[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-claude-vs-chatgpt-copilot-gemini-enterprise-2026-zh":3,"article-related-claude-vs-chatgpt-copilot-gemini-enterprise-2026-zh":28,"series-industry-ff021fab-7330-4e01-8187-ca099f7c31f4":86},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":11,"views":25,"created_at":26,"published_at":27,"topic_cluster_id":11},"ff021fab-7330-4e01-8187-ca099f7c31f4","claude-vs-chatgpt-copilot-gemini-enterprise-2026-zh","Claude、ChatGPT、Copilot、Gemini…","\u003Cp>2026 年的企業 AI，早就不是試玩而已。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fchatgpt\u002Fenterprise\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT Enterprise\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude\u002Fenterprise\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude Enterprise\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fmicrosoft-365\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft Copilot\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fproducts\u002Fgemini\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Google Gemini\u003C\u002Fa>，都已經進到預算、資安審查和採購流程。說真的，這局不是在比誰聲量大。是在比誰能真的進日常工作。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你可能會想問，哪個最好？我覺得這題問錯了。比較好的問法是，哪個最適合你的資料、流程、權限和工具堆疊。這個差別很重要，因為 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude\u002Fenterprise\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude Enterprise\u003C\u002Fa> 主打 50 萬以上 token，上下文長到很誇張。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GitHub Copilot\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fmicrosoft-365\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft 365 Copilot\u003C\u002Fa> 直接塞進很多公司本來就有的軟體。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fproducts\u002Fgemini\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gemini\u003C\u002Fa> 則把自己包成 Google 生態裡的入口。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>先看這四個各自強在哪\u003C\u002Fh2>\u003Cp>講白了，企業買 AI，不是買一個「最強模型」。是買一個能塞進工作流的工具。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fchatgpt\u002Fenterprise\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT Enterprise\u003C\u002Fa> 很像萬用型選手。你要寫文案、整理會議、做簡報草稿、問資料，它都能先上場。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775153757367-xo7r.png\" alt=\"Claude、ChatGPT、Copilot、Gemini…\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude\u003C\u002Fa> 比較像長文處理機。你丟一堆文件、規格書、法務條款、程式碼，它比較不容易在中途斷線。這種能力在企業很實際。因為很多工作根本不是單輪問答，而是要把一整包資料吃進去再吐出結論。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Copilot\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fproducts\u002Fgemini\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gemini\u003C\u002Fa> 則是分發優勢很強。前者卡在 Microsoft 與 GitHub 的日常場景。後者卡在 Workspace 和 Google Cloud。這種整合很無聊，但很有效。因為員工懶得開新分頁，也懶得學新介面。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude\u002Fenterprise\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude Enterprise\u003C\u002Fa>：長上下文、文件分析、程式碼理解。\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fchatgpt\u002Fenterprise\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT Enterprise\u003C\u002Fa>：通用性高，導入門檻低。\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fmicrosoft-365\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft Copilot\u003C\u002Fa>：Microsoft 365 與 Azure 整合強。\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fproducts\u002Fgemini\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gemini\u003C\u002Fa>：Google Workspace 與 Cloud 用起來順。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>為什麼 Claude 常拿下長文件場景\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Claude 的優勢很直接。它能一次吃很多上下文。這在法律、金融、研究、工程場景超有感。你不用一直切段，也不用擔心模型忘記前面講過什麼。這對台灣很多做 SaaS、半導體供應鏈、法遵文件的團隊，都很有用。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Anthropic 也很明顯把火力放在這裡。它的企業版主打大容量文件處理，還強調安全和可靠性。這不是炫技路線。比較像是先把「能不能穩穩做事」這件事做好。老實說，企業採購很吃這套。因為主管不想聽模型多會聊，只想知道會不會亂講。\u003C\u002Fp>\u003Cp>在程式工作上，Claude 也常被拿來跟其他模型比。Anthropic 曾在官方內容提到 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fnews\u002Fclaude-sonnet-4-5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude Sonnet 4.5\u003C\u002Fa> 在 Terminal-Bench 2.0 拿到 65.4%。這種數字不能直接等於真實生產力，但至少說明它在終端機和 agentic coding 上有料。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>“We are not just building a chatbot. We are building an AI that can be genuinely useful, and safe, for the long term.” — Dario Amodei，Anthropic 共同創辦人暨執行長\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話很像老實話。也很像產品策略。Anthropic 沒有一直把自己包裝成最會聊天的那個，而是把重點放在長上下文、穩定性、控制權。對企業來說，這種取向很實際。因為 AI 進公司，不是拿來秀，是拿來少加班。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你的工作內容常常是讀 200 頁 PDF、看 5 萬行 code、比對多份合約，Claude 會很合胃口。它不是每次都最花俏，但常常最省事。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>ChatGPT、Copilot、Gemini 靠的是整合\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fchatgpt\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT\u003C\u002Fa> 的強項，說穿了就是大家都認識。這很俗氣，但真的有用。員工不需要重新教育，主管也比較容易點頭。\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fopenai-122b-ai-infrastructure-push-zh\">Open\u003C\u002Fa>AI 早就把 ChatGPT 做成一個很直覺的入口，所以它在企業內部常常是第一個被試的工具。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775153770036-hcbf.png\" alt=\"Claude、ChatGPT、Copilot、Gemini…\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GitHub Copilot\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fmicrosoft-365\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft 365 Copilot\u003C\u002Fa> 則是另一種打法。它們不是叫你改習慣，而是直接塞進你本來就在用的地方。Excel、Outlook、Teams、VS Code、GitHub，這些地方本來就有人每天開。AI 只要進去，使用率就比較容易起來。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fproducts\u002Fgemini\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gemini\u003C\u002Fa> 的邏輯也差不多。Google Workspace 用戶本來就有文件、郵件、雲端硬碟、BigQuery、Vertex AI。把 AI 直接接進去，少很多搬資料的麻煩。這對資料分散的公司很有感。因為很多團隊最痛的不是模型不夠強，是資料根本散在十幾個系統裡。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>StatCounter 資料顯示，2025 年中 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fchatgpt\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT\u003C\u002Fa> 約佔全球 chatbot 流量 81%。\u003C\u002Fli>\u003Cli>同一份資料顯示，\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Copilot\u003C\u002Fa> 獨立使用量約 4% 到 5%。\u003C\u002Fli>\u003Cli>a16z 2025 CIO 調查顯示，78% 的 Global 2000 公司已在 production 用 OpenAI 模型。\u003C\u002Fli>\u003Cli>同份調查也說，81% 的 Global 2000 公司同時用三種以上模型家族。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>企業數字透露了什麼\u003C\u002Fh2>\u003Cp>真正有意思的地方，不是誰全拿。是很多公司開始多模型並用。這很合理。因為不同工作，本來就該用不同工具。寫作、搜尋、程式碼、內部知識庫、客服摘要，需求根本不一樣。\u003C\u002Fp>\u003Cp>舉幾個公開案例。OpenAI 說，\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fchatgpt\u002Fenterprise\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT\u003C\u002Fa> 很早就進了很多 Fortune 500。Microsoft 會拿 BNY Mellon 這類客戶做案例，強調 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GitHub Copilot\u003C\u002Fa> 在開發團隊裡的滲透。Anthropic 則提過 Novo Nordisk 把臨床文件工作從 10 多週壓到大約 10 分鐘。這種差距很誇張，但也很符合企業 AI 的價值來源。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Google 也沒閒著。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fproducts\u002Fgemini\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gemini Enterprise\u003C\u002Fa> 已經被放進 Figma、Gap、Macquarie Bank 這類案例裡。這些案例共同點很明確。AI 不是在做「聊天」。AI 在砍掉重複流程的時間。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果把選擇簡化成一張表，大概是這樣：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>選 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fchatgpt\u002Fenterprise\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT Enterprise\u003C\u002Fa>：你要廣泛採用，先求好上手。\u003C\u002Fli>\u003Cli>選 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude\u002Fenterprise\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude Enterprise\u003C\u002Fa>：你有長文件、長 codebase、長脈絡需求。\u003C\u002Fli>\u003Cli>選 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fmicrosoft-365\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft Copilot\u003C\u002Fa>：你公司本來就重度用 Microsoft 365。\u003C\u002Fli>\u003Cli>選 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fproducts\u002Fgemini\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gemini Enterprise\u003C\u002Fa>：你的資料和流程多半在 Google 生態。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>背景其實很簡單：企業 AI 已經變成組合題\u003C\u002Fh2>\u003Cp>以前大家會想找一個萬用 AI。現在這個想法有點過時。因為企業裡的資料型態太雜了。簡報、合約、客服紀錄、程式碼、\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fbuild-rust-rest-api-actix-sqlx-postgres-zh\">SQL\u003C\u002Fa>、內部 wiki，全部混在一起。單一模型很難把每種工作都做到最好。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以現在比較成熟的做法，是把 AI 當成一組工具。前台用來問答。中台用來摘要和搜尋。後台用來接 API、讀資料、跑流程。這種架構比較像軟體工程，不像買一個神奇按鈕。也因為這樣，資安、權限、審計紀錄、資料隔離，全部都會變成採購重點。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你如果是台灣公司，這件事更現實。很多團隊同時用 Microsoft 365、Google Workspace、Slack、GitHub、Jira。這種混搭很常見。也就是說，AI 不會只選一個。它會依照部門、任務和資料位置，分別進到不同工作流。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>我會怎麼下結論\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果是我來選，我不會押單一贏家。我會先做 90 天試點。把 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude\u002Fenterprise\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude\u003C\u002Fa> 放進長文件和程式碼場景。把 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fchatgpt\u002Fenterprise\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT\u003C\u002Fa> 放給廣泛員工試用。把 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fmicrosoft-365\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Copilot\u003C\u002Fa> 放在 Microsoft 重度部門。把 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fproducts\u002Fgemini\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gemini\u003C\u002Fa> 放進 Google 原生團隊。\u003C\u002Fp>\u003Cp>最後看三個數字就好。採用率、節省工時、資安阻力。只要其中兩個不漂亮，這案子就很難擴大。2026 年的企業 AI，不是誰模型分數高就贏。是誰真的進了流程，還能活下來。你如果現在還在找「唯一解」，我覺得該換腦袋了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>下一輪採購，最可能贏的不是單一模型，而是能把 AI 接進既有系統的團隊。你們公司現在比較像哪一種？是需要長上下文的 Claude，還是需要整合到位的 ChatGPT、Copilot、\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fgemini-3-1-pro-googles-top-model-in-numbers-zh\">Gemi\u003C\u002Fa>ni？\u003C\u002Fp>","Claude 擅長長上下文與程式工作；ChatGPT、Copilot、Gemini 則靠分發、整合與工作流吃香。企業 2026 年該怎麼選，重點不是誰最強，而是誰最適合你的資料、流程與控管。","intuitionlabs.ai","https:\u002F\u002Fintuitionlabs.ai\u002Farticles\u002Fclaude-vs-chatgpt-vs-copilot-vs-gemini-enterprise-comparison",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775153757367-xo7r.png","industry","zh","75b6c0ee-c59a-4840-b3d5-74fd94ba7073",[17,18,19,20,21,22,23,24],"Claude","ChatGPT Enterprise","Microsoft Copilot","Gemini Enterprise","企業 AI","長上下文","LLM 比較","AI 工具選型",7,"2026-04-02T18:15:40.452457+00:00","2026-04-02T18:15:40.203+00:00",{"tags":29,"relatedLang":45,"relatedPosts":49},[30,32,33,35,37,39,41,43],{"name":21,"slug":31},"企業-ai",{"name":22,"slug":22},{"name":20,"slug":34},"gemini-enterprise",{"name":17,"slug":36},"claude",{"name":19,"slug":38},"microsoft-copilot",{"name":18,"slug":40},"chatgpt-enterprise",{"name":24,"slug":42},"ai-工具選型",{"name":23,"slug":44},"llm-比較",{"id":15,"slug":46,"title":47,"language":48},"claude-vs-chatgpt-copilot-gemini-enterprise-2026-en","Claude vs ChatGPT vs Copilot vs Gemini for Enterprise","en",[50,56,62,68,74,80],{"id":51,"slug":52,"title":53,"cover_image":54,"image_url":54,"created_at":55,"category":13},"65ca7e37-1bf4-4e29-b7f8-cf6ae3182b72","congress-should-treat-fraud-cuts-as-tax-relief-zh","為什麼國會該把打擊詐領當成減稅，而不是殘酷","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780562880881-bpta.png","2026-06-04T08:47:27.829649+00:00",{"id":57,"slug":58,"title":59,"cover_image":60,"image_url":60,"created_at":61,"category":13},"f95cf6d8-0989-4ecd-88c4-c0ee6055b2ad","why-lisa-mcclain-committee-assignments-matter-zh","為什麼 Lisa McClain 的委員會席次比她的新聞標題更重要","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780561972248-a8m5.png","2026-06-04T08:32:20.773326+00:00",{"id":63,"slug":64,"title":65,"cover_image":66,"image_url":66,"created_at":67,"category":13},"76032ead-61f6-4f4f-a023-e20cb93a621b","why-the-clarity-act-is-here-to-stay-zh","為什麼 CLARITY Act 會留下來","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780561074594-hqmg.png","2026-06-04T08:17:26.885295+00:00",{"id":69,"slug":70,"title":71,"cover_image":72,"image_url":72,"created_at":73,"category":13},"381601ca-ac6d-41db-b8df-2711eadd0ed1","5-republican-quotes-on-federal-fraud-crackdowns-zh","5 個共和黨對聯邦反詐騙的說法","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780560172625-9ek9.png","2026-06-04T08:02:23.403684+00:00",{"id":75,"slug":76,"title":77,"cover_image":78,"image_url":78,"created_at":79,"category":13},"d73870f0-f463-413f-8f4e-0b859ca78c97","ai-fraud-blockchain-finance-defenses-zh","AI 詐騙跑太快，防線怎麼追","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780557487797-7fzf.png","2026-06-04T07:17:34.282107+00:00",{"id":81,"slug":82,"title":83,"cover_image":84,"image_url":84,"created_at":85,"category":13},"c64ecc12-d2bf-419c-938f-407b6ae2d74c","5-blockchain-ai-market-signals-for-buyers-zh","5 個區塊鏈 AI 市場訊號","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780556577201-iu8x.png","2026-06-04T07:02:25.523387+00:00",[87,92,97,102,107,112,117,122,127,132],{"id":88,"slug":89,"title":90,"created_at":91},"ee073da7-28b3-4752-a319-5a501459fb87","ai-in-2026-what-actually-matters-now-zh","2026 AI 真正重要的事","2026-03-26T07:09:12.008134+00:00",{"id":93,"slug":94,"title":95,"created_at":96},"83bd1795-8548-44c9-9a7e-de50a0923f71","trump-ai-framework-power-speech-state-preemption-zh","川普 AI 框架瞄準電力、言論與州權","2026-03-26T07:12:18.695466+00:00",{"id":98,"slug":99,"title":100,"created_at":101},"ea6be18b-c903-4e54-97b7-5f7447a612e0","nvidia-gtc-2026-big-ai-announcements-zh","NVIDIA GTC 2026 重點拆解","2026-03-26T07:14:26.62638+00:00",{"id":103,"slug":104,"title":105,"created_at":106},"4bcec76f-4c36-4daa-909f-54cd702f7c93","claude-users-spreading-out-and-getting-better-zh","Claude 用戶更分散，也更會用","2026-03-26T07:22:52.325888+00:00",{"id":108,"slug":109,"title":110,"created_at":111},"bd903b15-2473-4178-9789-b7557816e535","openclaw-raises-hard-question-for-ai-models-zh","OpenClaw 逼問 AI 模型價值","2026-03-26T07:24:54.707486+00:00",{"id":113,"slug":114,"title":115,"created_at":116},"eeac6b9e-ad9d-4831-8eec-8bba3f9bca6a","gap-google-gemini-checkout-fashion-search-zh","Gap 把結帳搬進 Gemini","2026-03-26T07:28:23.937768+00:00",{"id":118,"slug":119,"title":120,"created_at":121},"0740e53f-605d-4d57-8601-c10beb126f3c","google-pushes-gemini-transition-to-march-2026-zh","Google 把 Gemini 轉換延到 2026 年 3…","2026-03-26T07:30:12.825269+00:00",{"id":123,"slug":124,"title":125,"created_at":126},"e660d801-2421-4529-8fa9-86b82b066990","metas-llama-4-benchmark-scandal-gets-worse-zh","Meta Llama 4 分數風波又擴大","2026-03-26T07:34:21.156421+00:00",{"id":128,"slug":129,"title":130,"created_at":131},"183f9e7c-e143-40bb-a6d5-67ba84a3a8bc","accenture-mistral-ai-sovereign-enterprise-deal-zh","Accenture 攜手 Mistral AI 賣主權 AI","2026-03-26T07:38:14.818906+00:00",{"id":133,"slug":134,"title":135,"created_at":136},"191d9b1b-768a-478c-978c-dd7431a38149","mistral-ai-faces-its-hardest-year-yet-zh","Mistral AI 迎來最硬的一年","2026-03-26T07:40:23.716374+00:00"]