。

2026 年的提示工程更吃模型差異。資料顯示，38.5% 對話要靠反覆修正才成功。真正有效的方法不是花式 wording，而是把提示寫成精簡規格，配合限制條件、格式要求與驗證流程。